近日，浙大城市学院软件工程1801班的楼仁泽以第一作者所著的论文“A Unified Representation Learning Strategy for Open Relation Extraction with Ranked List Loss”（《基于度量排序损失的开放域关系抽取统一表征学习策略》）被“第二十届中国计算语言学大会”（The Twentieth China National Conference on Computational Linguistics, 简称CCL 2021）正式录用。学校“智能植物工厂”浙江省工程实验室孙霖博士为其指导老师。 

该文利用一种改进的表征度量学习策略，在已有的关系数据集上构造统一的语义度量空间，并将其迁移至开放领域，达到对开放域文本中新颖关系的高效识别的目的，可用于进一步扩充、完善人类知识图谱。在FewRel、NYT+FB-sup等数据集上的实验表明，该方法可以在开放域关系抽取上带来显著性能提升。

据悉，CCL是中国中文信息学会（国内一级学会）的重要会议，也是国内自然语言处理领域权威性最高、规模最大的学术会议。