【智能社会治理研究学术开放论坛】第二期

4月4日，第二期智能社会治理研究学术开放论坛在蒙民伟楼328-18会议室开展，浙江大学公共管理学院教授黄萃老师主持了论坛，南京大学数字经济与管理学院教授夏义堃教授、南开大学商学院信息资源管理系教授王芳老师及博士生团队、浙江大学信息技术中心主任、计算机科学与技术学院陈文智教授，教育学院副院长李艳教授，上海高等研究院常务副院长、计算机科学与技术学院吴飞教授博士生团队参加会议。在主讲报告环节，有4位同学进行了分享，分别是（1）清华大学公共管理学院吕立远博士：《从知识积累到团队赋能—对读书与读书笔记的一点思考》；（2）南开大学商学院连芷萱博士：《面向语义理解能力的政务机器人研究》；（3）南开大学商学院姚汝婧博士：《基于扰动的文本分类研究》；（4）南开大学商学院马鑫博士：《面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究》

从知识积累到团队赋能

—对读书与读书笔记的一点思考

吕立远博士在研究生的学术生涯的三年半发展中，建立了一个读书笔记项目，为工作开展提供有效支撑。读书笔记的本质是找寻更高价值的知识，不同学习阶段对于知识的理解存在差异，统筹好知识输入与知识输出的互动关系。清华大学公共管理学院苏竣教授曾在演讲中提到AIGC时代的三大深层社会变革，即人类社会的知识生产、传承和校验机制正被重塑；人类社会的信任机制正被颠覆；人类社会的权威生成机制正被解构。吕立远博士提出在已有的积累的基础上，未来应拥抱AIGC时代潮流，以更加精妙的知识复用，切实提高团队知识管理能力，实现团队生产能力的指数提升。

面向语义理解能力的政务机器人研究

政府网站作为政府为公众提供信息和服务的窗口，其建设情况以及公众对它的满意程度已成为衡量一个国家或地区电子政务发展水平的重要标志。传统的政府网站问答系统主要依赖于信息检索技术，通过关键词匹配只能触及浅层模型的语义信息。深度学习的发展以及面向不同实际应用的大规模语料集的提出，促使问答技术从传统的特征工程向深度学习的语义理解转变。但是，经过调研发现，当前仅有30%的政府网站问答系统得分处于及格线以上,而大部分系统的表现都不尽人意。语义理解能力成了政府网站问答系统效能发挥的瓶颈所在。为将政府网站中的智能客服真正地打造成解放人工、便利用户的问答系统，基于评测结果与研究发现，连芷萱博士提出以下改进措施：构建多方扩充的问答知识库；提升智能客服语义理解的智能性；增加人文关怀的基础辅助功能。

基于扰动的文本分类研究

文本分类是信息组织的核心内容，由于标注经验、主观性以及责任心等因素的影响，人工标注的数据集不可避免地存在着噪声。如果存在噪声样本，一种常见的做法是引入样本加权策略。除此以外，还存在各种不依赖于加权策略的机器学习方法，即扰动。然而，目前缺乏一个统一的理论对扰动策略进行更好地解释。姚汝婧博士提出构建扰动学习的理论分类体系；以现有的经典学习算法为例来说明我们构造的分类体系的合理性，可以在看似无关的方法之间找到他们的密切联系；且在构建的分类体系下，提出了几种具体的扰动学习算法。

面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究

在电商平台中，随着商品种类和数量不断增加，用户借助浏览或检索方式找到符合自身 喜好商品的难度越来越大，算法推荐应运而生。目前，相关研究多聚焦于理论探讨与政策研究，尚未见专门针对推荐算法内容安全风险管控的研究;关于内容安全风险商品的表现形式、特点和分类尚不清晰;缺少识别内容安全风险的多模态数据特征库，难以准确识别违法和不良商品。马鑫博士利用实地调研 (3个月)、半结构化访谈 (4名电商平台在职员工)、网站调查 (7个主流电商平台) 和主题分析等方法，提出电商场景中内容安全风险商品的外在表现形式、特征和分类。他采用基于近邻用户的协同过滤推荐算法，爬取电商平台153129个商品的用户评分及内容数据进行了实验并展示了实验结果。

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