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讲师

高剑奇

时间:2026年05月14日 11:05:24 作者:王晓伟 点击:

 

 

gao

姓名

高剑奇

职称

助理研究员

电子邮件

jianqi_gao@shu.edu.cn

办公室

计算机415

研究方向

自然语言处理、多智能体协同决策。

个人简介

高剑奇,779cn太阳集团,讲师,上海交通大学779cn太阳集团博士后,入选上海市超级博士后资助计划。2022年博士毕业于779cn太阳集团计算机系,同年加入上海交通大学779cn太阳集团从事博士后研究,主要研究方向为自然语言处理。在大模型微调优化、知识图谱检索与推理方面取得系统性成果,相关工作发表于ICLRAAAIWWWTKDECCF A类会议或者期刊。主持或参与多项企业横向及国家级科研项目,具有较为丰富的产学研合作经验。

教育背景

2017-2022,   779cn太阳集团, 博士

主要工作经历

2026-至今,779cn太阳集团,助理研究员

2022-2025,   上海交通大学,博士后

 

科研项目

 

[1]2024–2025,分层事理图谱的构建及在银行业务中的应用,企业横向合作项目,参与。

[2]2024–2025,大模型增强的知识图谱推理项目,企业横向合作项目,参与。

[3]2022–2024,乳腺癌患者管理工具箱开发合作项目,企业横向合作项目,参与。[4]2019–2022,关系计算与事理图谱推理,军科委重点专项课题,参与。

[5]2018–2021,消费行业大数据驱动的融合微观-中观-宏观多层行为与目标的可预见全景式管理决策分析模型和方法,国家自然科学基金重大研究计划,参与。

[6]2017–2020,大规模金融知识图谱构建,企业横向合作项目,参与。

 

 

代表性论文或专著

[1]   Zhang   Y., Gao J, Lu, J. Enhancing LLMs for knowledge base question answering   by chain-of-decomposition. The 14th International Conference on Learning   Representations (ICLR 2026).(CCF A)

[2]   Bu   R, Gao J, Cao J, et al. Optimizing KBQA by Correcting LLM-Generated   Non-Executable Logical Form through Knowledge-Assisted Path   Reconstruction[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,   2026.(CCF A)

[3]   Gao   J,   Cao J*, Bu R, et al. Promoting Knowledge Base Question Answering by Directing   LLMs to Generate Task-relevant Logical Forms. Proceedings of the AAAI   Conference on Artificial Intelligence, 2025, 39(22): 23914-23922. (CCF A)

[4]   Gao   J,   Wu H, Cao J*, et al. Mitigating Forgetting in Adapting Pre-trained Language   Models to Text Processing Tasks via Consistency Alignment. Proceedings of the   ACM on Web Conference 2025: 3492-3504. (CCF A)

[5]   Gao J,   Cao J*, et al. SENA: Leveraging Set-Level Consistency Adversarial Learning   for Robust Pre-Trained Language Model Adaptation. Knowledge-Based Systems,   2025. (中科院一区)

[6]   Gao   J,   Cao J*, Zhang Y, et al. Shaping Pre-trained Language Models for Task-Specific   Embedding Generation via Consistency Calibration. Neural Networks, 2025. (中科院一区,CCF B)

[7]   Gao J,   Cao J*, Tang J. Promoting PLM Fine-Tuning through Consistency Adversarial   Training[C]//ICASSP 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech   and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025: 1-5.(CCF B)

[8]   Gao J,   Cao J*, Qian S, et al. Enhancing Graph-based Fraud Detection by Adversarial   Confidence Reweighting[C]//ICASSP 2025 IEEE International Conference on   Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025: 1-5.(CCF B)

[9]   Gao   J,   Yu H, Zhang S. Joint event causality extraction using dual-channel enhanced   neural network[J]. Knowledge-based systems, 2022, 258: 109935. (中科院一区) 

 

荣誉奖励(从最近的开始填写)

[1]     2023上海市博士后创新创业大赛优胜奖

[2]     2023“上海市超级博士后资助计划

[3]   2023卫宁健康全国智慧医疗挑战赛二等奖

 

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