Yuekun Yao
更新-260416 | 发布-260416
基本信息
- 高校：俄亥俄州立大学（Ohio State University）（美国）
- 院系：计算机科学与工程学院(Computer Science and Engineering)
- 职称：博士后
- 性别：男
- 研究领域：自然语言处理/NLP 模型如何泛化到不熟悉的数据以及如何改进/分布外泛化
- 博士毕业院校：萨尔兰大学(Saarland University)
- 本科毕业院校：华东师范大学
个人研究情况
主要从事自然语言处理（NLP）与计算语言学方向研究，重点关注结构化预测任务，如句法分析、语义角色标注与语义解析等。其核心研究问题是探究语言模型在分布外数据上的泛化能力，尤其是“组合泛化”（compositional generalization），即模型是否能够像人类一样基于有限规则生成无限表达。为此，其工作结合序列到序列模型、数据增强方法及判别模型等技术，分析并提升模型的泛化与推理能力。同时，其研究还涉及多跳推理与语言模型行为理解，致力于构建更加可靠、可解释的自然语言理解系统
学术影响力
- 谷歌学术引用：106
- H指数：4
整体评价
C
备注
邮箱：yao.1267@osu.edu