【个人简介】
梁予之，博士，2018年毕业于香港大学计算机科学系。博士毕业后曾任职于北京大学深圳研究生院，2022年加入广东外语外贸大学。
主要研究方向包括大语言模型及AIGC安全、因果学习、古汉语自然语言处理等方向。
目前已在 ACL、EMNLP、IEEE Network、Information Sciences、Expert Systems with Applications等国际会议和期刊发表学术论文近20篇，其中以第一作者或通讯作者发表论文17篇；授权国家发明专利4项。主持省部级科研项目2项，并担任市级科研项目子课题负责人。
在社会服务方面，担任中国中文信息学会（CIPS）青年工作委员会委员、CCF自然语言处理专业委员会委员，并担任 NIPS、ACL、TDSC、TKDE、TNNLS 等国际会议及期刊审稿人。
【研究方向】
目前主要关注以下研究方向：
1. 大语言模型与人工智能安全：大模型安全、AIGC内容检测、黑盒攻击与鲁棒性
2. 自然语言处理：文本分类、词表示与词嵌入、法律/金融大语言模型、因果推理
3. 古汉语自然语言理解：古汉语词义消歧、跨时代语言建模与领域适配
4. 数据挖掘与图学习：图神经网络、图表示学习
【学生招收】
本人有较丰富的本科生和研究生科研指导经验，并已指导学生在自然语言处理、大模型安全、古汉语自然语言处理等方向开展科研工作，取得论文发表及学科竞赛等成果。
在学生培养过程中，将结合学生的兴趣、基础与特长，定制科研训练计划与研究方向，鼓励学生从真实科研问题出发，逐步完成从文献阅读、问题定义、算法设计、实验实现到论文写作的完整科研训练。
欢迎对自然语言处理、大语言模型、人工智能安全、AIGC检测及相关方向感兴趣的同学联系，包括本科生、学术型硕士及专业型硕士。
联系方式：
1. Miyayz@163.com
2. yzliang@gdufs.edu.cn
【指导项目与获奖】
PivotSafe：锚点搜索驱动的对抗增强大数据AIGC检测：指导学生参加2026年（第19届）中国大学生计算机设计大赛，获国赛二等奖。
【科研项目】
1. 广东省自然科学基金：基于LDA的可监管推荐系统，2021.01–2023.12 主持
2. 广东省自然科学基金：基于图卷积网络的可推理自动问答系统，2020.01–2022.12 主持
3. 广东省教育厅特色创新项目：基于实体关系对齐词嵌入及传播网络聚集系数分析的跨方言社交媒体不实言论检测， 2023.09-2025.12 主持
4. 广东省社科学科共建项目：粤语语言特征对社交媒体情感分析的影响，2023.09-2025.12 主持
5.深圳市创新创业计划——技术攻关面上项目：基于可信隔离联邦学习的跨金融业态智能引擎系统关键技术研发，2020.01–2021.12 子课题负责人
6.国家自然科学基金面上项目：基于深度强化学习与时序链路预测的无线网络资源优化机制研究，2021.01–2024.12 参与
7. 广东省科技厅重点领域研发计划项目：自主可控的联盟区块链关键技术研究，2020.08–2023.08 参与
【代表性论文】
会议论文:
[1] Yuzhi Liang#, Shiliang Xiao#, Jingsong Wei, Qiliang Lin, Xia Li.
PivotAttack: Rethinking the Search Trajectory in Hard-Label Text Attacks via Pivot Words. ACL 2026 finding, pp. 3190–3207.
（共同第一作者，CCF A Finding）
[2] Yuzhi Liang, Xinrong Zhu, Lixiang Ma.
Bridging the Temporal Gap: A New Benchmark and Dynasty-aware Adaptation Framework for Ancient Chinese WSD. EMNLP 2026 main.
（第一作者，CCF B）
[3] Hai Wang, Yuzhi Liang, Han Ren.
Temporal-Aware Soft Prompt Tuning for Automatic Text Dating. NAACL 2025 main.
（通讯作者，CCF B）
[4] Qian Chen, Shiliang Xiao, Yuzhi Liang.
OASIS: Optimizing Attacker Sequences for Hard-Label Black-Box Text Attacks. ICIC 2026
（通讯作者，CCF C）
[5] Yuzhi Liang, Lixiang Ma, Xinrong Zhu.
Beyond Correlation: LLM-Guided Causal Graph Learning for Legal Text Classification. NLPCC 2026.
（第一作者，CCF C）
[6] Kai Lei, Hao Ye, Yuzhi Liang.
Towards a Translation-Based Method for Dynamic Heterogeneous Network Embedding. ICC 2021.
（通讯作者，CCF C）
[7] Kai Lei, Qiuai Fu, Yuzhi Liang.
Multi-Task Learning with Capsule Networks. IJCNN 2019.
（通讯作者，CCF C）
期刊论文:
[9] Yuzhi Liang, Weijing Wu, Ruiju Liang, Yixiang Chen, Kai Lei, Guo Zhong, Jingjing Zhang, Qingqing Gan, Jinsheng Huang.
A Plug-and-Play Data-Driven Approach for Anti-Money Laundering in Bitcoin.
Expert Systems with Applications, 266: 126072, 2025.
（第一作者，中科院1区）
[10] Shijie Na, Yuzhi Liang, Siu-Ming Yiu.
GPFL: A Gradient-Projection-Based Client Selection Framework for Efficient Federated Learning.
IEEE Internet of Things Journal, 12(21): 44941–44955, 2025.
（通讯作者，中科院1区）
[11] Yiqi Deng, Yuzhi Liang, Siu-Ming Yiu.
Towards Interpretable Stock Trend Prediction through Causal Inference.
Expert Systems with Applications, 238: 121654, 2024.
（通讯作者，中科院1区）
[12] Shijie Na, Yuzhi Liang, Siu-Ming Yiu.
A Federated Learning Incentive Mechanism in a Non-Monopoly Market.
Neurocomputing, 586: 127630, 2024.
（通讯作者，中科院2区）
[13] Kai Lei, Yuzhi Liang, Wei Li.
Congestion Control in SDN-based Network via Multi-task Deep Reinforcement Learning.
IEEE Network, 34(4): 28–34, 2020.
（通讯作者，中科院1区）
[14] Yuzhi Liang, Chen Chen, Yukun Wang, Kai Lei, Min Yang, Ziyu Lu.
Reachability Preserving Compression for Dynamic Graph.
Information Sciences, 520: 232–249, 2020.
（第一作者，中科院1区）
[15] Kai Lei, Qiuai Fu, Min Yang, Yuzhi Liang.
Tag Recommendation by Text Classification with Attention-Based Capsule Network.
Neurocomputing, 391: 65–73, 2020.
（通讯作者，中科院2区）
【授权发明专利】
1. 少数类样本的生成方法、装置、计算设备及存储介质
国家发明专利，2020年6月授权
发明人：梁予之、杨敏、曲强
2. 基于词标签的词语标注方法、装置、服务器及存储介质
国家发明专利，2020年10月授权
发明人：梁予之、曲强
3. 数字货币交易中异常实体的检测方法、存储介质
国家发明专利，2021年9月授权
发明人：雷凯、梁予之、吴维晶
4. 一种具有隐私保护的交通流控制方法、交通信号控制系统
国家发明专利，2021年9月授权
发明人：梁予之、陈易翔、董文俊、雷凯、张良杰、何晟、闽松江
