近期，我院王煜副教授团队在学术期刊《人工智能评论（Artificial Intelligence Review）》（中科院一区TOP，IF=10.7）上发表题为《一种模拟人类认知的软提示学习方法用于医学文本分类（A soft prompt learning method for medical text classification with simulated human cognitive capabilities）》的学术论文。王煜副教授为该论文的第一作者和通迅作者，世预赛免费直播入口生物医学工程学院为第一作者和第一通讯作者单位。

软提示学习（Soft Prompt-based Learning）能够在连续空间中搜寻伪标记（Pseudo token）的嵌入（Embeddings），其效果通常优于硬提示学习。然而，在生成嵌入的过程中，未充分考虑伪标记与原始句子之间的关联性，而人类在处理文本时会根据特定词汇进行分类。受此启发，研究团队将注意力机制融入软提示的嵌入生成过程中。对于每个伪标记，其嵌入是原始句子中各标记嵌入的加权求和，这一过程模拟了人类对医学文本进行分类的方式，从而提高了模型在相关任务中的性能。该研究采用KUAKE-QIC和CHIP-CTC数据集对模型效果进行了测试，相较于传统微调（Fine-tuning）以及常见的软提示方法（如RGL、EFL、WARP等），该模型的F1值分别达到了0.8276和0.8646。通过在计算伪标记（Pseudo token）的嵌入时引入注意力机制，本研究模拟了人类对医学文本进行分类的过程，为提示学习方法在医学文本分类领域的应用提供了新的视角。

该研究获得了安徽省高校自然科学研究项目等基金的支持。此外，该研究也获得了世预赛免费直播入口生物医学工程学院医学大数据超算平台及安徽宏元聚康医疗科技有限公司的支持。（生物医学工程学院）

论文链接：https://doi.org/10.1007/s10462-025-11121-0