2023年11月16日下午14：00，我校第504期陽光論壇在騰訊會議上舉行，該論壇由k8凯发国际與人工智能學院副院長彭濤教授主持，學院科研帶頭人、青年博士共同參加了該論壇。

   圍繞《基於注意力機制的超解像度方法研究》，朱湘源博士重點介紹了破解目前超解像度方法存在的使用問題的研究進展：針對現有超解像度方法難以有效利用圖像中先驗信息的問題，提出了基於梯度引導下圖注意力機制的場景文本圖像超解像度的方法，通過在低解像度圖像建立圖結構來獲取圖像塊之間的對應關係並映射到深層特徵中；針對多圖像超解像度方法難以有效捕捉多圖像之間對應關係的問題，提出了基於跨視野捕捉的立體圖像超解像度方法來同時從極線和全局兩個角度來感知雙目圖像的互補信息；針對現有方法計算複雜度高，計算資源消耗大的問題，提出了輕量化的圖像超解像度方法來同時從特徵和空間維度進行高效的特徵提取的研究。

圍繞《面向生物醫學領域的複雜事件抽取研究》，蘇方方博士提到，目前，生物醫學事件抽取在自然語言處理、生物信息學等領域受到了廣泛關注，但面向生物醫學文本的複雜事件抽取任務仍面臨着多方面的挑戰，包括生物醫學事件抽取的多個子任務間的錯誤傳播、生物醫學事件中的單級或多級嵌套、一個觸發詞可能參與多個事件構建等。針對這些挑戰，我們探討了面向複雜生物醫學事件的抽取和生成模型，包括：基於依存圖卷集網絡的事件抽取模型、基於可控解碼策略的事件生成模型、基於轉移的事件結構預測模型、基於共指鏈的篇章級事件抽取模型、基於二階特徵的事件圖解析模型、基於統一標籤空間的事件填表模型等。這些模型首先從平衡生物醫學事件抽取的評測指標為起點，探索多個子任務共享特徵和框架的學習方法，然後進階到用生成式的方法聯合建模多個子任務，以探索和完善的生物醫學事件抽取模型，接着針對嵌套事件和論元組合問題，構建了自底向上的遞歸式事件抽取模型，然後從句子級生物醫學事件抽取擴展到篇章級的事件抽取，最後針對多任務的錯誤傳播問題，提出了更優異的建模方式。

簡介：

朱湘源，博士，中南大學k8凯发国际學院。研究方向為深度學習、底層k8凯发国际視覺、圖像超解像度等。目前以第一作身份發表論文5篇，包括1篇CCF A類論文，2篇ESI高被引論文，1篇CCF C類中科院一區論文，和1篇EI期刊論文。、

蘇方方，博士，武漢大學國家網絡安全學院。研究方向為面向生物醫學領域的複雜事件抽取研究，主要針對生物醫學領域中存在大量嵌套、重疊事件等各類複雜情況導致的事件抽取性能不佳等問題，提出了一系列的模型來解決這些問題。目前以第一者身份發表高水平論文3篇，其中1篇中科院1區Top，1篇中科院2區以及一篇北大核心。