2025年11月30日，哈尔滨工业大学自然语言处理研究所2025年度研讨会在哈工大活动中心316室举行。来自校本部社会计算与交互机器人研究中心、语言技术研究中心、深圳校区智能计算研究中心以及威海校区的20余位教师参会。研讨会开幕式由研究所副所长车万翔教授主持，研究所所长、哈工大副校长刘挺教授出席会议并致辞。刘挺副校长指出，自然语言处理研究所是整合“一校三区”自然语言处理方向资源的重要平台，承担着打造高水平师资队伍、服务国家重大需求的使命。各校区师生要进一步增强合作与交流意识，提高站位、面向国家战略，主动发现科研协同的契合点与合作机会。每位教师应找准自身定位，凝练优势方向，培养高层次人才和领域领军者。同时，要重视跨学科融合，推动自然语言处理与认知科学、社会科学、人机交互等领域的深度协同，不断提升整体创新能力。各团队还需形成常态化的学术交流机制，强化学术共同体意识。车万翔教授随后汇报了2025年研究所主要工作进展及下一步规划，强调要进一步加强各中心之间的信息沟通与协作，在共同的研究理念下推动哈工大自然语言处理研究持续发展。学术研讨环节由副所长陈清财教授主持。来自各中心的教师围绕科研进展与标志性成果进行分享，彼此加深了对各团队研究工作的了解，为后续合作奠定了良好基础。下午的专题研讨由副所长杨沐昀教授主持。与会教师围绕“大模型时代如何保持技术领先”“跨校区科研合作”“人才梯队建设”三大主题展开深入交流，积极建言献策，讨论气氛热烈。会议最后，刘挺副校长作总结发言。他强调，科研选题不能停留在个人兴趣或简单应用层面，必须面向国家重大需求和国民经济主战场，攻克“卡脖子”共性技术，开展深度创新；科研合作要突出团队协同，发挥平台优势，实现优势互补；个人发展则需具备对科研方向的判断力、对团队战略的理解力与落实工作的执行力，紧跟国家与行业发展的大趋势，找准定位。他对研究所的未来寄予厚望，希望全体成员持续保持在人工智能领域的核心竞争力，通过团结协作实现共同发展。

近日，哈尔滨工业大学社会计算与交互机器人研究中心（HIT-SCIR）研发的语言技术平台（LTP）正式上线“国家智慧教育公共服务平台”中国语言文字数字博物馆的语言智能版块，用户现已可在线体验其提供的高效、精准中文自然语言处理服务。LTP是一套面向中文文本的自然语言处理基础平台，支持分词、词性标注、句法分析等多项任务，适用于科研、教学及大规模文本处理等场景。自2003年起，LTP项目开始研制，并于2006年对外共享，2011年实现开源。2013年推出的“语言云”进一步拓展了其服务能力。多年来，LTP持续优化升级，目前已发布4.0版本，已成为具有广泛影响力的中文语言处理平台。LTP 曾获黑龙江省科技进步一等奖（2016年）、中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖（2010年）等荣誉。目前，用户已可通过国家智慧教育公共服务平台体验语言技术平台（LTP）服务：https://szyb.smartedu.cn/application

1.简介惊堂木是由哈工大社会计算与交互机器人研究中心DI (智能决策) 组开发的虚假信息检测系统，旨在应对自媒体和AIGC 时代下的虚假信息检测挑战。随着自媒体的广泛流行以及AI技术的发展，现在互联网无代价的谣言快速传播以及AI生成内容真假难辨，造成了识别和控制虚假信息传播的困难局面。为了应对这一挑战，“惊堂木”利用一个包含10多万个虚假信息样本的大规模数据案例库来训练专用的AI模型，从而更准确地识别出虚假信息。系统还引入了“慢思考”策略，在判断信息真假时，它不会草率地下结论，而是逐步分析、查证相关信息，同时配合各种工具进行辅助判断，可以细粒度地针对待检测信息的每个语义片段进行事实核查。该系统不仅能分析文字，还能识别图片、音频等多种信息类型，从而更全面地判断一个信息是否可信。此外，它还能进行事实核查、谣言识别、评估信息来源是否可靠，甚至支持多轮对话中的虚假信息识别。最终目标是防止虚假信息带来的社会风险，保护国家的稳定和安全。2. 功能与意义随着科技进步，信息的传播越来越快。而AI生成的内容虽然看起来高质量，但也让人更难判断它是否真实。虚假信息识别变得更加重要，它不仅包括对事实的核查，还包括对无法直接验证内容（比如谣言）的识别。根据世界经济论坛的报告，未来几年虚假信息会成为全球范围内的重要风险之一，所以开发虚假信息识别技术具有很大的社会意义。随着 AIGC 发展，生成复杂且具欺骗性的虚假信息变得容易，现有虚假信息检测系统难以应对，其主要挑战包括：虚假信息越来越“聪明”，AI生成的内容常常真假混合，让人难以分辨；虚假信息经常以声图文等多种模态形式混合呈现，需要模态间信息互相校验；虚假信息传播速度快，而人工查证耗时耗力，跟不上信息生成及传播速度。针对上述问题，并基于组内的技术积累，我们研发了一个基于大模型的虚假信息检测系统，将其命名为惊堂木。其设计充分考虑了复杂应用场景中的实际需求，并具有以下显著特点：1.实时联网获取信息：系统能调用20多种工具，如 Bing Search搜索，快速查找最新相关信息。2.处理复杂事件：通过慢思考方式，把复杂的事件拆分成一个个简单的问题，再逐一分析、验证真假。3.识别多模态伪造信息：系统内置了多模态伪造检测工具，能分析多模态信息中的细节、物理现象等，判断是否是深度伪造。4.全方位识别假信息：它能处理各种类型的虚假内容，不论是事实错误、难以确认的谣言，还是伪造的图片，都能检测出来。3. 系统设计基本原理 “惊堂木”系统遵循“数据驱动、模型迭代、系统协同”的设计思想，整体架构分为三大核心模块：数据构建、模型训练和系统推理。系统从多个权威渠道广泛采集原始数据，涵盖：事实核查平台（比如FactCheck、PolitiFact和Snopes）；社交平台（如Twitter、Reddit）和一些AI生成的虚假信息样本（用于增强对新型伪造内容的识别能力），共收集了超过16万条原始数据；该系统采用有监督微调（SFT）+基于偏好的强化学习（RL）二阶段模型训练范式；通过慢思考策略与外部工具调用相结合的方式，对输入内容进行深入分析和验证，以准确判断信息的真实性。体验入口系统主要以小程序形式构建，欢迎大家关注，试用和提出宝贵意见。 使用方法扫码后，进入小程序，点击立即体验，进行对话主页面并进行登录，输入检测内容即可。示例演示未来工作提升多模态检测能力：未来将增强系统自身多模态融合与理解能力，减少对外部工具的依赖。通过优化模型架构，提高多模态虚假信息检测的稳定性和准确性。增加识别 AI 生成内容的功能：后续研究将开发识别 AI 生成内容的技术。通过分析 AI 生成内容的特征，让系统具备这一关键能力。参与人员：曾屹荣、代居益、游珅指导老师：刘挺、秦兵、丁效