衣克买提·萨塔尔

教育背景

1. 2020.04-2024.06 东南大学，软件工程，工学博士

2. 2017.09-2020.03 东南大学，计算机科学与技术，工学硕士

3. 2013.09-2017.06 山东大学，物联网工程，学士

工作简历

1. 新疆大学，计算机科学与技术学院，专任教师

主持/参与项目

1. 新疆领军人才引进计划-科技领域重点创新平台引才项目，“心血管多模态大模型研究”，2026/01-2028/12, 在研，主持

2. 自治区自然科学基金青年项目，“药品不良反应监测大模型研究”，2026/03-2029/02, 在研，主持

3. 国家自然科学基金重大项目，“应急场景驱动的数据要素化信息基础理论与技术”，2026/01-2030/12, 在研，参与

4. 国家重点研发计划项目, “基于生物介尺度效应的无人平台数据要素化信息系统与关键技术”, 2026/01-2030/12, 在研，参与

学术成果

1. Yikemaiti Sataer,et al. Revisiting the role of linguistic knowledge in large language models through prompting[J]. Knowledge-Based Systems, 2026: 115667.（中科院一区Top，IF=8.0）

2. Yikemaiti Sataer,et al. Hierarchical information matters! Improving AMR parsing with multi-granularity representation interactions[J]. Information Processing & Management, 2024, 61(3): 103698. （中科院一区Top，IF=8.6）

3. Yikemaiti Sataer,et al. Exploration and comparison of diverse approaches for integrating syntactic knowledge into AMR parsing[J]. Applied Intelligence, 2023, 53(24): 30757-30777.（中科院二区，IF=5.3）

4. Yikemaiti Sataer,et al. Integrating syntactic and semantic knowledge in amr parsing with heterogeneous graph attention network[C]// 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). （CCF-B类推荐会议）

5. Yikemaiti Sataer,et al. Disease diagnosis with cost-sensitive grouped features based on deep reinforcement learning[C]//2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). （CCF-C类推荐会议）

6. Li B, Fan Y, Sataer Y, et al. Few-Shot Semantic Dependency Parsing via Graph Contrastive Learning[C]// 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024).（CCF-B类推荐会议）

7. Li B, Gao M, Fan Y, Sataer Y,et al. DynGL-SDP: Dynamic graph learning for semantic dependency parsing[C]//the 29th International Conference on Computational Linguistics(COLING 2022)（CCF-B类推荐会议）

招生信息

欢迎对医学人工智能、多模态信息处理、大语言模型等方向感兴趣的同学报考。期待与大家一起探索人工智能赋能医疗健康的新方法，开展有价值、有挑战、也“有意思”的科研工作。

鼓励大家在研究生阶段的学习生活中，除了培养必备的科研素养和专业能力，还能去发展和坚持一项兴趣爱好，如球类运动、音乐、摄影、阅读等。希望大家在研究生阶段，既能学好，也能快乐。

我始终相信，导师和学生是共同成长、相互成就的伙伴关系。对于加入实验室的每一位同学，我都会“尽己所能”。目前实验室科研项目和经费充足，能够为大家提供良好的科研条件和稳定的经费支持，并在科研选题、论文写作、学术交流、职业发展等方面给予持续指导，帮助大家不断成长，实现自己的目标。

我们期待你的加入，如果你：

对科研充满好奇心，乐于思考和探索；

有较强自驱力，愿意持续学习；

希望在研究生阶段不断成长、实现自我突破；

那么，非常欢迎与我联系！请以“研究生申请-学校-专业-姓名”为邮件主题，发送邮件至我的邮箱[yikmat@xju.edu.cn]。邮件中请附上个人简历并详细说明你的情况。

期待与你相识，也欢迎每一位希望成长、乐于探索、勇于改变的同学加入实验室，让我们一起做有意义的研究，一起成为更好的自己。