云山学者

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基本资料

周栋

学历/学位:博士

职称/职务:教授、云山杰出学者

主要研究兴趣人工智能、自然语言处理、大数据处理AI大模型

联系邮箱:dongzhou@gdufs.edu.cn

个人主页:zdbloom.github.io

教授、博士生导师。硕士毕业于英国约克大学,博士毕业于英国诺丁汉大学,在爱尔兰都柏林大学圣三一学院任Research Fellow。中国计算机学会(CCF美国计算机学会(ACM)高级会员;中国中文信息学会会员;CCF计算机应用专委会、自然语言处理专委会委员;中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员担任CCF青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)长沙分论坛学术秘书、副主席,校二级学院副院长服务计算与软件服务新技术省重点实验室副主任等职务。

IEEE TKDEIEEE TASLPACM Computing Surveys等高水平学术期刊和ACLIJCAIEMNLPCOLINGCIKM等顶级和重要国际学术会议上发表和录用论文120余篇;获发明专利件著作权二十余主持国家自然科学基金项目3项,省部级及其他项目多项多次获得省级、校级奖励。受邀担任多个顶级国际会议的程序委员会成员和国际学术期刊的审稿人。培养博士、硕士研究生20余人,指导学生获省级科研创新项目及学科竞赛奖励多项。

入选省级青年人才计划青年骨干教师计划市、校级高层次人才计划等


本人长期从事人工智能自然语言处理、大数据处理AI大模型方面的研究,成果寥寥,但是十分热爱研究,希望申请加入课题组的学生同时欢迎研究生及本科生跟课题组的老师、同学们志同道合,具有以下基本素养:

1)态度;

2)热情;

3)一定的英语、数学和编程基础。

课题组的主要感兴趣的研究方向为人工智能算法、安全与伦理、自然语言处理、生成式人工智能(AI大模型)、多语言与多模态处理等。研究兴趣还包括使用计算机和人工智能方法进行亚非区域国别以及亚非语言文化的相关研究。招收的硕士生不区分专硕与学硕。对有志于攻读硕士或博士学位的同学,请尽早与我联系,特别欢迎未来有意愿攻读博士或从事科学研究的同道中人。

希望加入课题组的学生能够在人生的某一阶段从事高水平的科学研究,只在一流的中英文学术期刊和会议上发表经得住时间考验的学术成果,在研究期间做真正有国内国际影响力的工作,不以追求垃圾会议论文、SCIEI论文的数量作为自己的理想与追求,真正具备广外“明德尚行、学贯中西”的精神。一旦你加入课题组,在校期间的培养课题组会根据你个性化的需求来商量制定。

主持部分科研项目

[1]. 国家自然科学基金项目 面向广义多语预训练模型的公平性分析与偏见消除方法研究

[2]. 国家自然科学基金项目 面向资源不对等语言对的个性化深度跨语言信息检索研究

[3]. 国家自然科学基金项目 基于多语用户模型的个性化跨语言信息检索研究

[4]. 教育部人文社会科学研究规划基金项目社会公平视角下人工智能辅助审判的伦理风险预测与防范研究

[5]. 省自然科学基金项目 跨语种法律文本中不公平性机理发掘与偏见消除方法研究

[6]. 哲学社会科学规划项目不平衡数字化资源跨模态检索研究

发表部分科研论文

[1]. Zhou, D., Lei, F., Li, L., Zhou, Y., Yang, A. 2024. Cross-Modal Interaction via Reinforcement Feedback for Audio-Lyrics Retrieval. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing.

[2]. He, J., Lin, N., Bai, Q., Liang, H., Zhou, D., Yang, A. 2024. Towards Fair Decision: A Novel Representation Method for Debiasing Pre-trained Models. Decision Support Systems.

[3]. Qin, G., Lin, N., Shen, M., Bai, Q., Zhou, D., Yang, A. 2024. Global Information Enhancement and Subgraph-Level Weakly Contrastive Learning for Lightweight Weakly Supervised Document-Level Event Extraction. Expert Systems with Applications.

[4]. Zhao, W., Zhou, D., Cao, B., Zhang, K., Chen, J. 2024. Adversarial Modality Alignment Network for Cross-Modal Molecule Retrieval. IEEE Transactions on Artificial Intelligence.

[5]. Lin, N., Qin, G., Wang, J., Zhou, D., Yang, A. 2023. An Effective Deployment of Contrastive Learning in Multi-label Text Classification. In Findings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL 2023.

[6]. Wang, J., Yang A., Zhou, D., Lin N., Wang, Z., Huang W., Chen, B. 2023. Simplifying Aspect-Sentiment Quadruple Prediction with Cartesian Product Operation. In Proceedings of the 2023 Nineteenth International Conference on Intelligent Computing, ICIC 2023.

[7]. 屈薇周栋, 赵文玉, 曹步清. 2023. 融合多种语义特征的代码摘要生成方法, 中文信息学报.

[8]. Zhou, D., Qu, W., Li, L., Tang, M., Yang, A. 2022. Neural Topic-Enhanced Cross-Lingual Word Embeddings for CLIR. Information Sciences.

[9]. Zhou, D., Peng, X., Li, L., Han, J. 2022. Cross-lingual Embeddings with Auxiliary Topic Models. Expert Systems with Applications.

[10]. Li, L., Wu, X., Kong, M., Zhou, D., Tao, X. 2022. Towards the Quantitative Interpretability Analysis of Citizens Happiness Prediction, In Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence. IJCAI 2022.

[11]. Chen, Y., Zhou, D., Li, L., Han, J. 2021. Multimodal Encoders for Food-Oriented Cross-Modal Retrieval. In Proceedings of the 5th APWeb-WAIM Joint Conference on Web and Big Data, APWeb-WAIM 2021.

[12]. Zhao, W., Zhou, D., Li, L., Chen, J. 2021. Utilizing Local Tangent Information for Word Re-embedding. In Proceedings of the 43rd European Conference on Information Retrieval, ECIR 2021.

[13]. Zhao, W., Zhou, D. Li, L., Chen, J. 2020. Manifold Learning-based Word Representation Refinement Incorporating Global and Local Information. In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, COLING 2020.      

[14]. Peng, X., Zhou, D. 2020. A Framework for Learning Cross-lingual Word Embedding with Topics. In Proceedings of the 4th APWeb-WAIM Joint Conference on Web and Big Data, APWeb-WAIM 2020.

[15]. 彭晓娅,周栋. 2020. 跨语言词向量研究综述. 中文信息学报.

[16]. Zhou, D., Zhao, W., Wu, X., Lawless, S., Liu, J. 2018. An Iterative Method for Personalized Results Adaptation in Cross-Language Search. Information Sciences.

[17]. 赵文玉,周栋,曹步清,刘建勋. 2018. 结合文档处理与查询处理技术的Web服务搜索方法. 计算机集成制造系统.

[18]. Zhou, D., Wu, X., Zhao, W., Lawless, S., Liu, J. 2017. Query Expansion with Enriched User Profiles for Personalized Search Utilizing Folksonomy Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.

获得的部分专利与软件著作权

[1]. 一种基于多查询结果合并的在先技术检索方法. 发明专利

[2]. 一种基于查询扩展的个性化信息检索方法. 发明专利

[3]. 基于图注意力机制的模型分类系统. 软件著作权. 2023SR0932712

[4]. 基于数据分析的网上购物系统. 软件著作权. 2022SR0482329

[5]. 数字图书馆运营服务管理系统,软件著作. 2021SR1724084

[6]. 基于微信的人脸识别考勤管理系统,软件著作. 2021SR1213406

[7]. 微博论坛数据可视化系统,软件著作. 2020SR0831525

[8]. 众包竞价翻译系统,软件著作. 2020SR0836164

[9]. 移动搜索引擎软件,软件著作. 2019SR0622631

[10]. 基于联邦检索思想的微博搜索系统,软件著作. 2017SR373769

指导学生部分成果

[1]. 省研究生科研创新项目 基于深度学习的跨语言信息检索研究

[2]. 省研究生科研创新项目 基于社会标签的个性化查询扩展研究

[3]. 省研究生科研创新项目 个性化微博搜索结果重排序研究

[4]. 省优秀硕士学位论文 信息检索中排序优化方法研究

[5]. 省研究生人工智能创新大赛三等奖

[6]. 省大学生计算机程序设计竞赛应用开发类一等奖


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