近日，Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics（ACL）2026公布了论文评审结果。杭州电子科技大学计算机学院数字诊疗研究所的一项研究成果被大会主会（Main Conference）正式录用。本年度主会论文录用率为19%。ACL作为自然语言处理领域公认的最高水平学术会议，同时也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际会议。本届年会将于2026年在美国圣地亚哥举行。
成果：FL-MSCL: A Unified Figurative Language Detection Model Driven by Multi-Type Signals and Contrastive Learning。比喻性语言的识别在自然语言处理（NLP）中面临着显著挑战，特别是在区分隐喻（metaphor）、转喻（metonymy）和明喻（simile）等细粒度修辞类别时 。该成果将这一问题转化为一个统一的四分类句子级分类任务，并提出了FL-MSCL模型框架 。该框架创新性地将基于提示（Prompt）的动态知识注入与监督对比学习（Supervised Contrastive Learning）相融合，通过强制明确的类别区分来解决隐喻、转喻和明喻之间固有的语义歧义 。实验表明，FL-MSCL在MOH-X等基准测试中取得了新的SOTA（State-of-the-Art）结果，并在跨类别泛化和特定类别检测中展现出相较于现有前沿方法持续的优势。 该成果由陆诗佳（23级中日合作专业研究生）、Fumiyo Fukumoto 教授（日本明治大学）、黄孝喜副教授以及 Yoshimi Suzuki（日本山梨大学）共同完成 。
数字诊疗研究所由国家级人才安林教授牵头，研究所聚焦人工智能与医学的深度融合，围绕医学影像、数字病理与智能诊疗系统等方向，开展从算法模型、系统平台到应用示范的协同研究。在结构性眼病等典型临床场景中实现AI与诊疗流程、医疗器械的深度集成，具备软硬件协同设计与工程化落地能力。研究所形成了以数字诊疗为核心、以工程系统为特色、以临床应用为导向的布局，在医工交叉与成果转化方面具有突出优势。
