研究方向

识别“网络钓鱼”的信息分类器 网络钓鱼（Internet Troll）是指在网络社区（如社交媒体微博，Twitter，贴吧，B站评论区）中发布煽动性的、不真诚的、离题的、不相干信息的行为 (比如男女对立，地域歧视等等)，其目的是挑起读者的情绪反应，或操纵他人的看法。这通常是为了取悦钓鱼者本人，亦或者达到特定的结果，如扰乱对手的在线活动或操纵政治进程。即便如此，网络嘲弄也可以被定义为无缘无故地故意在网上给其他用户造成混乱或伤害。
网络钓鱼信息，特别是那些在Twitter或者微博上发布的信息，最近被认为是混合战争（比如颜色革命）中非常强大的武器。因此，学术界的一项重要任务是提供一种工具，以尽快识别互联网钓鱼言论。同时，这个工具必须是高度准确的，这样它的使用才不会侵犯人们的权利和影响言论自由。在本研究中，基于自然语言处理与先进的深度学习语言模型我们提出了一个识别钓鱼信息的分类器，我们期望改分类器能在小样本学习中也达到极好的效果 （基于很少的训练数据来正确的时别出真实微博和钓鱼微博）。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

J. L

• 爱尔兰国立都柏林大学在职博士后研究员，爱尔兰国立都柏林大学硕博，厦门大学软件工程学士；
• 主要研究方向为深度学习、自然语言处理、通用机器学习和XAI；
• 研究方向：算法，机器学习，自然语言处理，深度学习，数据可视化、human in the loop和解释型AI等。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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