近日，管理学院吴树芳教授与其博士生杨强在《图书情报工作》期刊（CSSCI权威）发表了题为《融合权重惩罚BiGRU模型的网络敏感信息发现及实证研究》成果，该论文的研究成果对网络信息治理、网络空间净化具有重要意义。《图书情报工作》创刊于1956年，由中国科学院文献情报中心主办，是新中国创刊最早的图书馆学情报学期刊，获得国家期刊奖提名奖、社科类权威期刊、国家级核心期刊、中国图书馆学优秀期刊等荣誉，被誉为“图书情报行业发展的风向标”，主要报道信息资源管理学科领域及相关领域理论和实践的最新研究与实践进展。

课题组针对当前网络敏感信息发现研究忽略长距离上下文语义，从而导致发现性能欠佳的问题，提出了一种新的网络敏感信息检测方法：首先，设计敏感词情感特征、统计特征和类别特征的量化方法，得到敏感词的情感权重、统计权重和类别权重，并将三者融和得到敏感词的融合权重；其次，利用融合权重构建敏感词加权损失函数，以惩罚BiGRU模型对包含敏感词文本的错误检测；最后，基于惩罚后的BiGRU模型实现对网络敏感信息的发现，展现出了良好的发现性能。

2023年至今，吴树芳教授课题组在网络敏感信息领域取得了系列成果，相关工作：《基于敏感语义和复合共现的网络敏感词典构建研究》、《基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究》、《融入隐式情感和主题增强分布的网络敏感信息深度识别研究》、《融合权重惩罚BiGRU模型的网络敏感信息发现及实证研究》，均发表在CSSCI刊源期刊。

文章链接：

[1]基于敏感语义和复合共现的网络敏感词典构建研究

[2]基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别研究

[3]融入隐式情感和主题增强分布的网络敏感信息深度识别研究

[4]融合权重惩罚BiGRU模型的网络敏感信息发现及实证研究