自然语言处理与知识图谱 （实体关系联合抽取，知识图谱构建与补全，知识推理，智能问答）

基本介绍：基于深度神经网络、计算智能等机器学习方法，结合知识图谱，研究自然语言处理模型与算法，应用于医疗知识图谱、矿山自动化等领域，处理文本归类、语义提取、知识表示，知识图谱，逻辑推理，智能问答等问题。近年来课题组针对实体关系抽取中的重叠问题，提出了基于双关联解码器的联合实体关系抽取算法，构建知识图谱,提高稀疏样本学习和预测能力；提出基于知识图谱的事故风险预测模型，应用于大数据分析系统;提出。成果录用于 ACL （findings） 2021, IEEE T. AI（2021）， IEEE T. ETCI （2021） 等，申请发明专利4项。

 在研项目：（1）军工项目子课题：xx自主系统测试场景生成，东北大学，主持

                  （2）中央基本科研业务费-重点科学研究引导项目、国家创新群体培育项目，东北大学，主持。

                  （3）东北大学“双一流”学科建设专项经费子课题，东北大学，主持

招生人数：每年2-3人