宋培彦

从知识组织和开源情报角度，利用自然语言处理、深度学习等方法发现领域专家和团队，对其研究专长、影响力、活跃度、权威性、成长性、流动性、国际合作关系、负责任评审与回避关系、科研诚信与伦理风险等进行精准识别、评价和推荐，为政府主管部门、科技园区、科技企业开展更高层次的“引才、育才、用才、留才”提供决策支持。

从知识组织与知识发现角度，对联合国教科文组织UNESCO、粮农组织FAO等国际组织发布的科技术语资源进行语义化、规范化翻译、组织与映射，形成多语言的术语知识库，进而采用自然语言处理技术对国际组织发布的政策文件、报告、档案、统计数据等进行跨语言翻译、语义挖掘和动态研判，为相关部门提供决策支持和政策建议，助力提高我国在国际组织中的话语权和影响力，并为用户提供多语言科技知识服务，实现科技知识“洋为中用”。

采用知识组织和自然语言处理技术，以古籍语料库、文献库和术语库为依托，对古籍善本中的科技术语和专业知识进行抽取，构建可信知识图谱，积极开展古籍文本结构化、知识体系化、利用智能化研究和实践，助力提升古籍传统文化保护效率、推动实现科技知识“古为今用”。

从图书馆学、语言学、教育学、心理学与数据科学等交叉角度，探究数智驱动的中小学生阶梯阅读能力画像方法，以AI提高人-书适配性，从而完善阅读理论与评估体系、提升中小学生深度阅读能力，更好服务于书香校园和书香社会建设。