近日，中国人民大学两篇论文在2023年人工智能顶级国际会议AAAI上发表，分别是信息学院卢志武副教授和重点实验室陈跃国副教授的论文。

AAAI全称为Association for the Advancement of Artificial Intelligence，是人工智能领域历史悠久的国际会议，每年吸引到世界上数千名学者聚到一同探讨人工智能的发展前沿。今年是第28届会议，7月份在加拿大魁北克城召开。今年一共收到投稿1406篇，最终录用398篇，录用率为28%。这次是我院历史上首次有两篇论文同时被该会议录用。

卢志武老师的论文信息如下：Zhiwu Lu,Liwei Wang,and Ji-Rong Wen,Direct Semantic Analysis for Social Image Classification.

该论文主要研究如何在社交图片分类中有效地利用不完美的文本和视觉信息。区别于传统的特征融合技术并没有优化原始信息，论文提出了一种直接学习文本与视觉相关性的方法，从而可以协同优化文本与视觉信息，并最终在社交图片分类中取得突出的效果。上述工作是在异质数据协同优化方面的初步尝试，可以推广到更多的实际应用，比如社交图片解析等。

陈跃国老师的论文信息如下：Yueguo Chen,Lexi Gao,Shuming Shi,Xiaoyong Du,Ji‐Rong Wen,Improving Context and Category Matching for Entity Search.

该项研究主要针对如何提高实体搜索的精度。传统的搜索技术是将与用户搜索相关的网页返回给用户，用户从网页中寻找有用信息。实体搜索则力图搜索到用户感兴趣的实体如人物、产品、地点、事件等，它能够给用户供给更简洁的搜索结果，是信息检索的重要问题，在QA和知识服务中有着重要应用。在此项研究中，作者充分利用实体上下文和类型信息，借助语言模型，巧妙并且有效的提升了实体搜索的精度。将实体搜索的精度由已发表的0.27提高到了0.39。