子项目四:网络语言生活的监测预警研究

1.内容介绍  

   

 网络语言生活监测预警研究结构图

项目在前面子课题的大规模数据调查的基础上,针对不文明的网络语言习惯和不规范的网络语言行为,研究反映网络语言生活的健康状态的指标体系、评估方法、预警策略等,并以高校大学生为目标人群构建网络语言生活监测预警应用示范平台。

在网络语言生活的健康指标体系研究方面,依照坚持汉语言标准的主体性与规范性和提倡网络语言的多样性与开放性、限制不文明用语和语言暴力和励健康的网络用语、控制恶意的语言舆论与语言行为和维护和谐的语言环境、维护各群体网络语言生活的权利和促进各群体的网络语言生活和谐的原则,采用多层次设计结构,将网络语言生活健康指标体系分为一级指标和若干二级指标。其中,主要的一级指标包括:网络语言文字的相关指标、网络语言暴力的相关指标、网络语言行为的相关指标、网络语言使用群体的相关指标。

在网络语言生活的健康状态评估研究方面,采用自底向上,逐层推进的评估方法,对一级指标和二级指标进行评分,从而对网络语言生活综合健康水平给出总的评分。

在网络语言生活的预警研究方面,将网络语言生活的安全预警分为不良状态预警、负向演化预警和恶化速度预警三种主要的预警类别。

在面向大学生群体的应用示范方面,首先对高校的网络语言生活进行全面系统的调查研究,然后针对大学生的特点和高校管理特点,通过专家评估和大学生问卷调查等形式构建高校网络语言生活评估预警策略。从而开发出高校网络语言生活监测与预警系统,对部分试点高校的网络语言生活实施实时监测和预警,最终引导大学生树立科学合理的网络语言生活观念体系。

2.负责人介绍

胡小华(子课题负责人)

华中师范大学教授,博士生导师,国家“千人计划”入选者,美国“可视化与决策”国家工程中心主任。

主要研究方向:社会计算、数据挖掘、信息检索和大数据计算。

2011年,在美国组建“可视化与决策”国家工程中心,并担任联席主任至今,该中心是美国国家自然科学基金委在大数据计算、可视化与决策分析领域设立的一个唯一的研究中心。发表学术论文210多篇,领导开发并发布的Dragon Toolkit的软件工具包,供网络文本挖掘和信息检索研究使用,截至目前,已有1700多个国际学术群体在研究中使用。

代表性成果:

(1)承担的项目

[1]  国家自然科学基金重大计划培育项目“汉语语义知识获取与语义计算模型研究”(90920005),    2010-2012

[2]  美国国家科学基金“High Performance Rough Sets Data Analysis in Data Mining”

[3]  美国国家科学基金“I/UCRC Center for Visual Decision Informatics” 

[4]  美国国家科学基金“Integrating and Mining Bio-Data from Multi Sources in Biological Networks”

[5]  美国国家科学基金“Fostering Interdisciplinary Research and Education in Bioinformatics and Biomedicine”   

(2)相关学术论文

[1]  Chen X., Hu X., Zhou Z., An Y., He T., Park E.K., Modeling Semantic Relations between Visual Attributes and Object Categories via Dirichlet Forest Prior, in ACM CIKM 2012 (数据挖掘顶级会议,全文录用, 录用率: 13.4%)

[2]  Zhang X., Hu X., He T., Park, E.K., Zhou X., Utilizing Different Link Types to Enhance Document Clustering based on Markov Random Field Model with Relaxation Labeling, IEEE Transactions on Systems, Men and Cybernetics, Part A, 2012

[3]  An Y, Hu X., Song Y., Learning to Discover Complex Mappings from Web Forms to Ontologies,  in ACM CIKM 2012(数据挖掘国际顶级会议,全文录用,录用率: 13.4%)

[4]  Xin Chen, Hu X, He T, An Y. Wu X., Inferring functional groups from microbial gene catalogue with probabilistic topic models, IEEE Transactions on NanoBioscience, 2012

[5]  Chen Y., Yin X., Li Z. Hu X., Promoting Ranking Diversity for Biomedical Information Retrieval based on LDA, BMC Genomics, 2012

[6]  Chen X., Hu X., An Y., Xiong Z., He T., E.K. Park, Perspective Hierarchical Dirichlet Process for User-Tagged Image Modeling, accepted in the 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM) 2011 (数据挖掘国际顶级会议,录用率: 20%)

[7]  Lu C., Hu X., J. Park, Exploiting the Social Tagging Network for Web Clustering, IEEE Transactions on Systems, Men and Cybernetics, Part A, Vol 41 (5), pp840-8522011

[8]  Li Y., Hu X., Lin H., Yang Z. , A Framework for Semi-supervised Feature Generation and its Applications in Biomedical Literature Mining, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, pp294-3072011

[9]  Hu X., Zhang X., Yoo I., Wang X., Feng J., Mining Hidden Connections among Biomedical Concepts from Disjoint Biomedical Literature Sets through Semantic-based Association Rule,  International Journal of Intelligent System, 25(2): 207-223 2010

[10]Achanauparkp, P., Hu X, He T., Guo L An Y., Li Z. Improving Diversity of Focused Summaries Through Negative Endorsements of Redundant Facts, in the 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (录用率: 16.6%)

[11]Lu C. Hu X. Chen X. J. Park, He T., Li Z., The Topic-Perspective Model for Social Tagging Systems, in the 16th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining  (ACM SIGKDD)2010(数据挖掘国际顶级会议, 录用率: 13.3%)

[12]Chen X., Hu X., Zhou Z., Lu C., Rosen G.  He T., Park E.K, A Probabilistic Topic-Connection Model for Automatic Image Annotation, the 19th ACM Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM) 2010(数据挖掘国际顶级会议,录用率:13.4%)

[13]Hu X., Zhang X, Lu C., Park E.K., Zhou X.: Exploiting Wikipedia as external knowledge for document clustering, ACM SIGKDD 2009: 389-396 (数据挖掘国际顶级会议,录用率: 12%)

[14]Zhou X., Achananuparp P., Park E.K, Hu X., Zhang X: AskDragon: a redundancy-based factoid question answering system with lightweight local context analysis. ACM/IEEE JCDL 2009: 483-484

Zhang X., Hu X., Zhou X., A Comparative Evaluation of Different Link Types on Enhancing Document Clustering, accepted in 31th  Annual International ACM SIGIR Conference on Research & Development on Information Retrieval (SIGIR) 2008(信息检索国际顶级会议,录用率: 17%)

 

 

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