清博人工智能实验室

专注机器学习,深度学习等技术在内容领域的研究,推进DT时代的内容服务从数字化转型到智能化。

人文计算实验室

中国社会科学院中国文化研究中心与清博成立人文计算实验室,人文计算实验室是现代科技和人文学科交叉研究的阵地,广泛的数字资源将协助学者在研究中运用技术和量化的方法,建立面向文化研究的大数据分析,帮助学者在纷繁庞杂的信息中快速发现和定位议题,在宏观的学科脉络中把握关键问题,同时发挥个人学养所长,深刻探究问题所在,量化解析背后的义理与规律。

大数据与智能媒体发展研究中心

安徽大学新闻传播学院大数据与智能媒体发展中心以“问题导向,发展眼光,开放共享,形成特色”为指导思想,以服务于国家社会治理需求为宗旨,以提升安徽大学文化软实力,建设美好安徽为使命,以提升学术研究水平和反哺传媒教育为抓手,以灵活的管理制度汇集各类人才和社会资源,注重学科交叉和理工科思维方法的使用,聚焦媒体融合,媒体大数据挖掘于应用,智能媒体发展与传播效果等三个主要研究领域。

研究成果
  • 情感分析

    又称意见挖掘、倾向性分析,是指对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和整理的过程。清博针对全网数据长短差异、数据类型不同开发了三个通用舆情模型,整体F1-Score达到0.88-0.89。

  • 情绪分析

    针对社交网络中,文本更为细致的情绪类别,清博就此类问题提出了一种包含乐、哀、好、怒、恶、惊、惧共7个大类和22个细分子类的情绪分析方法,在文本情绪分类任务上达到0.80的整体 F1-Score。

  • 多语言处理

    不同语言是阻碍NLP领域发展的一个重要难题,也是了解全球热点事件、领域动态、经济趋势的难题,清博开发了一套针对多语言的情感分析、文本分类模型,整体F1-Score达到0.91-0.93。

  • 领域模型

    针对房产、汽车、教育、金融等垂直领域,清博利用积累的垂直领域知识数据,提升模型在各个领域的准确性以及鲁棒性。

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