10月30日上午，杨冰香副教授以“A suicide monitoring and crisis intervention strategy based on knowledge graph technology for “Tree Hole” microblog users in China（基于知识图谱技术的微博树洞用户自杀监控和危机干预策略）”为主题，就微博树洞实施自杀监控和危机干预的意义、人工智能技术在自杀监控和危机干预中的运用、具体策略及取得的科研成果，在医学人工智能国际学术会议做了大会主题报告。

10月31日下午，三组大创同学代表在分会场“树洞救援行动国际研讨会”做口头汇报。首先，2019级本科生何田玉汇报了“不同自杀风险微博树洞用户留言的情绪特征分析”。这是医学部大创项目“大数据背景下微博高自杀风险者自杀方式与情感特征研究”（MS2019046）和省级大创项目“微博高、低自杀风险用户的情感特征与社交网络行为特征比较分析”（S2020305001）的研究成果。

报告具体介绍了研究的具体方法和内容，即通过树洞智能机器人爬取数据，利用情感词典分析高、低自杀风险留言的情感特征差异，随后对其内容特征进行比较分析，如人际关系相关、疾病相关等方面。最后得出高、低自杀风险留言在情绪特征方面存在的差异是“自杀风险越高，情感负面倾向越明显，更关注自杀相关问题”这一结论，并阐述了研究的不足和展望。

紧接着，2019级本科生沈奥进行了“知乎问答社区抑郁相关知识需求与供给分析”的报告。这是医学部大创项目“基于大数据技术的网络问答平台抑郁相关知识、供给与需求分析（MS201950）”以及校级大创项目“网络问答平台抑郁相关知识的供给需求分析以及抑郁问答系统的构建（W2020305004）”的成果。

报告主要从他们的论文内容展开，首先介绍了项目研究背景与意义，并引出知乎问答平台的特点，点明了研究的重要意义。随后其具体介绍了项目研究对象与方法，以知乎上的抑郁相关提问记录和回答记录作为研究对象，并进行数据收集，从需求和供给两方面分别阐述了其相应的研究方法。

随后进行了研究结果和讨论的介绍，把需求进行了进一步的分类，同时进行了关键词词频分析和关键词共线关系分析，在供给方面则是在标注的不同维度对回答质量进行了分析与讨论。最后总结问答社区可以针对常见的知识性问题提供标准化专业完整的回答，也可以进一步优化社区问答网站，提供针对性的支持。

最后2020级本科生胡圣昕汇报了省级大创项目“基于人工智能技术的社交网络用户危机平衡自动分析模型的构建及效果验证（S202110486196）”的成果，主题是“基于人工智能技术的社交网络用户危机平衡自动分析模型的构建及效果验证”。

会议中，胡圣昕讲述了目前世界范围内由抑郁症引起的自杀数量庞大但无法进行及时有效干预的问题，为了早期发现有自杀倾向的人群，胡圣昕小组设计了研究方案构建危机平衡自动分析模型，从而对具有自杀风险的网络用户进行早期识别。目前项目已经完成了初始模型的构建，后续将会优化模型，提高模型的精确度，能够更精准地识别有情绪危机的用户。  

这三个大创小组汇报的论文都已经提交了会议论文，经专家严格审稿后将被EI收录期刊ACM International Conference Proceedings发表。一直以来，best365官网app下载一直非常重视以大学生创新创业训练项目为抓手，培养本科生的学术意识、思维和能力，提升他们的学术兴趣和学术素养。科研参与的重要性直指学生能力发展的核心——思维的培养。以上三组同学，在杨冰香副教授团队和黄智生教授团队这两个交叉学科团队的悉心指导下，提前熟悉了研究流程，在能力得到十足的锻炼的同时，也为其之后的科研道路打下了坚实的基础。

通讯员：何田玉、胡圣昕、沈奥