同德大学金元俊教授获研究支持
同德女子大学HCI专业教授金元俊,在2025年科学技术信息通信部第二次个人基础研究“中坚研究支持项目”中成功入选。该...
同德女子大学HCI专业教授金元俊,在2025年科学技术信息通信部第二次个人基础研究“中坚研究支持项目”中成功入选。该项目旨在系统性地支持优秀研究者的创造性研究,助力其成长为全球级研究人才,并推动创新性研究成果的产出。
金教授的研究课题目标是:“通过综合分析多模态用户评论,自动结构化和聚类用户体验(UX),进而提供质量改进建议,并开发基于DASOM++的分析框架。”
针对研究背景,金教授指出:“用户评论是反映实际使用者问题与情感的重要数据源,然而现有研究大多集中于文本分析,难以有效处理图像等视觉反馈信息。”
金教授提出了具体的研究计划,主要包括:
设计DASOM++模型,以捕捉情感上下文及人的多重体验状态;
基于Cross-Attention机制,通过文本与图像间的语义对齐,学习多模态间相互增强的情感结构;
应用基于SHAP的可解释人工智能技术,最大化情感分析结构的可解释性。
金教授表示:“该研究成果将为人机交互、感性计算、可解释人工智能(XAI)等跨学科领域的发展提供支持,并有望成为以用户为中心的产品设计与UX质量诊断的实用工具。”他对该研究的实际应用价值充满期待。
同德女子大学产业合作团团长李哲泰对此评价道:“此次入选是金教授卓越研究能力和持续学术贡献的体现,这一成果不仅将提升我校的研究水平,也进一步巩固了同德女子大学在学术共同体中的地位。”
金教授的研究课题目标是:“通过综合分析多模态用户评论,自动结构化和聚类用户体验(UX),进而提供质量改进建议,并开发基于DASOM++的分析框架。”
针对研究背景,金教授指出:“用户评论是反映实际使用者问题与情感的重要数据源,然而现有研究大多集中于文本分析,难以有效处理图像等视觉反馈信息。”
金教授提出了具体的研究计划,主要包括:
设计DASOM++模型,以捕捉情感上下文及人的多重体验状态;
基于Cross-Attention机制,通过文本与图像间的语义对齐,学习多模态间相互增强的情感结构;
应用基于SHAP的可解释人工智能技术,最大化情感分析结构的可解释性。
金教授表示:“该研究成果将为人机交互、感性计算、可解释人工智能(XAI)等跨学科领域的发展提供支持,并有望成为以用户为中心的产品设计与UX质量诊断的实用工具。”他对该研究的实际应用价值充满期待。
同德女子大学产业合作团团长李哲泰对此评价道:“此次入选是金教授卓越研究能力和持续学术贡献的体现,这一成果不仅将提升我校的研究水平,也进一步巩固了同德女子大学在学术共同体中的地位。”