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青年教师

杨敏

职称职务:
特聘副教授、副研究员、实验室主任
所在学院:
计算机科学与控制工程学院/深圳先进院数字所
邮箱:
min.yang@siat.ac.cn
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职称职务 特聘副教授、副研究员、实验室主任 前海外职称职务
所在学院 计算机科学与控制工程学院/深圳先进院数字所 邮箱 min.yang@siat.ac.cn
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个人简介

研究领域

人工智能、自然语言处理、大模型。

个人简介

杨敏,博士生导师,中国科学院青年创新促进会成员, 深圳市海外高层次人才。入选第九届中国科协青年人才托举工程,连续三年入选全球前2%顶尖科学家, 入选百度2022年度AI华人青年学者榜单等。长期从事人工智能、自然语言处理相关研究,发表高水平学术论文200余篇,谷歌学术引用 7600余次,H-index 47。获得2022年度深圳市人工智能自然科学奖、2019年度CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀专利奖、2023年度阿里巴巴优秀学术合作项目奖等。多次担任ACL、NeurIPS、EMNLP、COLING、NAACL等自然语言处理顶级会议的(高级)领域主席。

学习工作经历

学习经历

2012年-2017年,香港大学,计算机科学,博士

2008年-2012年,四川大学,软件工程,学士

工作经历

2022年-至今,中国科学院深圳先进技术研究院/数字所,数据挖掘实验室主任

2017年-至今,中国科学院深圳先进技术研究院/数字所,历任助理研究员、副研究员

学术成果

国际影响力

入选第九届中国科协青年人才托举工程,连续三年入选全球前2%顶尖科学家, 入选百度2022年度AI华人青年学者榜单等。多次担任ACL、NeurIPS、EMNLP、COLING、NAACL等自然语言处理顶级会议的(高级)领域主席。

所获荣誉

获得2024年重庆市自然科学二等奖、2022年度深圳市人工智能自然科学奖、中国人工智能学会2018年度最佳青年科技成果奖、2019年度CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀专利奖、2023及2024年度阿里巴巴优秀学术合作项目奖、第五届全国青年人工智能创新创业大赛一等奖等。

科研成果

代表性论文:

1.Hierarchical Human-like Deep Neural Networks for Abstractive Text Summarization,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2021, 排名:1(中科院一区,IF=10.4)

2.Multitask Learning and Reinforcement Learning for Personalized Dialog Generation: An Empirical Study, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 排名:1 (中科院一区,IF=10.4)

3.An Effective Hybrid Learning Model for Real-time Event Summarization, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, 排名:1 (中科院一区,IF=10.4)

4.Modeling Relation Paths for Knowledge Graph Completion, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021, 排名:5 (通讯作者,中科院二区,IF=8.9)

5.Exploring Privileged Features for Relation Extraction with Contrastive Student-Teacher Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, 排名:2(通讯作者,中科院二区,IF=8.9)

6.A Survey of Natural Language Generation. ACM Computing Surveys (CSUR), 2022, 排名:7(通讯作者,中科院一区,IF=16.6)

7.Few-shot Aspect Category Sentiment Analysis via Meta-learning, ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2023, 排名:6 (通讯作者,CCF-A)

8.Improving Semi-Supervised Text Classification with Dual Meta-Learning. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2024, 排名:3 (通讯作者,CCF-A)

9.Unifying Structured Data as Graph for Data-to-Text Pre-Training. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), 2024, 排名:4 (通讯作者,中科院一区,IF=10.6)

10.Few-Shot Relation Extraction with Automatically Generated Prompts. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 排名:4 (通讯作者,中科院一区,IF=10.4)

11.Unified Dialog Model Pre-training for Task-Oriented Dialog Understanding and Generation. The International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2022,本人排名: 3(通讯作者,CCF-A)

12.Probing Schema Linking Information from Pre-trained Language Models for Text-to-SQL Parsing. The 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2022, 本人排名: 5 (通讯作者,CCF-A)

13.Effective Open Intent Classification with K-Center Contrastive Learning and Adjustable Decision Boundary. The AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023, 本人排名: 4 (通讯作者,CCF-A)

14.Balanced Meta Learning and Diverse Sampling for Lifelong Task-oriented Dialogue Systems. The AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023, 本人排名: 2 (通讯作者,CCF-A)

15.Speech-Text Pre-training for Spoken Dialog Understanding with Explicit Cross-Modal Alignment. The Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2023, 本人排名: 4 (通讯作者,CCF-A)

16.PaCE: Unified Multi-modal Dialogue Pre-training with Progressive and Compositional Experts. The Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2023, 本人排名: 4(通讯作者,CCF-A)

17.Large Language Models are Versatile Decomposers: Decomposing Evidence and Questions for Table-based Reasoning. The International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2023, 本人排名: 3(通讯作者,CCF-A)

18.DiffusionTrack: Diffusion Model For Multi-Object Tracking. Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2024, 本人排名: 6(通讯作者,CCF-A)

19.Counterfactual-Enhanced Information Bottleneck for Aspect-Based Sentiment Analysis. Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2024, 本人排名: 2(通讯作者,CCF-A)

20.Iterative Forward Tuning Boosts In-Context Learning in Language Models. The Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2024, 本人排名: 3(通讯作者,CCF-A)