张元哲副研究员，硕士生导师。研究方向为自然语言处理、知识工程和模型可解释性研究。在ACL、EMNLP、AAAI等国际重要会议和期刊发表多篇学术论文，先后主持国家自然科学基金青年基金、面上基金，国家重点研发计划课题负责人，参与中科院战略先导A项目、中科院重点部署项目、科技创新2030-重大项目、国家自然科学基金重点项目和国家自然科学基金面上项目等国家和企业项目，曾获北京市科学技术进步奖一等奖(个人排名第六，2019年)。

自然语言处理、人工智能、大模型、知识工程

1.医疗对话文本中的信息抽取关键技术研究，国家自然科学基金青年科学基金，2020.01.01-2022.12.31
2.面向文本问答的可解释性研究，国家自然科学基金面上项目，2023.01.01-2026.12.31
3.嵌入知识组织体系的规模化领域预训练基础模型构建，国家重点研发计划，2022.11.01-2025.10.31

(1)赵军;刘康;何世柱;陈玉博;张元哲;《知识图谱-算法与实践》，高等教育出版社，2022
(2) Zhao Yang, Yuanzhe Zhang, Pengfei Cao, Cao Liu, Jiansong Chen, Jun Zhao, and Kang Liu. 2024. Information bottleneck based knowledge selection for commonsense reasoning. Information Sciences, 660:120134.
(3) Zhao Yang, Yuanzhe Zhang, Dianbo Sui, Cao Liu, Jun Zhao, and Kang Liu. 2023. Representative Demonstration Selection for In-Context Learning with Two-Stage Determinantal Point Process. In Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 5443–5456, Singapore. Association for Computational Linguistics.
(4) Yiming Ju, Yuanzhe Zhang, Kang Liu, and Jun Zhao. 2023. A Hierarchical Explanation Generation Method Based on Feature Interaction Detection. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023, pages 12600–12611, Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics.
(5)Zhongtao Jiang, Yuanzhe Zhang, Cao Liu, Jiansong Chen, Jun Zhao, and Kang Liu. 2023. Interpreting Sentiment Composition with Latent Semantic Tree. In Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023, pages 7464–7478, Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics.

（1）大规模知识图谱构建关键技术与应用, 北京市人民政府, 科技进步, 省部一等奖, 2020(赵军; 刘康; 刘升平; 何世柱; 陈玉博; 张元哲; 任禾; 崇伟峰) (科研奖励)

1.202211408339.6 文本解释方法、装置、设备和存储介质 发明专利 张元哲;赵军;刘康;鞠一鸣
2.202211066401.8 归因解释方法的稳定性的确定方法、装置和设备 发明专利 张元哲; 刘康; 赵军; 杨朝