【明理讲堂2024年第67期】

报告题目：大模型驱动科学创新溯源分析——一种分支推理提示学习方法

时间：2024年10月25日（周五），16:20——17:20

地点：中关村校区主楼317

腾讯会议号：274-253-330

报告人：毛进

报告人简介：毛进，武汉大学信息澳门永利唯一官网304副教授，博士生导师，武汉大学数据智能研究院副院长，入选第四届中国科协青年人才托举工程，湖北省“楚天学者”计划楚天学子。担任中国科学技术情报学会情报研究与咨询专委会秘书长、中国信息经济学会数据智能与产业创新专委会秘书长、中国系统工程学会信息系统工程专业委员会CNAIS第六届理事等社会兼职。主要研究方向：科技情报分析、文本挖掘，主持国家自科基金面上项目、青年项目和博士后面上一等资助、国家社科基金重大项目子课题等，参与国家自然科学基金创新研究群体、国家自然科学基金重大项目课题、国家重点研发计划项目等多项研究课题，获中国科技情报学会青年情报科学家奖和情报工程创新团队奖。

报告内容简介：科学创新溯源是科技情报中分析科学知识演化的一项关键任务，用于追溯科学思想的萌发起源，分析其创新发展和演化过程。本研究聚焦于科学论文创新溯源任务，针对该任务中科技文献关系推断这一核心问题，在大语言模型的认知与推理能力基础上，提出一种能够捕捉科技文献分面关系的分支推理提示学习方法，涉及新的分解思维链方法、文献示例检索器设计与自动化少样本分支演示生成器等模块。在测试数据集上的实验表明了该方法的有效性和性能优势。该研究对于增强大模型在科技情报分析中的可信度和可解释性也具有参考意义。

（承办：管理工程系、科研与学术交流中心）