恭喜张一琳顺利毕业！

张一琳，本科毕业于黑龙江科技大学，于2022年开始在上海大学计算机工程与科学学院攻读专业型硕士研究生，加入课题组后，跟随张瑞、韩越兴和陈侨川老师研究材料文献信息挖掘方法，在老师们的悉心指导下，完成了以下研究：

1. 针对材料文献中存在的长序列依赖、实体关系复杂的问题，提出语义增强图网络模型，应用到复合材料的文献挖掘领域。该模型通过构建异构图强化语义关联建模，并引入分块注意力机制高效处理长序列问题，有效克服传统模型的局限性。 在此基础上，利用深度可分离卷积融合全局与局部语义特征，并结合动态边权重机制与深度评分网络提升节点表示与识别精度，更有效地捕捉材料术语在复杂上下文中的语义关系。

2. 针对通用材料文本中实体边界模糊、长实体识别效果不佳的问题，提出多粒度融合图网络模型，应用于材料科学文献领域的命名实体识别任务。该模型设计了融合多粒度语义特征与边界优化策略的新模块：首先，通过门控融合与跨粒度交互注意力，增强不同尺度语义特征的表示能力；其次，结合条件随机场与对比学习进行联合训练，利用它们各自的优势，协同提升边界识别的准确性和长实体识别的性能。

3. 将所提出的文献挖掘方法应用于碳纤维复合材料性能预测与应用设计。通过挖掘并筛选材料实验文献，提取出九类与力学性能密切相关的关键特征，通过实验验证了文献挖掘成果在性能建模中的应用潜力。此外，设计并实现了一个材料性能预测系统，支持用户上传数据文件并完成模型选择、训练与结果可视化，为材料研究人员提供了一个高效、易用的性能预测工具。

张一琳同学毕业后加入阿里巴巴集团，从事软件开发工作。在上海大学研究生期间，她努力学习，不断增强专业知识和研究能力，有幸结识了许多良师益友。希望张一琳同学在未来的道路上不忘初心，牢记使命，披荆斩棘，砥砺前行。

论文链接：基于语义感知的材料文献挖掘方法研究

代码链接：https://github.com/han-yuexing/2025-thesis-zyl-code