新型冠状病（bìng）毒肺炎疫情爆发以来，相关话（huà）题（tí）热度持续高涨。如何在纷繁芜杂的信息中理清头（tóu）绪？为（wéi）便于（yú）疫情（qíng）防控和宣传工作的开展，近日，清华大学人工智能研究院、RealAI共同（tóng）研发推出（chū）“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”，帮助相关（guān）部门和公众更好地了（le）解疫情（qíng）实时（shí）动态。

据介绍，该平（píng）台（tái）通过对多渠道海量媒体信息进（jìn）行自动抓取采（cǎi）集、识（shí）别分（fèn）析，解决（jué）了传统信息检索过（guò）程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图（tú）不明确而产生的困扰。同时，基于（yú）大数据分析和AI建模，自动识别出近期（qī）热点（diǎn）话题、新（xīn）闻追踪和话题导（dǎo）向、地区关注度变化，第一时间展示全网话题最新动态，满足（zú）用户对疫情舆情监测的需（xū）求。

在底（dǐ）层（céng）算法支（zhī）持上，该平台基于清华大学人工智能研究（jiū）院（yuàn）、计算机系（xì）推出（chū）的WarpLDA主题（tí）提取（qǔ）算法研（yán）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（cǎi）样（yàng）算法更有优势，可用于上亿级别文本的主题提（tí）取。该成果最（zuì）早首（shǒu）发于（yú）数据库领域顶级国际学术（shù）会议VLDB上。

RealAI首（shǒu）席执行（háng）官（guān）田天（tiān）认为，不同（tóng）于2003年非（fēi）典等重（chóng）大公共（gòng）卫生突（tū）发事件，互联网（wǎng）成为这（zhè）次疫情主（zhǔ）要的“信（xìn）息源”平台，传播模式更是基于（yú）人手一（yī）机的“自媒体”，信息流的爆（bào）发不仅降低了大众获（huò）取信息的“信噪比”，更（gèng）是滋生了不同程（chéng）度的谣言（yán）。可以说（shuō），传播速（sù）度（dù）之快（kuài）、话题数量之大、更（gèng）新（xīn）变化之迅速都（dōu）对疫（yì）情信息的有效传达提出了更高的要求。

“在这场没有硝烟的战争中，我们每个人、每个（gè）组（zǔ）织（zhī）都无法（fǎ）独善（shàn）其身。”田天表（biǎo）示，RealAI希（xī）望以自身算法、优（yōu）势技术为（wéi）依托，从内容（róng）侧打造防疫战（zhàn）线，发挥信息战“疫”价（jià）值，为（wéi）抗击疫情贡献力所能及的力量。