姓名：高扬
所在学科：计算机科学与技术
职称：副教授
联系电话：
E-mail：gyang@bit.edu.cn
通信地址：个人信息
2019.7至今，北京理工大学计算机学院，副教授
2019.10 -2020.8，爱丁堡大学信息学院自然语言处理（EdinburghNLP）访问学者
2015.11-2019.7, 北京理工大学计算机学院，讲师
2015.2-2015.9, 澳大利亚昆士兰科技大学，博士后
2011-2015，澳大利亚昆士兰科技大学数据科学专业，博士

高扬，副教授；爱丁堡大学（EdinburghNLP）访问学者，导师Mirella Lapata教授。主要从事语义深度理解与可解释推理、大模型训练、文本自动生成技术，促进信息检索、文本摘要、智能问答等系统应用。发表国际期刊会议高水平论文50余篇，包括ACL, AAAI, WWW, IJCAI, EMNLP, TKDE, TNNLS, Information Sciences, COLING, 等。担任Web Intelligence期刊的咨询主编，Natural Language Processing Journal期刊的编委，CCL2023文本生成track领域主席，国际会议 A AAI, ACL, EMNLP, NAACL, COLING, ICDM 等程序委员会委员，及TNNLS, Computing Surveys等期刊审稿人，评为2021年ACL大会Outstanding Reviewer。作为参与人获得中国电子学会科技进步奖一等奖，国防科技进步二等奖。中文信息学会自然语言生成与智能写作委员会副秘书长，中国中文信息学会CIPS青工委委员，SMP 专委会委员。

科研方向
文本生成、可解释推理、大模型训练

研究基于文本（同时也包含图像、视频、大规模知识等模态）语义的表示、抽取、生成的计算模型。研究并利用包括深度学习计算、数据驱动的文本生成技术，促进文本摘要、跨语言应用、图像/视频描述生成、风格迁移、智能问答等系统应用。研究的总体目标在于利用机器快速处理大规模数据的能力，达到类人的信息抽取、语义理解、逻辑推理以及生成语言的能力。

个人信息
2019.7至今，北京理工大学计算机学院，副教授
2019.10 -2020.8，爱丁堡大学信息学院自然语言处理（EdinburghNLP）访问学者
2015.11-2019.7, 北京理工大学计算机学院，讲师
2015.2-2015.9, 澳大利亚昆士兰科技大学，博士后
2011-2015，澳大利亚昆士兰科技大学数据科学专业，博士

高扬，副教授；爱丁堡大学（EdinburghNLP）访问学者，导师Mirella Lapata教授。主要从事语义深度理解与可解释推理、大模型训练、文本自动生成技术，促进信息检索、文本摘要、智能问答等系统应用。发表国际期刊会议高水平论文50余篇，包括ACL, AAAI, WWW, IJCAI, EMNLP, TKDE, TNNLS, Information Sciences, COLING, 等。担任Web Intelligence期刊的咨询主编，Natural Language Processing Journal期刊的编委，CCL2023文本生成track领域主席，国际会议 A AAI, ACL, EMNLP, NAACL, COLING, ICDM 等程序委员会委员，及TNNLS, Computing Surveys等期刊审稿人，评为2021年ACL大会Outstanding Reviewer。作为参与人获得中国电子学会科技进步奖一等奖，国防科技进步二等奖。中文信息学会自然语言生成与智能写作委员会副秘书长，中国中文信息学会CIPS青工委委员，SMP 专委会委员。

个人信息
2019.7至今，北京理工大学计算机学院，副教授
2019.10 -2020.8，爱丁堡大学信息学院自然语言处理（EdinburghNLP）访问学者
2015.11-2019.7, 北京理工大学计算机学院，讲师
2015.2-2015.9, 澳大利亚昆士兰科技大学，博士后
2011-2015，澳大利亚昆士兰科技大学数据科学专业，博士

高扬，副教授；爱丁堡大学（EdinburghNLP）访问学者，导师Mirella Lapata教授。主要从事语义深度理解与可解释推理、大模型训练、文本自动生成技术，促进信息检索、文本摘要、智能问答等系统应用。发表国际期刊会议高水平论文50余篇，包括ACL, AAAI, WWW, IJCAI, EMNLP, TKDE, TNNLS, Information Sciences, COLING, 等。担任Web Intelligence期刊的咨询主编，Natural Language Processing Journal期刊的编委，CCL2023文本生成track领域主席，国际会议 A AAI, ACL, EMNLP, NAACL, COLING, ICDM 等程序委员会委员，及TNNLS, Computing Surveys等期刊审稿人，评为2021年ACL大会Outstanding Reviewer。作为参与人获得中国电子学会科技进步奖一等奖，国防科技进步二等奖。中文信息学会自然语言生成与智能写作委员会副秘书长，中国中文信息学会CIPS青工委委员，SMP 专委会委员。

代表性学术成果
论文列表：https://dblp.org/pid/89/4402-16.html
文本生成：
1. Jiaao Zhan, Yang Gao*, Yu Bai, Qianhui Liu，Stage-wise Stylistic Headline Generation: Style Generation and Summarized Content Insertion. IJCAI 2022: 4489-4495. (CCF A)
2. Yu Bai, Heyan Huang, Kai Fan, Yang Gao, Yiming Zhu, Jiaao Zhan, Zewen Chi, Boxing Chen. Unifying Cross-lingual Summarization and Machine Translation with Compression Rate. SIGIR 2022: 1087-1097 (CCF A)
3. Xiaochen Liu, Yang Gao*, Yu Bai, Jiawei Li, Yinan Hu,Boxing Chen. PSP: Pre-trained Soft Prompts for Few-Shot Abstractive Summarization. COLING2022. (CCF B)
4. Haonan Wang, Yang Gao*, Yu Bai, Mirella Lapata, Heyan Huang, Exploring Explainable Selection to Control Abstractive Summarization, 35 th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’2021), Feb. 2-Feb 9, 2021 (CCF A)
5. Yu Bai, Yang Gao, Heyan Huang, Cross-lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel Resources, Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, ACL 2021. (CCF A)
6. Wenbo Wang, Yang Gao*, Heyan Huang, Yuxiang Zhou, Concept Pointer Network for Abstractive Summarization, EMNLP 2019, Hong Kong, China, 2019. (CCF B)
7. Yang Gao, Yang Wang, Luyang Liu, Yidi Guo, Heyan Huang, Neural Abstractive Summarization Fusing by Global Generative Topics, Neural Computing and Applications, 32(9): 5049-5058 (2020). (SCI 二区)
可解释推理
8. Mucheng Ren , Heyan Huang , Yuxiang Zhou , Qianwen Cao , Yuan Bu, and Yang Gao, TCM-SD: A Benchmark for Probing Syndrome Differentiation via Natural Language Processing, In Proceedings of CCL 2022, Best Paper Award.
9. Luyang Liu, Heyan Huang, Yang Gao, Yongfeng Zhang: Improving neural topic modeling via Sinkhorn divergence. Inf. Process. Manag. 59(3): 102864 (2022) (SCI一区)
10. Mucheng Ren, Heyan Huang, Yang Gao: Interpretable modular knowledge reasoning for machine reading comprehension. Neural Computation. Applications 34(12): 9901-9918 (2022)
11. Mucheng Ren, Heyan Huang, Yang Gao，Prediction or Comparison: Toward Interpretable Qualitative Reasoning. ACL/IJCNLP (Findings) 2021: 664-675
12. Mucheng Ren, Heyan Huang, Yang Gao: SKR-QA: Semantic ranking and knowledge revise for multi-choice question answering. Neurocomputing 459: 142-151 (2021)
13. Yuxiang Zhou, Lejian Liao, Yang Gao, Zhanming Jie, Wei Lu: To be Closer: Learning to Link up Aspects with Opinions. EMNLP (1) 2021: 3899-3909
语义理解
14. Yuxiang Zhou, Lejian Liao, Yang Gao*, et al. TopicBERT: A Topic-Enhanced Neural Language Model Fine-Tuned for Sentiment Classification. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2023,34(1): 380-393. (SCI 一区)
15. Yang Gao, Yue Xu, Heyan Huang, Qian Liu, Linjing Wei, Luyang Liu, Jointly Learning Topics in Sentence Embedding for Document Summarization, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Vol: 32, Issue: 4, 2020: 688 - 699.（CCF A）
16. Luyang Liu, Heyan Huang, Yang Gao, Yongfeng Zhang, Xiaochi Wei, Neural Variational Correlated Topic Modeling, WWW 2019，San Francisco, CA, USA. (CCF A)
17. Yuxiang Zhou, Lejian Liao, Yang Gao*, Heyan Huang, Extracting salient features from convolutional discriminative filters, Information Sciences, volume 558, May 2021: 265-279. (SCI一区)
18. Qian Liu, Heyan Huang, Guangquan Zhang, Yang Gao, Junyu Xuan, Jie Lu. Semantic Structure-based Word Embedding by Incorporating Concept Convergence and Word Divergence, AAAI 2018. (CCF A)
19. Yang Gao, Yuefeng Li, Raymond Y.K., Lau, Yue Xu, Md Abul Bashar, Finding Semantically Valid and Relevant Topics by Association-based Topic Selection Model, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2017 (SCI)
20. Qian Liu, Heyan Huang, Yang Gao, Xiaochi Wei, Yuxin Tian, Luyang Liu. Task-oriented Word Embedding for Text Classification, COLING 2018. (CCF B)
21. Yang Gao, Yue Xu, Yuefeng Li, Pattern-based topics for document modelling in information filtering, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2015, 24(6): 1629-1642.（CCF A , SCI）
22. Yuxiang Zhou, Lejian Liao, Yang Gao*, Heyan Huang, Xiaochi Wei, A Discriminative Convolutional Neural Network with Context-aware Attention, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2020, Vol.11,No.5. (SCI)
所获奖励
1. 2018年 “基于海量知识的智能理解与推理关键技术及智能政务应用”获中国电子学会科技进步奖一等奖（11）
2. 2022年“异构大数据智能处理关键技术及应用”获国防科技进步二等奖（7）
3. 2021年， 北京理工大学优秀硕士学位论文(王浩男同学)，指导教师