勾智楠，男，1985年生，博士，副教授，硕士生导师，清华大学访问学者（计算机系人机交互与媒体集成研究所），中国计算机学会CCF高级会员，中国计算机学会CCF信息系统专委会执行委员，教育部学位论文评审专家。在研项目：主研国家重点研发计划项目1项，主持河北省级自然科学基金面上项目1项，主研河北省省级科技计划项目1项，参与河北省高等学校科学研究项目多项。已完成中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，河北省高等学校科学研究项目，省级重点实验室开放课题项目等多项。近年来已在国内外学术期刊以及国际学术会议上发表学术论文30余篇，发明专利授权6项。兼任Knowledge-Based Systems、Expert Systems with Applications、Information Science、计算机科学与探索、计算机工程与应用、计算机应用研究等国际SCI一区期刊和CCF推荐的计算领域高质量科技期刊的审稿专家。
联系方式：gouzhinan@hueb.edu.cn
主要研究方向：
团队分为自然语言处理研究组和多模态信息处理研究组。自然语言处理研究组以深度学习（涵盖但不限于大语言模型）作为核心技术手段，致力于探索解决一系列关于自然语言处理的前沿热点研究与应用问题，包括检索增强生成、情感对话生成、语义理解、自动摘要、观点提取、文本分类与聚类、问答系统、情感分析和舆情分析等。多模态信息处理研究组同样以深度学习（涵盖但不限于多模态大模型）作为主要技术途径，着力探索解决多模态融合技术、跨模态的语义理解与生成，多种异构模态数据协同推理应用（如多模态情感计算、多模态意图分析）等前沿热点的研究和应用问题。
团队与清华大学的高水平研究团队保持着紧密合作关系，能够为团队内的硕士生提供参与的项目机会，以及专业细致的研究指导与合作培养平台。参与团队所聚焦的研究与应用工作，将拥有站在人工智能领域技术发展前沿的契机，能够接触到先进的研究理念和方法，从而极大程度地拓宽自身的学术视野。
团队会针对每一位硕士生的特点和需求，精心量身定制个性化的学习、研究以及发展规划。硕士生将有机会获得本校导师和清华大学博士生导师的联合培养。同时，团队内部和外部合作方均具备优越的软硬件环境。在硬件方面，算力资源充足，可有力支撑各类复杂的计算任务；在软件方面，数据资源丰富多样，模型储备完善，为研究工作提供坚实的软件基础。此外，团队积极鼓励硕士生继续深造，不仅会提供推荐至国内高水平团队攻读博士学位的机会，还会为硕士生提供推荐到知名企业实习和工作的宝贵机会，助力硕士生在学术和职业道路上实现多元化发展，开启广阔的未来之门。
招生信息：
团队每年计划招收3-4名学生。团队招收的同学需满足以下条件：对团队研究方向所涉及的技术问题怀有浓厚兴趣，具备高度的自我驱动力，在研究过程中积极主动且做事踏实可靠。应拥有较好的编程基础，具备严谨的逻辑思维能力，能够刻苦勤奋地钻研，不怕遭遇失败，同时要具有良好的团队意识。尤为重要的是，要对团队研究方向充满热忱，并能够持之以恒地投入其中。欢迎符合上述条件的同学提前联系报考。
请注意：
若仅为获取学位而缺乏对研究的真正热情和投入，请勿联系！
若仅仅是为了发表论文而不注重研究质量和深度，请勿联系！
若在研究中只等待他人推动而缺乏主动性积极性，请勿联系！
团队部分研究课题：
基于语义与知识增强的情感对话生成研究(F2023207003)，河北省自然科学基金面上项目，2023-至今，主持，在研。
基于主题模型的个性化任务型对话关键技术研究(QN2020198)，河北省高等学校科学研究青年项目，2020.6-2023.5，主持，结题。
基于主题模型的情感对话生成技术研究(2022YB09)，bevictor伟德官网入口科学研究与发展计划项目，2021-2023，主持，结题。
社会化标注系统的个性化搜索研究(2017B708X14)，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，2017-2018，主持，结题。
加计扣除研发项目智能化管理与判别技术研究与应用，河北省省级科技计划项目，2023-至今，主研（排名第3），在研。
基于人工智能的集成电路MPW布局策略研究，河北省高等学校科学研究青年项目，2023-至今，主研（排名第2），在研。
旅游地理信息粒计算模型与多时空尺度语义挖掘，河北省高等学校科学研究青年项目，2023-至今，主要参与（排名第4），在研。
用户网络行为画像中的隐私保护关键技术研究，河北省自然科学基金面上项目，2020-2023，主要参与（排名第5），结题。
基于生成树的交通监控网络系统自适应优化设计与研究(Z201202)，河北省高等学校科学技术研究项目，2013-2014，主要参与（排名第4），结题。
基于微云的水利视频监控系统关键技术的研究（MJUKF201740），福建省信息处理与智能控制重点实验室开放课题，2017-2018，主要参与（排名第4），结题。
团队已发表的部分论文：
Zhinan Gou, Yuxin Chen , Yuchen Long. MLAL: Multiple Prompt Learning and Generation of Auxiliary Labeled Utterances for Emotion Recognition in Conversations. Intelligent Systems with Applications (2025).
Zhinan Gou, Le Qin, Peiwu Wang. PGM-RAG: Retrieval-Augmented Generation with Prompt-Guided Multi-Hop Reasoning for Medical Diagnosis. Machine Learning with Applications (2025).
Zhinan Gou, Yuchen Long, Le Qin, Yuxin Chen. The Procedure of BM25 for Constructing Topic Modeling Based on Document Embeddings and HDBSCAN. Proceedings of the 10th Annual International Conference on Network and Information Systems for Computers (ICNISC, 2024).
Zhinan Gou, Yan Li, Yuanzhen Liu, Kai Gao. Topic model for personalized end-to-end task-oriented dialogue. Expert Systems with Applications 212: 118805 (2023).
Jingxian Li, Lixin Han, Xiaoshuang Li, Jun Zhu, Baohua Yuan,Zhinan Gou. An evaluation of deep neural network models for music classification using spectrograms. Multimedia Tools and Applications (2022).
Zhinan Gou, Yan Li. A Method of Query Expansion based on Topic Models and User Profile for Search in Folksonomy. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 41(1): 1701-1711 (2021).
Zhinan Gou, Yan Li, Zheng Huo. A Method for Constructing Supervised Time Topic Model Based on Variational Autoencoder. Scientific Programming 2021: 6623689:1- 6623689:11 (2021).
Jun Zhu, Lixin Han,Zhinan Gou, Xiaofeng Yuan. A robust personalized location recommendation based on ensemble learning. Expert Systems with Applications 167: 114065 (2021).
Yuanzhen Liu, Lixin Han,Zhinan Gou, Yi Yang. Personalized Recommendation via Trust-Based Diffusion. IEEE Access 7: 94195-94204 (2019).
Zhinan Gou, Zheng Huo, Yuanzhen Liu, Yang Yi. A Method for Constructing Supervised Topic Model Based on Term Frequency-Inverse Topic Frequency. Symmetry 11(12):1486 (2019).
Yuanzhen Liu, Lixin Han, Yi Liang,Zhinan Gou, Yi Yang. Users’ Preference-degree Considered Diffusion for Recommendation on Bipartite Networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 527: 121323 (2019).
Baobin Duan, Lixin Han,Zhinan Gou, Yi Yang, Shuangshuang Chen. Clustering Mixed Data Based on Density Peaks and Stacked Denoising Autoencoders. Symmetry 11(2): 163 (2019).
Zhinan Gou, Lixin Han, Ling Sun, Jun Zhu, Hong Yan. Constructing Dynamic Topic Models Based on Variational Autoencoder and Factor Graph. IEEE Access 6: 53102-53111 (2018).
Yi Yang, Lixin Han,Zhinan Gou, Baobin Duan, Jun Zhu, Hong Yan. Tagrec-CMTF: Coupled Matrix and Tensor Factorization for Tag Recommendation. IEEE Access 6: 64142-64152 (2018).
Jun Zhu, Lixin Han,Zhinan Gou, Xiaofeng Yuan. A fuzzy clustering-based denoising model for evaluating uncertainty in collaborative filtering recommender systems. Journal of the Association for Information Science and Technology. 69(9): 1109-1121 (2018).
Zhinan Gou, Lixin Han, Jun Zhu, Yi Yang, Baobin Duan. Personalized Search by a Multi-type and Multi-level User Profile in Folksonomy. Arabian Journal for Science and Engineering. 43: 7563-7572 (2018).
Xia Liu, Guowei Zheng, Iman Beheshti, Shanling Ji,Zhinan Gou. Low-Rank Tensor Fusion for Enhanced Deep Learning-Based Multimodal Brain Age Estimation. Brain Sciences. 2024.
Zhinan Gou, Yan Li. Integrating BERT embeddings and BiLSTM for Emotion Analysis of Dialogue. Computational Intelligence and Neuroscience. 2023: 6618452.
赵锦栎,勾智楠,高凯. ICBV:一种基于BERT变分自编码的半监督意图聚类方法.计算机工程与科学,2025.
张盼盼,华宇,勾智楠,池云仙,高凯.基于距离损失和决策边界的开放意图检测方法.河北科技大学学报, 2025.
马艳珍,勾智楠,池云仙,高凯.基于结构-语义融合的评论文本情感分类研究.河北工业科技, 2024, 41(02),92-98.
李晓腾,勾智楠,高凯.联合实体边界检测的命名实体识别方法.河北科技大学学报, 2023, 44(01), 22-28.
刘昊鑫,董超,勾智楠,高凯.融合混合表征的小样本关系抽取方法.计算机工程. 2023,49(08), 63-68.
李晓腾,张盼盼,勾智楠,高凯.基于多任务学习的多模态命名实体识别方法.计算机工程, 2023, 49(04), 114-119.
成悦,赵康,勾智楠,高凯.基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法.河北科技大学学报, 2022, 43(06), 594-601.
团队已授权发明专利：
一种局部像素同质化的图像纹理特征提取方法(专利号: 201810392603.9,发明人:袁宝华、韩立新、勾智楠),授权公告日: 2022.4.1.
一种基于个性化模型的查询词扩展方法(专利号: ZL201811073589.2,发明人:勾智楠、韩立新、袁宝华、刘元珍、张青),授权公告日: 2020.7.24.
一种结合时序化动态建模和情感语义的个性化搜索方法(专利号: ZL201710261296.6,发明人:勾智楠、韩立新),授权公告日: 2020.6.23.
一种基于手机三轴加速度传感器的计步方法(专利号: ZL201710569013.4,发明人:彭琛、韩立新、勾智楠),授权公告日: 2020.6.16.
基于同义词和反义词的中文标签推荐修正方法(专利号: ZL201711055214.9,发明人:刘元珍、韩立新、杨忆、勾智楠),授权公告日: 2018.12.14.
融合多信息源耦合张量分解的标签推荐方法(专利号: ZL201711040886.2,发明人:杨忆、韩立新、刘元珍、勾智楠),授权公告日: 2018.7.27.
