主题：文本属性图中的语义-结构整合

主讲人：FANG Yuan（方元），新加坡管理大学（SMU）计算机与信息系统学院的终身副教授。曾任星展银行数据科学家和新加坡科技研究局（A*STAR）研究员、《Frontiers of Computer Science》的青年副主编，KDD、WWW、NeurIPS、ICLR等顶级会议的领域主席/高级程序委员会成员及ACM SIGKDD新加坡分会主席。研究方向涉及数据挖掘、机器学习和人工智能等领域，在顶级会议和期刊上发表了100多篇论文，其研究成果被收录于VLDB’13最佳论文集和WWW’23最具影响力论文（论文摘要），被斯坦福大学评为2024-2025年度全球顶尖2%科学家。

讲座内容：文本信息增强的图——文本属性图（TAGs）——在科学研究、在线平台和知识网络等领域日益普及。它结合了两种互补的视角：文本所传达的语义内容和图连接编码中的结构模式。然而，如何以无缝且有效的方式统一这两种信息来源仍然是一个根本性的挑战。讲座将介绍TAGs中语义和结构整合的最新进展。首先，通过图引导的预训练与提示学习方法，利用节点与文本之间的对齐机制，对图模型与文本模型进行联合训练，从而提升低资源场景下的文本分类性能。其次，在分子分析任务中，一种无监督的细粒度对齐方法将分子子结构与对应的文本片段进行关联，使模型能够泛化到未见过的分子，并支持复杂的科学应用。最后，基于量化的框架将图结构信息转化为离散标记（tokens），从而与大语言模型兼容，实现跨数据集的真正零样本迁移能力。总之，这些进展为构建新一代融合结构信息与语义信息的方法奠定了基础，在多领域应用中展现出更强的适应性、可解释性与影响力。

时间：2026年3月5日（星期四）15：00

地点：主校区N3A-316

主办单位：信息工程学院、科研处