米尔阿迪力江·麦麦提
发布者:     发布时间：2025-09-17    浏览次数：

米尔阿迪力江·麦麦提

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副教授、博士、硕士生导师

研究领域：人工智能，自然语言处理，机器翻译，多模态大模型

办公室＆实验室：

电子邮件：miradeljan51@xju.edu.cn

联系电话：

个人简介

中国共产党党员，2025年4月加入新疆大学从事教学科研工作，以高层次青年优秀人才A类引进至新疆大学计算机学院。 2025年5月遴选为硕士研究生导师。2021年6月于清华大学计算机系获博士学位，师从孙茂松院士和刘洋教授，主要研究方向为低资源语言场景下的神经机器翻译方法。博士毕业后，于2021年7月加入阿里巴巴达摩院研究中心机器智能与语言技术实验室，担任NLP高级算法工程师，负责跨境电商AI智能客服系统的语义理解与意图分析等核心技术研发。2023年9月入选新疆维吾尔自治区"天池英才"计划；2024年8月获批国家自然科学基金青年科学基金项目。现任中国人工智能学会多语言智能信息处理专委会委员、中国计算机学会自然语言处理专委会委员、中国中文信息学会机器翻译专委会委员及民族语言信息处理专委会常委。主要研究方向为自然语言处理、大规模语言模型、机器翻译及语义理解。在EMNLP、NAACL、CIKM、Interspeech、IJCNN、ACM TALLIP、IEEE SMC 、IJIS、TST等国内外顶级会议和期刊发表论文40余篇，长期担任多个国际顶级会议及期刊审稿人、领域主席以及程序委员会委员。作为负责人或技术骨干参与国家自然科学基金项目、国际合作项目及企业横向课题多项，现主持国家自然科学基金青年基金项目、新疆维吾尔自治区高层次引进人才项目，同时承担国家自然科学基金评审专家。

教育背景

  1. 2015年9月—2021年6月  清华大学  计算机科学与技术专业  博士学位

  2. 2012年9月—2015年6月  新疆大学      软件工程专业      硕士学位

  3. 2008年9月—2012年6月  新疆大学  计算机科学与技术专业  学士学位

  4. 2007年9月—2008年6月  新疆大学       语言学院           预科

工作简历

  1. 2025年12月— 至今       新疆大学                      副教授

  2. 2025年4月— 2025年12月   新疆大学                     专任教师

  3. 2023年4月— 2025年4月  中国科学院新疆理化技术研究所       研究助理 (RA)

  4. 2021年7月— 2023年3月  阿里巴巴达摩院全球研究中心    NLP高级算工

  5. 2020年7月— 2021年7月  阿里巴巴达摩院全球研究中心    研究实习 (RI)

学术服务

国内学术机构兼职：

  1. 中国人工智能学会会员；

  2. 中国计算机学会会员；

  3. 中国中文信息学会专业会员；

  4. 中国人工智能学会多语种智能信息处理专委会会员；

  5. 中国计算机学会自然语言处理专委会会员；

  6. 中国中文信息学会青年工作委员会会员；

  7. 中国中文信息学会民族语言文字信息专委会常委及执行委员；

  8. 中国中文信息学会机器翻译专委会会员；

  9. 中国中文信息学会大模型智能生成专委会会员；

国外学术机构兼职：

  1. Association for Computing Machinery (ACM) 会员;

  2. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 会员;

国内学术服务：

  1. CCMT 2024赞助主席;

  2. CCMT 2025低资源语言信息处理论坛共同主席;

  3. CCMT 2026宣传主席;

  4. MNLP2026 副主席；

  5. 国家自然科学基金函评专家；

国际学术服务：

  1. IJCNN2025、2026领域主席；

  2. ICASSP2026 领域主席；

  3. ACL 2025、2026 ARR 领域主席；

  4. ICNLP2026 分论坛主席；

审稿服务：

  1. 会议：ACL2016,2023-2026; AAAI2018,2026; ACM MM2024; EMNLP2024-2026; COLING2018,2025; NAACL2019,2024; EACL2024; IJCNN2022,2025-2026;  CCL2018-2026; NLP2024; CCMT2023-2025; MNLP2019-2026; LREC2026；

  2. 期刊： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP); ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP); Knowledge-Based Systems (KBS); Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI); Information Processing and Management (IPM); Expert Systems with Application (ESWA); International Journal of Intelligent Systems (IJIS); Scientific Reports; Artificial Intelligence Review;

国际会议学术报告：

  1. Interspeech2026，讲习班报告（线上），悉尼，澳大利亚2026.9;

  2. MSCB2026，特邀报告（线上），塔什干，乌兹别克斯坦2026.9;

  3. ICNLP2026, 特邀报告，西安，陕西，中国2026.3;

  4. NAACL 2022，海报展示（线上），西雅图，华盛顿州，美国2022.7;

  5. CIKM 2022，海报展示（线上），亚特兰大，佐治亚州，美国2022.10;

  6. EMNLP 2021，主会口头报告（线上），蓬塔卡纳，多米尼加共和国2021.11;

  7. ICIS 2018，主会口头报告，北京大学，2018.10;

  8. ICCSIP 2018，主会口头报告，北京大学，2018.11;

国内学术交流报告：

  1. 1.第十一届全国少数民族自然语言处理青年论坛（MNLP2026），讲习班报告，西宁，青海，2026.7;

  2. 2.“The Power of AI for General Applications in Medicine”, 西湖大学信工学院, 杭州, 2025.04;

  3. 3.“大模型时代Tool-Learning 的必要性探讨”, 昌吉学院, 新疆,  2024.10;

  4. 4.“浅谈大模型时代下低资源语言机器翻译研究进展”, 伊犁师范大学, 新疆, 2023.11;

  5. 5.“阿里巴巴达摩院EMNLP2021见闻”, 杭州, 浙江, 2021.8;

  6. 6.“低资源语言神经网络机器翻译”, 中央民大, 北京, 2019.11.12;

  7. 7.“形态丰富语言之间提高低资源语言神经网络机器翻译模型性能”, 深圳新译科技, 深圳, 2019.6;

  8. 8.“清华大学博士论坛”, 口头报告, 清华大学, 北京, 2019.3;

  9. 9.“基于未监督领域自适应的低资源语言神经网络机器翻译”, 北京大学, 北京, 2018.09;

研究方向

  1. 自然语言处理：机器翻译、语义表示、情感分析、多语言信息处理、多语言预训练语言模型以及Language Grounding

  2. 大规模语言模型：指令微调（Instruction Tuning）、工具学习 （Tool Learning）、检索/知识增强生成（RAG/KAG）、智能体（Agent）

  3. 机器学习：半监督学习、无监督学习、强化学习

  4. 自然语言处理应用：NLP 下游任务应用

学术合作

【学术界】

清华大学自然语言处理与社会人文计算国家重点实验室（孙茂松院士）；西湖大学自然语言处理实验室（张岳教授）；厦门大学语言智能技术课题组（苏劲松教授）；东北大学自然语言处理实验室（朱靖波教授）；新加坡南洋理工大学Ann Tuan Luu 教授团队； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) 大学Preslov 教授团队；香港城市大学数据智能实验室（马辰教授）；澳门大学自然语言处理实验室（Derek 教授）。

【企业界】

阿里巴巴（阿里云-达摩院、通义实验室、阿里国际、蚂蚁金服、阿里妈妈、阿里健康以及天猫国际【北京、杭州】）；华为（2012实验室【北京、杭州、西安】，泊松实验室，诺亚方舟实验室【香港、深圳】）；字节（AI Lab【北京、深圳、杭州、上海】）；网易（AI、游戏【杭州】）；腾讯（AI Lab、微信搜索、桌面浏览器部、安全部门【北京、深圳】）；百度（OCR团队、百度NLP、百度搜索【北京】）；京东AI Lab（北京）；三星AI 研究院（北京）。

以上学界和业界几家单位长期保持学术合作与学术交流。

主持项目

  1. 国家自然科学基金青年项目，基于大模型的资源匮乏语言机器翻译方法研究（项目编号：62406316），2025.01-2027.12，项目经费：30万，主持，在研，排名1/1；

  2. 自治区天池英才计划，基于大规模语言模型的低资源神经机器翻译方法研究，2024.01–2027.01项目经费：75万，主持，在研，排名1/1；

学术成果

  1. Shaokun Liu, Mieradilijiang Maimaiti*, Nuermaimaiti Youliwasi, Nilufar Abdurakhmonova, Wu Le, Zhoufei Xie, Jiawei Chen, and Wushour Silamu, “Dependency-Aware Graph Transformer with Hierarchical Syntax Encoding for Aspect-Level Sentiment Classification”, Expert Systems with Application (ESWA) 2026, volume 325, p132574, 1 Sep 2026, 通讯作者，（中科院SCI一区 Top）

  2. Yaxuan Qiu, Zhe Li, Mieradilijiang Maimaiti*, Zunwang Ke, Yanbing Li, and Wushouer Silamu,“Mixture of Spectral Experts for Audio Deepfake Detection”, Interspeech (2026), 2026.06，通讯作者，(CCF B类)

  3. Yu Pei, Mieradilijiang Maimaiti*, Yi Chen, Wu Le, Zhuofei Xie,  and Jiawei Chen, “DMG-RAG: Dynamic Multi-Grained Retrieval Augmented Generation for Multi-Hop QA”, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2026.03, 通讯作者,  (CCF C类)

  4. Shuoshuo Hou, Mieradilijiang Maimaiti*, Zhexin Li, Jiaxin Wang, Ahmad Hassan, Kaishaer Jiapaer, Nilufar Abdurakhmonova, Urinbayeva Roza, Madina Mansurova, Shormakova Assem, Gulnar Murat, Wu Le, and Wushour Silamu, “Vision-to-Text: Benchmarking Multimodal LLMs on Extremely Low-Resource Languages”, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2026.03, 通讯作者, (CCF C类)

  5. Shibo Zhang, Mieradilijiang Maimaiti*, Zhengyi Guo, Dezhi Wang, Wu Le, Zhuofei Xie, Jiawei Chen, and Wushour Silamu, “Retrieve, Refine, and Translate: LLM-Based Translation for Low-Resource Languages”, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2026.03, 通讯作者,  (CCF C类)

  6. Shaokun Liu, Mieradilijiang Maimaiti*, Wushour Silamu, “A Frequency-Channel Enhanced Dynamic GCN for Aspect-Based Sentiment Analysis”, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2026.03, 通讯作者,  (CCF C类)

  7. Sen Zhang, Mieradilijiang Maimaiti*, Wushour Silamu, “GASP: Graph-Augmented Soft Prompt Tuning for Few-Shot Text Classification”, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC), 2026.06, 通讯作者, (CCF C类)

  8. Hongbin Na, Zimu Wang, Mieradilijiang Maimaiti*, Tong Chen, Wei Wang, Tao Shen, Ling Chen, “Thinker-DDM: Modeling Deliberation for Machine Translation with a Drift-Diffusion Process”, Australasian Language Technology Association (ALTA)，2025.10.23, 通讯作者，(EI)

  9. Mieradilijiang Maimaiti*, Yuanhang Zheng, Ji Zhang, Yue Zhang, Wenpei Luo, Kaiyu Huang, “Improving Cross-lingual Representation for Semantic Retrieval with Code-switching”, in Knowledge-Based Systems (KBS) 2025, （中科院SCI一区 Top）

  10. Mieradilijiang Maimaiti, Yang Liu*, Huanbo Luan, and Maosong Sun, “Enriching the Transfer Learning with Pre-Trained Lexicon Embedding for Low-Resource Neural Machine Translation”, Tsinghua Science & Technology (TST), volume 27, issue 1, p150-163, Feb 2022（中科院SCI二区）

  11. Mieradilijiang Maimaiti, Yang Liu, Huanbo Luan, and Maosong Sun，“Data augmentation for low‐resource languages NMT guided by constrained sampling”, International Journal of Intelligent Systems (IJIS), volume 37, issue 1, p30-51, Jan 2022（中科院SCI二区）

  12. Mieradilijiang Maimaiti, Yang Liu*, Yuanhang Zheng, Gang Chen, Kaiyu Huang, Ji Zhang, Huanbo Luan and Maosong Sun, “Segment, Mask, and Predict: Augmenting Chinese Word Segmentation with Self-Supervision”, International Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), p2068-2077, 2021 (CCF B类)

  13. Mieradilijiang Maimaiti, Yang Liu*, Huanbo Luan, Zegao Pan, and Maosong Sun, “Improving the Data Augmentation for Low-Resource NMT Guided by POS-Tagging and Paraphrase Embedding”, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP), volume 20, issue 6, p1-21, 2021 (CCF C类)

  14. Mieradilijiang Maimaiti, Yang Liu*, Huanbo Luan, and Maosong Sun, “Multi-Round Transfer Learning for Low-Resource NMT Using Multiple High-Resource Languages”, ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP), volume 18, issue 4, p1-26, 2019 (CCF C类)

  15. Mieradilijiang Maimaiti, Shunpeng Zou*, Xiaoqun Wang, Xiaohui Zou, “How to Understand: Three Types of Bilingual Information Processing?”, International Conference on Cognitive Systems and Signal Processing (ICCSSP), volume 1006, p3-16, 2019 (EI)

  16. Mieradilijiang Maimaiti, Xiaohui Zou*, “Discussion on Bilingual Cognition in International Exchange Activities”, International Conference on Intelligence Science (ICIS), volume 539, p167-177, 2018 (EI)

  17. Wenshen Xu*, Mieradilijiang Maimaiti*, Yuanhang Zheng, Xin Tang, and Ji Zhang+, “Auto-MLM: Improved Contrastive Learning for Self-supervised Multi-lingual Knowledge Retrieval”, Arxiv 2021, 共同一作

  18. Dawulie Jinensibieke*, Mieradilijiang Maimaiti+, Wentao Xiao*, Xiaobo Wang+, “How Good are LLMs at Relation Extraction under Low-resource Scenario? Comprehensive Evaluation”，Arxiv 2024 (EI)，通讯作者

  19. Jianhai Zhang, Mieradilijiang Maimaiti, Xing Gao, Yuanhang Zheng, and Ji Zhang, “MGIMN: Multi-Grained Interactive Matching Network for Few-shot Text Classification”, International Conference on North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), p1937-1946, 2022. (CCF B类)

  20. Bo Chen, Jiayi Liu, Mieradilijiang Maimaiti, Xing Gao, and Ji Zhang, “Generating Persuasive Responses to Customer Reviews with Multi-Source Prior Knowledge in E-commerce”, International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) , p2994-3002, 2022 (CCF B类)

  21. Yuanhang Zheng, Zhixing Tan, Meng Zhang, Mieradilijiang Maimaiti, Huanbo Luan, Maosong Sun, Qun Liu and Yang Liu*，“Self-Supervised Quality Estimation for Machine Translation”, International Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),  p3322-3334, 2021 (CCF B类)

  22. Turghun Tayir, Lin Li, Xiaohui Tao, Mieradilijiang Maimaiti, Ming Li, Jianquan Liu, “Visual Pivoting Unsupervised Multimodal Machine Translation in Low-Resource Distant Language Pairs”, International Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), p5596–5607, 2024 (CCF B类)

  23. Turghun Tayir, Mieradilijiang Maimaiti, Jianquan Liu, “Low-Resource Machine Translation with Different Granularity Image Features”, The 7th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV), 2024 (CCF C类)

奖励情况

  1. 2025年 10月 荣获2025年度ACM中国兰州分会“新星奖”；

  2. 2026年7-8月 荣获第19届中国大学生计算机设计大赛“三等奖”（导师）；

专利

  1. 米尔阿迪力江·麦麦提，刘洋，栾焕博，孙茂松，“一种基于无监督领域自适应的神经网络机器翻译方法”，2019. 07. 12， 专利号ZL 2017 1 0139214.0（已授权）

  2. 孙茂松，米尔阿迪力江·麦麦提，刘洋，栾焕博，“神经网络机器翻译模型的训练方法及装置”，2020. 05. 19，专利号ZL 2018 1 0845896.1（已授权）

  3. 刘洋，米尔阿迪力江·麦麦提，栾焕博，孙茂松，“基于数据增强的低资源语言神经机器翻译方法与系统”，2021. 06. 15，专利号ZL 2021 1 0857215.5（已授权）

  4. 米尔阿迪力江·麦麦提，肖文涛，周喜，马玉鹏，杨雅婷，“基于跨语言表示学习的语义理解方法及装置”，2024.03.22，申请号 No:202410332204.9（已进入实质审查）

  5. 米尔阿迪力江·麦麦提，王晓博，达吾列·金恩斯别克，“基于多语种机器翻译模型的低资源语言关系抽取数据集构建方法”，2024.08.21，申请号 No:202411148768.3（已进入实质审查）

  6. 米尔阿迪力江·麦麦提，李一飞，杨雅婷，周喜, “一种基于主动学习的低资源语言机器翻译方法”， 2024.12.05，申请号：No.202411782239.9（已进入实质审查）

  7. 米尔阿迪力江·麦麦提, 刘绍坤, 努尔麦麦提·尤鲁瓦斯, 许苗苗, 张森,吾守尔· 斯拉木, “基于双阶段依存增强图变换的方面级别情感分析方法及装置”, 2025.07.11, ，申请号：No. 202510957292.6（已进入实质审查）

  8. 米尔阿迪力江·麦麦提, 张森, 努尔麦麦提·尤鲁瓦斯, 刘绍坤, 吾守尔·斯拉木, “基于多专家融合门控图神经网络对比学习的文本分类方法”, 2025.07.17, 申请号：No. 202510988886.3（已进入实质审查）

  9. 米尔阿迪力江·麦麦提, 裴煜, 陈伊，“基于多粒度动态适配的大模型检索增强方法”, 2026.03.1, 申请号：No. 202610529455.5（已进入实质审查）

  10. 米尔阿迪力江·麦麦提, 国正义, 张势博, 陈伊, 侯硕硕, 吾守尔· 斯拉木, “基于精炼思维链的大模型低资源翻译指令集构建方法”, 2026.03.1 申请号：No. 202610545417.9 （已进入实质审查）

  11. 米尔阿迪力江·麦麦提, 李哲昕, 张势博, 陈伊, 侯硕硕, 吾守尔· 斯拉木, “一种双检索知识驱动的低资源语言大模型幻觉降低方法及装置”, 2026.03.1, 申请号：No. 202610544830.3 （已进入实质审查）

  12. 米尔阿迪力江·麦麦提, 王佳欣, 李哲昕, 侯硕硕, 张势博, 陈伊, 吾守尔· 斯拉木, “基于视觉近邻记忆增强检索的多模态大模型低资源翻译方法及装置”, 2026.03.1, 申请号：No. 202610545110.9（已进入实质审查）

  13. 米尔阿迪力江·麦麦提, 王德之, 陈伊, 张势博, 国正义, 李哲昕, 吾守尔· 斯拉木, “基于语言特征的上下文词典链学习大模型低资源翻译方法及装置”, 2026.03.1 申请号：No. 202610553808.5（已进入实质审查）

  14. 米尔阿迪力江·麦麦提, 候硕硕, 李哲昕，王佳欣，哈桑, 开沙尔·加帕尔，吾守尔· 斯拉木, “一种多智能体协作驱动的多模态大模型多语种低资源语言数据集构建方法”, 2026.03.1, 申请号：No. 202610554321.9（已进入实质审查）

  15. 米尔阿迪力江·麦麦提, 张势博, 国正义，王德之，吾守尔· 斯拉木,  “基于推理和检索融合的大模型低资源语言翻译方法及装置”, 2026.03.1, 申请号：No. 202610544407.3（已进入实质审查）

  16. 米尔阿迪力江·麦麦提, 刘绍坤, 吾守尔· 斯拉木,  “一种频率信道增强的图神经网络方面级别情感分析方法”, 2026.03.1, 申请号：No. 202610554994.4（已受理）

  17. 米尔阿迪力江·麦麦提，邱雅璇，李哲，柯尊旺，张势博，李哲昕，吾守尔·斯拉木，“一种混合频谱专家协作的语音深度伪造检测方法及装置”，2026.04.15，申请号：No. 202610630810.8（已受理）

  18. 米尔阿迪力江·麦麦提，邱雅璇，李哲，吾守尔·斯拉木，李哲昕，张势博，“基于扩展残差连接的伪造语音检测方法及装置”，2026.04.15，申请号：No. 202610633816.0（已受理）

  19. 米尔阿迪力江·麦麦提, 张森，吾守尔· 斯拉木, “少样本文本分类方法和装置、系统、存储介质”, 2026.04.20, 申请号：No.202610649743.4（已进入实质审查）

  20. 米尔阿迪力江·麦麦提，吾守尔·斯拉木，李哲昕，“基于多语种语义理解驱动的低资源语言机器翻译方法及装置”，2026.05.18，申请号：No. 202610824668.0（已受理）

  21. Mi'eradilijiang Maimaiti, Wushou'er Silamu,  Zhexin Li, "A low-resource language machine translation method and apparatus driven by multilingual semantic understanding", European patent application filed (No. 4002069), Netherlands (荷兰) 【欧洲专利】 （已受理）

  22. 米尔阿迪力江·麦麦提，李阳，国正义, 李哲昕, 王佳欣，陈伊, 裴煜, 吾守尔·斯拉木, “基于RAG自纠正奖励策略的多模态智能中医诊断分析方法”，2026.06.17, 申请号：No.202610879502.9 （已受理）

  23. 米尔阿迪力江·麦麦提，裴煜, 陈伊, 吾守尔·斯拉木, “一种状态引导的大模型检索增强方法”, 2026.06.17, 申请号：No.202610878851.9 （已受理）

  24. 米尔阿迪力江·麦麦提，哈桑, 王佳欣，国正义，侯硕硕，张势博，吾守尔·斯拉木, “基于大模型指令微调的乌尔都语语法改错方法与装置”, 2026.06.17, 申请号：No.202610879892.X （已受理）

  25. 米尔阿迪力江·麦麦提，陈伊, 王佳欣, 李哲昕, 侯硕硕, 吾守尔·斯拉木, “基于文本驱动的低资源多模态大模型翻译幻觉缓解方法与装置”, 2026.06.17, 申请号：No.202610879156.4 （已受理）

招生信息

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的重要方向，被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。随着深度学习、图计算等技术的快速发展，NLP在机器翻译、文本生成、语义理解等领域取得了突破性进展，同时也面临着低资源语言处理、可解释性、多模态融合等全新挑战。

我们可以为你提供：

  1. 1.专业的学术指导：导师团队在NLP领域深耕多年，研究方向涵盖机器翻译、大模型优化、低资源语言处理等前沿领域，可为学生提供一对一的科研指导。

  2. 2.优越的科研平台：实验室配备高性能计算资源、丰富的数据集，并与国内外顶尖高校及企业保持紧密合作。

  3. 3.实习与就业支持：优秀学生可推荐至阿里巴巴、华为、字节等企业实习或参与联合研究项目，积累业界经验。

  4. 4.学术交流机会：支持学生参加ACL、EMNLP、NAACL、COLING等国际顶级会议以及CCL、CCMT等国内权威的学术会议，并提供论文发表指导。

我们希望你能具备：

  1. 1.数学基础：扎实的线性代数、概率论、高等数学功底，能够理解并推导机器学习算法。（考研成绩100以上优先考虑）

  2. 2.语言能力：通过CET-6，具备优秀的英文文献阅读和学术写作能力。（若雅思6.5+、托福100+以及GRE 300+更好）

  3. 3.专业能力：

    编程是基本功：具备出色的编程能力，精通Python。对数据结构和算法有深刻理解，并能将算法应用于实际问题中。

    扎实的理论基础：熟悉经典机器学习算法并熟练掌握深度学习理论。

    框架是工具：至少掌握一种主流深度学习框架（PyTorch ）进行模型设计与开发。

    比赛或项目是加分项：有各类学科竞赛、算法竞赛、项目经验的同学会优先考虑，因为这直接体现了你的算法思维和动手能力。

  4. 4.科研态度：勤奋、自律，对NLP研究充满热情，愿意接受挑战并持续学习。

    （我们设立这些标准，是希望你能在入组后快速进入科研状态，而非从零开始学习基础知识。）

    更详细的信息，请看老师的学术个人主页:  https://www.miradeljan.com/

招生对象

  1. 欢迎计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数学、自动化等相关专业的优秀学生申请！

  2. 申请方式：

  3. 请将个人简历（含本科GPA、语言能力、项目经验、实习经验、比赛经验、考研成绩等）发送至邮箱：miradeljan51[at]xju.edu.cn; miradel_51[at]hotmail.com

  4. 邮件主题格式：[研究生申请]+[本科院校]+[本科专业]+[姓名]