10月15日下午，安徽工业大学黄俊副教授在线上为我院师生作了题为“多标记学习中潜在类别发现和分类方法”的学术报告。报告会由林耀进院长主持，全体研究生和部分教师参加。

黄副教授的报告直入主题，介绍了本次讲座的核心内容是多标记学习中潜在类别发现和分类方法，给出：“一个对象同时属于多个类标签”的专业定义，列举多标记学习在文本分类、图像、影视、音乐风格、生物等方面的应用，并结合实验团队在多标记方向上的研究，表明了该研究领域的潜在价值及前景。接着，黄副教授介绍了业界现存问题，指出贴标签的过程复杂昂贵还可能被故意省略，而且有些标签由于人类知识的局限或缺乏检验而不为人所知，其研究的动机是多标签帮助建立更稳健的模型。报告还详细讲述了多标签分类器的构建、标签相关性对标签矩阵的优化和DLCL模型框架，展示了实验结果及分析，并对未来的工作作出展望。

报告会结束之际，黄副教授对师生提出的问题进行耐心的解答。本次报告内容丰富、观点新颖，给相关方向研究的老师和研究生科研工作带来启发和思考。

黄俊，男，安徽工业大学副教授，硕士生导师，2017年在中国科学院大学获得博士学位。2019年10月至2020年9月，由日方资助，在东京大学从事博士后研究。主要研究方向为多标记学习，在TKDE、IJCAI等CCF A、B和C类期刊和会议上发表论文10余篇，担任多个国际知名期刊、会议审稿人和程序委员会成员。目前主持国家青年基金一项，获中国科学院优秀博士论文，安徽省科学技术进步奖三等奖。