2023年11月16日下午14：00，公司第504期阳光论坛在腾讯会议上举行，该论坛由英国正版365官方网站副经理彭涛教授主持，学院科研带头人、青年博士共同参加了该论坛。
围绕《基于注意力机制的超分辨率方法研究》，朱湘源博士重点介绍了破解目前超分辨率方法存在的使用问题的研究进展：针对现有超分辨率方法难以有效利用图像中先验信息的问题，提出了基于梯度引导下图注意力机制的场景文本图像超分辨率的方法，通过在低分辨率图像建立图结构来获取图像块之间的对应关系并映射到深层特征中；针对多图像超分辨率方法难以有效捕捉多图像之间对应关系的问题，提出了基于跨视野捕捉的立体图像超分辨率方法来同时从极线和全局两个角度来感知双目图像的互补信息；针对现有方法计算复杂度高，计算资源消耗大的问题，提出了轻量化的图像超分辨率方法来同时从特征和空间维度进行高效的特征提取的研究。
围绕《面向生物医学领域的复杂事件抽取研究》，苏方方博士提到，目前，生物医学事件抽取在自然语言处理、生物信息学等领域受到了广泛关注，但面向生物医学文本的复杂事件抽取任务仍面临着多方面的挑战，包括生物医学事件抽取的多个子任务间的错误传播、生物医学事件中的单级或多级嵌套、一个触发词可能参与多个事件构建等。针对这些挑战，我们探讨了面向复杂生物医学事件的抽取和生成模型，包括：基于依存图卷集网络的事件抽取模型、基于可控解码策略的事件生成模型、基于转移的事件结构预测模型、基于共指链的篇章级事件抽取模型、基于二阶特征的事件图解析模型、基于统一标签空间的事件填表模型等。这些模型首先从平衡生物医学事件抽取的评测指标为起点，探索多个子任务共享特征和框架的学习方法，然后进阶到用生成式的方法联合建模多个子任务，以探索和完善的生物医学事件抽取模型，接着针对嵌套事件和论元组合问题，构建了自底向上的递归式事件抽取模型，然后从句子级生物医学事件抽取扩展到篇章级的事件抽取，最后针对多任务的错误传播问题，提出了更优异的建模方式。
简介：
朱湘源，博士，中南大学英国正版365官方网站。研究方向为深度学习、底层计算机视觉、图像超分辨率等。目前以第一作身份发表论文5篇，包括1篇CCF A类论文，2篇ESI高被引论文，1篇CCF C类中科院一区论文，和1篇EI期刊论文。、
苏方方，博士，武汉大学国家网络安全学院。研究方向为面向生物医学领域的复杂事件抽取研究，主要针对生物医学领域中存在大量嵌套、重叠事件等各类复杂情况导致的事件抽取性能不佳等问题，提出了一系列的模型来解决这些问题。目前以第一者身份发表高水平论文3篇，其中1篇中科院1区Top，1篇中科院2区以及一篇北大核心。