近日，学校人工智能学院教师、博士邓远飞担任第一作者的论文《Improving Semantic Similarity Computation via Subgraph Feature Fusion Based on Semantic Awareness》在人工智能领域顶级期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（EAAI）上发表。

邓远飞在该论文中提出了一种全新的基于语义感知的子图特征融合方法，该方法通过深入挖掘大规模异构信息网络中蕴含的丰富语义信息，结合先进的图神经网络与特征嵌入融合技术，实现了对语义相似性的更为精准与高效的计算。这一创新思路不仅为解决传统语义相似性计算方法中存在的精度不足、效率不高等问题提供了新的思路与途径，也为推动人工智能技术在自然语言处理、信息检索、智能问答等领域的广泛应用奠定了坚实基础。

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（EAAI）作为国际学术界公认的权威期刊，在人工智能与计算机科学领域有着重要影响力。EAAI在JCR和中科院Engineering, Multidisciplinary小类中稳居一区位置，2023年的最新影响因子更是高达7.5。

近年来，学校积极开展有组织的科研，不断深化学科科研体制机制改革，推动科研成果不断涌现。

论文截图