“树洞行动救援团” 是由荷兰阿姆斯特丹自由大学人工智能系教授，黄智生发起的，通过知识图谱技术对人类自杀行为进行干预的救援行动。
近两年来，他一直专注于人工智能对中国国内的自杀干预。
经过接近三年的发展，救援团已有 700 多名志愿者参与，其中有接近 100 名精神心理领域的专家，以及接近 200 名接受过职业培训的心理咨询师，和 400 多名来自于各行各业的志愿者。
从 2018年7月底至 2021年6月底，在接近三年的时间内，“树洞行动救援团”已经对高自杀风险人群超过 14617 人（次）提供了帮助， 阻止超过了 4765 次自杀，拯救了上千人的生命。
树洞救援是如何进行的？
树洞救援是采用人工智能技术、知识图谱技术，对特定社交网络数据（目前为新浪微博数据）进行分析，从微博信息中辨识出含有自杀方式和行动时间的词汇，发现树洞高自杀风险人群。生成每日通报并发布后，由来自各个行业的树洞救援团志愿者采取相应干预措施来阻止自杀事件发生。树洞救援团初心和目标是利用科学技术联合专业干预，有效地预防和阻止自杀行为发生和发展，探索自杀预防及危机干预的综合性有效策略，倡导心理健康领域的新发展。
阻止自杀的技术如何实现？
阻止核心技术依赖于“知识图谱（ Knowledge Graph ）”，它覆盖了自杀方式、自杀计划、痛苦表达、时间描述、地点描述、悼念模式等相关概念描述，用逻辑推理的方式推导句子中的概念。
实现步骤和关键知识点：
1 掌握javascript、html、css基础
2 掌握无头浏览器或electron或浏览器插件
3 爬虫监测微博等社交媒体
4 自然语言理解与处理，主要是分词工具
5 文本分类（机器学习或深度学习）
6 基于知识图谱的分类
7 使用web可视化技术，输出结论
图源：树洞行动官网
树洞智能机器人的结构图
- 数据抓取：
从树洞网站抓取当天的数据，生成对应的HTML格式的数据。
- 数据汇总：
把抓取下来的HTML数据，对其包含的每一条信息提取其中我们关心的八个数据属性（日期，时间，发言ID，发言人的微博号，发言人网名，发言的内容，情感标志，回复对象的网名，回复对象的微博地址）， 并生成一个对应的文件。
- 数据分析：
对汇总后的树洞数据进行，采用知识图谱通过推理分析，提取其中被认为是自杀风险在六级以上的信息。
- 报告生成：
树洞机器人会生成类树洞监控通报
图源：树洞行动官网
树洞救援行动，不仅仅是技术发展到一定阶段的意义重大的实践，也给人们在心理健康领域运用知识图谱技术提供了参考。
为这颗温柔的技术心，点赞！
