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彭静

发布时间:2023-03-02     字体:[增加 减小]

 

 

   名:彭静                                

   别:女

   位:博士

   称:副教授

E-mailpengjing@whut.edu.cn

个人简历:

学习经历

20079北海道大学,信息科学专业,获信息科学博士学位

20036  武汉科技大学,计算机应用专业,获工学硕士学位

工作经历

2016年8 至今      44118太阳成城集团,44118太阳成城集团,副教授

2011年12月 至2014年3月 东北农业大学,博士后

2008420117日本佳能公司,研发本部,系统工程师

20071020083  北海道大学,信息科学学院,研究员

20061020073  北海道工业大学,工学院,兼职讲师

主要研究方向:

1. 文本挖掘

2. 自然语言处理(NER,关系抽取等)

3.知识工程(知识图谱)

4.生物信息处理(药物重定位,分子性质预测等)

在研项目(项目来源、名称、经费、起止年限):

1. 湖北省科技厅项目 “智能大数据解析系统”(80万)2021.7-2023.6

2. 国家自然科学基金项目“双孢蘑菇抗病新种质筛选、抗性遗传解析及其分子设计育种”(78.9万)2021.1-2024.12

3. 国家自然科学基金项目“大豆落花落荚调控基因的克隆与功能解析”(140万) 2021.1-2025.12

4. 企业委托科技类项目mRNA测序数据可视化分析”(240万)2019.3-2024.2

5. 国家自然科学基金青年项目 基于图像的植物叶片高通量表型数据提取算法研究21万)2018.1 - 2020.12

6. 国家重点研发计划主要经济作物分子设计育种子课题:分子设计育种信息平台150万)2016.1 – 2020.12

7. 黑龙江省教育厅海外学人科研资助项目 10万) “基于文本挖掘方法的生物启动子数据库研究”2013.1-2016.12

8. 黑龙江省博士后资助(10万) “光周期调控大豆开花的数学模型与分析”,2012.1-2013.12

主要发表论文(第一作者或通讯作者:

1. MKGE: Knowledge graph embedding with molecular structure information, COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY,2022 (JCR Q2)

2. IMSE: interaction information attention and molecular structure based drug drug interaction extraction, BMC BIOINFORMATICS,2022 (JCR Q2)

3. Learning Label Independence and Relevance for Multi-Label Biomedical Text Classification, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,2022 (CCF)

4. Integrating Label Semantic Similarity Scores into Multi-Label Text Classification, International Conference on Artificial Neural Networks,2022CCF

5. Using Center Vector and Drug Molecular Information for Drug Drug Interaction Extraction, 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2021(CCF)

6. Chemical-protein Interaction Extraction via ChemicalBERT and Attention Guided Graph Convolutional Networks in Parallel, 2020IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2020 (CCF)

7. Phenotype Extraction Based on Word Embedding to Sentence Embedding Cascaded ApproachIEEE Transactions on NanoBioscience2018, SCI  JCR Q2

8. A gene–phenotype relationship extraction pipeline from the biomedical literature using a representation learning approach, Bioinformatics,2018, (SCI  JCR Q1)

9. QTLMiner: QTL database curation by mining tables in literature,  Bioinformatics,2015, (SCI JCR Q1)

10. PopGeV: a web-based large-scale population genome, Bioinformatics,2015, (SCI  JCR Q1)

11. Cascade Word Embedding to Sentence Embedding: A Class Label Enhanced Approach to Phenotype Extraction,  IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine,2017, (CCF B)

12. Cascade Word Embedding to Sentence Embedding: A Class Label Enhanced Approach to Phenotype ExtractionIEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine2017

13. Automatic categorization of bioscience literature containing QTLInternational Journal of Simulation: Systems, Science and Technology2017

14. Preprocessing in biomedical literature mining using natural language processing International Conference on Applied Science and Modern2014

15. Identifying abbreviations in biomedical literature based on maximum entropy with web featuresInternational Conference on Information Science and2014

16. IdentifyingAbbreviations in Biological Literature Based on Reverse Text AlignmentProceedings of the International Asia Conference2014

主要成果简述(限200字):

近三年(2020-),主持参与国家自然科学基金青年项目1项;省部级项目3项,国家重点研发计划3项,企业科技项目2项。

近三年(2020-)发表学术论文13篇,其中CCF文章6篇,SCI检索论文5篇,EI检索论文2篇。