谷体泉
发布者:     发布时间：2025-04-09    浏览次数：

谷体泉

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职称/职务：博士、硕士生导师

研究方向：情感计算、人机对话、多模态信息处理、人工智能、深度学习

邮 箱：gtq@xju.edu.cn

办 公 室：信息大楼B段210

个人简介

中共党员，2024年11月以高层次青年优秀人才A类引进至新疆大学计算机学院从事教学科研工作。一直从事多模态信息处理和情感分析方面的研究，目前在国际学术期刊和会议发表高水平论文十余篇。

教育背景

  1. 2025年3月-至今，新疆大学，计算机科学与技术学院，博士后

  2. 2021年9月-2024年8月， 新疆大学，计算机科学与技术学院，工学博士

  3. 2019年9月-2021年6月， 新疆大学，计算机科学与技术学院，工学硕士

  4. 2015年9月-2019年6月， 山西农业大学，信息科学与工程学院，学士

工作简历

  1. 2024年11月-至今，新疆大学，计算机科学与技术学院，专任教师

主持项目

  1. 国家自然科学基金，地区基金，62666063，多语言心理健康咨询共情感知对话生成研究，2027-01至2030-12，已批准，主持。

  2. 新疆自治区自然科学基金，自治区青年基金，2025D01C299，面向心理健康咨询的多模态认知分析与对话生成研究，2025-09至2028-09，在研，主持。

  3. 新疆维吾尔自治区科学技术厅，自治区重点研发计划项目，2026B01011-1，算力中心智慧绿色用能及电算协同互动技术研究与应用，2026-09至2028-09，在研，子课题主持。

学术成果

  1. Gu Tiquan, He Zhenzhen, Zhao Hui, et al. Aspect-based sentiment analysis with multi-granularity information mining and sentiment hint[J]. Expert Systems with Applications, 2024: 124104.（CCF 推荐期刊，中科院一区）

  2. Gu Tiquan, Zhao Hui, He Zhenzhen, et al. Integrating external knowledge into aspect-based sentiment analysis using graph neural network[J]. Knowledge-Based Systems, 2023, 259: 110025.（CCF 推荐期刊，中科院一区）

  3. Gu Tiquan, He Zhenzhen, Li Zhe, et al. Information-assisted and sentiment relation-driven for aspect-based sentiment analysis. Expert Systems with Applications, 2025, Early Access.（CCF 推荐期刊，中科院一区）

  4. Gu Tiquan, Zhao Hui, Li Min. Effective inter-aspect words modeling for aspect-based sentiment analysis[J]. Applied Intelligence, 2023, 53(4): 4366-4379. （CCF推荐期刊，中科院二区）

  5. He Z, Gu T, Yu J. Using query semantic and feature transfer fusion to enhance cardinality estimating of property graph queries[J]. Displays, 2024, 85: 102854.（中科院二区，通讯作者）

  6. Li G, Guo H, Liu M, et al. HiRoC: selective history routing and disagreement-aware calibration for multimodal conversational emotion recognition[J]. Journal of King Saud University Computer and Information Sciences, 2026, 38(7): 770.（中科院二区，通讯作者）

  7. Li M, Zhao H, Gu T, et al. Experiencer-Driven and Knowledge-Aware Graph Model for emotion–cause pair extraction[J]. Knowledge-Based Systems, 2023, 278: 110703.（CCF 推荐期刊，中科院一区）

  8. Li M, Zhao H, Gu T, et al. Class imbalance mitigation: A select-then-extract learning framework for emotion-cause pair extraction[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 236: 121386.（CCF 推荐期刊，中科院一区）

  9. He Z, Yu J, Gu T, et al. Query execution time estimation in graph databases based on graph neural networks[J]. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 2024, 36(4): 102018.（中科院二区）

  10. He Z, Yu J, Gu T, et al. A novel query execution time prediction approach based on operator iterate-aware of the execution plan on the graph database[J]. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 2024, 36(4): 102018.（中科院二区）

  11. [He Z, Yu J, Gu T, et al. Query cost estimation in graph databases via emphasizing query dependencies by using a neural reasoning network[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2023, 35(23): e7817.（中科院三区）

  12. He Y, He Z, Gu T, et al. Multi-Chain of Thought Prompt Learning for Aspect-Based Sentiment Analysis[J]. Applied Sciences, 2025, 15(22): 12225.（中科院二区）

  13. Wu Z, Zhao H, Gu T, et al. Semantic Task-assisted Aspect-based Sentiment Analysis [C]//CCL 2023: 277-288.