(记者 张素)记者17日从清华大学人工智能研究院获悉，该院联合RealAI研发并推出“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”，帮助用户随时“触手可得”疫情最新变化。

　　RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。

　　分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。

　　据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

　　记者注意到，该平台已正式上线“全国热门速递”内容板块，包括“全国热门话题”“热点地区排行”“实时热点话题排行”“最近三天热点排行”“官方发布消息”“关于热点话题的热点信息”等具体模块。该板块基于国家及各省市卫健委与官方媒体平台上的公开发布新闻，结合公众资讯兴趣，实时更新全网最近一天与最近三天的TOP10疫情话题热榜，多维度动态展示公众关注的热门话题与舆论趋势。

　　“疫情当下，不仅是信息本身值得关注，了解用户获取信息的习惯、缩短信息获取途径也是重要的工作。”田天说，希望以自身算法、优势技术为依托，从内容侧打造防疫战线，发挥信息战“疫”价值。

　　值得一提的是，在底层算法支持上，该平台基于清华大学人工智能研究院、计算机系推出的WarpLDA主题提取算法研发。基于蒙特卡洛EM算法，WarpLDA在访存效率、并行度方面相比传统的Gibbs采样算法更有优势，可用于上亿级别文本的主题提取。