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相艳

【来源:信自院 | 发布日期:2026-04-24 】

基本信息

姓名

相艳

系、部门


职称/职务

教授

导师类别

硕士生导师

学位

博士

电话

0871-65916642

电子邮箱

sharonxiang@126.com

办公地点

云南省人工智能重点实验室102

研究方向

自然语言处理、情感计算、多模态信息处理

个人情况简介

相艳,博士,教授,云南省中青年学术和技术带头人后备人才。主要从事自然语言处理、情感计算、多模态信息处理等方面的研究。主持及参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、云南省重大科技专项等国家及省部级项目10余项。近年以第一作者或通讯作者发表学术论文50余篇,授权发明专利20余项。现任中文信息学会情感计算专委会执行委员。

学习工作经历

2025.10-至今昆明理工大学信息工程与自动化学院教授

2020.10-2025.10昆明理工大学信息工程与自动化学院副教授

2021.01-2024.07昆明理工大学 信息工程与自动化学院院长助理

代表性成果(每类不超过10个)

(1)获奖情况

1. 2023年云南省科技进步特等奖

2. 2022年云南省教学成果一等奖

(2)教学/科研项目

1.社交媒体多模态情绪分析关键技术研究,云南省自然科学基金重点项目,项目负责人,经费50万元,2025.03-2028.02

2.面向涉案网络舆情的核心对象挖掘及情感分析方法研究,国家自然科学基金地区项目,项目负责人,经费35万元,2022.01-2025.12

3.复杂语音感知及理解驱动的烟草消费需求挖掘技术研究,云南省大观实验室,项目负责人,经费131.8万元,2026.01-2028.12.

4.南亚东南亚国际传播与影响力分析关键技术及应用示范,云南省科技厅重大专项课题,课题负责人,经费180万元,2023-01-01-2025-12-31

5.面向电力领域设备管理及故障诊断的知识图谱关键技术研究,云南省科技厅重大专项课题,课题负责人,经费377万元,2022-01-01-2024-12-31

6.云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目,2023-01-01-2027-12-31

7.面向涉案舆情的属性级观点挖掘和摘要方法研究,云南省科技厅面上项目,项目负责人,经费10万元,2020.06-2023.05(优秀结题)

(3)论文

1. Concept-driven representation learning model for knowledge graph completion, Expert Systems with Applications , 2025-02,第一作者.(中科院一区)

2. Block-Level Dependency Syntax Based Model for End-To-End Aspect-Based Sentiment Analysis, Neural Network , 2023-07,第一作者.(中科院一区)

3. VFFG-CL: Virtual Fusion Feature Generation with Curriculum Learning for Missing-Modality Emotion Recognition, IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME) 2025 , 2025-03,通信作者.(CCF顶会)

4. GRPO-Guided Modality Selection Enhanced LoRA-Tuned LLMs for Multimodal Emotion Recognition[C]//Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025. 2025: 19458-19471,通信作者.(CCF顶会)

5. Layer-level Progressive Transformer with Modality Difference Awareness for Multi-modal Neural Machine Translation, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2023-08,通信作者. (中科院一区)

6.Image–text sentiment analysis based on hierarchical interaction fusion and contrast learning enhanced, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025-02,通信作者.(中科院一区)

7. Simplified syntax-guided domain-shared representation learning for cross-domain aspect-based sentiment analysis[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 160: 111934,通信作者. (中科院一区)

8. Dual-level constraint based distributed graph convolution network for multimodal emotion recognition in conversation, Neurocomputing, 2025-02,第一作者.(中科院二区)

(4)知识产权

1.基于类型关联特征增强的领域文本实体关系抽取方法,发明专利ZL202310440331.6,第一发明人

2.一种基于类型相关性表征的实体关系抽取方法,发明专利ZL202310440409.4,第一发明人

3.融合词性信息的方面级情感三元组抽取方法,发明专利ZL202210633972.9,第一发明人

4.一种用于微博评论的事件相关观点句分类方法,发明专利ZL202110448958.7,第一发明人

5.一种基于混合节点图的涉案微博对象级情感分类方法,发明专利ZL202110447826.2,第一发明人

6.一种结合重构句法信息的端到端方面级情感分析方法,发明专利ZL202110163081.7,第一发明人

7.一种结合序列和主题信息的无监督方面词提取方法,发明专利ZL202011500553.5,第一发明人

8.基于变分双主题表征的弱监督涉案微博评价对象识别方法,发明专利ZL202110151682.6,第一发明人

9.基于多源域集成迁移的跨领域情感分类方法,发明专利ZL201910823443.3,第一发明人

10.基于位置感知互注意力网络模型的属性级情感分类方法,发明专利ZL201910751449.4,第一发明人

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