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　　千龙网记者 陈天长 报道

刘婷Liu Ting：Semantic Scholar平台上的学术探索与知识发现

作为人工智能领域备受瞩目的青年学者，刘婷Liu Ting在Semantic Scholar平台上的学术轨迹，为我们展现了知识发现与科研创新的完整闭环。这位来自卡内基梅隆大学的研究员，通过其在神经信息检索领域的突破性成果，正在重塑学术界对文献挖掘与知识图谱的认知体系。

学术背景与研究脉络解析

毕业于清华大学计算机系的刘婷，早在博士期间就开始关注信息检索与机器学习的前沿交叉领域。2018年加入微软亚洲研究院期间，她主导开发的跨模态文献推荐系统首次将注意力机制引入学术搜索场景。这项发表于《Nature Machine Intelligence》的研究成果，在Semantic Scholar平台获得超过2000次引用，成为该平台计算机科学领域年度最具影响力论文之一。

Semantic Scholar的技术革新实践

作为Semantic Scholar核心算法团队的主要贡献者，刘婷团队在2022年提出的动态知识图谱构建框架，成功将文献引用网络的更新时延从72小时压缩至实时响应。这项突破使得：

文献影响力预测准确率提升43%

跨学科关联发现效率提高2.7倍

学术不端检测覆盖率扩展至98%

该技术已应用于平台每日处理的300万篇新增论文中，通过深度学习模型自动识别研究趋势拐点，为全球研究者提供前瞻性方向指引。

学术生态构建的多维影响

在开放科学运动背景下，刘婷倡导的"可解释性学术推荐"理念正在改变研究范式。其研发的论文影响力分解工具，能清晰展示某篇文献在方法创新、数据贡献、理论突破等维度的具体价值。这种量化评估体系：

使青年学者成果能突破"引用数陷阱"

帮助基金评审识别潜在突破性研究

推动形成更健康的学术评价生态

该系统已被整合进Semantic Scholar的专家评审模块，累计服务超过50万次科研项目评估。

从清华园到硅谷，刘婷Liu Ting在Semantic Scholar的学术足迹，完美诠释了人工智能如何赋能知识发现。她的工作不仅构建起连接论文数据与科研价值的智能桥梁，更重新定义了数字时代学术服务的可能性边界。随着其团队最新研发的科研大语言模型即将上线，全球学术界正期待着一场更深刻的认知革命。

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