近日，东北大学计算机科学与工程学院赵宇海教授团队在多示例学习领域取得最新研究进展，论文《Robust Self-supervised Multi-instance Learning with Structure Awareness》被第37届人工智能领域顶级国际会议AAAI 2023长文录用。该研究成果由赵宇海教授（通讯作者）、王业江博士生（第一作者）和王梅霞硕士生（第四作者）联合新加坡理工大学研究人员共同完成。
该成果主要面向多示例学习模型高度依赖大量标记数据，无法在缺少标记的真实场景下有效学习的问题，提出了一种鲁棒的、具有结构感知的自监督多示例学习架构（SMILES），无监督地学习多示例表示。提出的方法具有三个主要优点：1）示例包中的示例具有理论可证明的置换不变性；2）能够结构感知地编码示例间的拓扑结构；3）对示例噪声具有鲁棒性。与目前最先进的有监督多示例基线相比，SMILES在5个基准数据集和20个新闻组数据集上的分类精度分别获得了4.9%和4.4%的平均改进，而且具有更好的鲁棒性。该成果在评审过程中获得了评审人的一致好评，具有重要的研究价值和应用前景，很大程度上推动了多示例学习在大量无监督真实应用场景中的落地。
AAAI是CCF推荐的A类国际学术会议，在人工智能领域享有很高的学术声誉。本次会议共收到来自8777篇投稿，录用1721篇，录用率约19.6%。该项研究成果的取得，标志着计算机科学与工程学院学者在人工智能领域取得了较大进展，研究水平和能力获得了国内外同行的广泛认可，有效提升了我校在相关领域的学术影响力和贡献度，为今后我校学者与国际顶尖学者的交流互动奠定了良好基础。