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同济大学外国语学院长聘教授。2024年在图宾根大学获得德国大学计算语言学教授资格(Habilitation)。2017年至2025年任职于图宾根大学计算语言学系,担任助理教授及研究员。研究兴趣聚焦于计算语言学、认知计算与人工智能的交叉领域,研究领域横跨语言学、认知科学和计算机科学三个领域,致力于融合统计建模、深度学习以及认知与神经实验方法,探索人类与机器在语言理解与处理中的深层机制。在国家大力推动“人工智能+教育”的背景下, 致力于使用数据、计算和实证驱方法促进语言研究向大语言科学转向。以第一作者在Cognition、Cognitive Science、Journal of Artificial Intelligence、Linguistics、Neural Networks、PNAS等相关领域国际权威学术期刊(SSCI/SCI)上发表研究性论文30余篇;以第一作者在《中国语文》、《当代语言学》等中文CSSCI期刊发表论文10余篇,多篇被《人大复印资料》和《中国社会科学文摘》全文转载。开发多个高效大语言模型 (性格检测、作文自动评分和评语等)、大型数据库和语料库,不仅为学界提供了极具价值的工具,并被工业界广泛使用。其研究成果曾被《麻省理工科技评论》专题报道。现担任多个国际SSCI/SCI期刊(Scientific Reports、 Humanities & Social Communications、 BMC Psychology)编委,已为包括 100余种国际权威学术期刊及ACL、EMNLP、ICML等人工智能顶会提供匿名评审服务。同时为欧洲多国科学基金担任评审人。 现在外国语学院和上海自主智能无人系统科学中心分别招收语言学和智能科学两个方向的博士生。
主持完成国家社科基金、全国博士后特别资助及3项省部级科研项目,并深度参与德国科学基金会(DFG)及欧盟科研理事会(ERC)等国际科研项目。
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支持扩展名:.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg主持完成国家社科基金、全国博士后特别资助及3项省部级科研项目,并深度参与多项德国科学基金会(DFG)及欧盟科研理事会(ERC)等国际科研项目。
(一)部分英文论文
[EJ1] Sun, K. & Wang, R.(2026). A novel dependency framework for enhancing discourse data analysis. Journal of Artificial Intelligence Research.(Accepted; preprint: arXiv:2407.12473)
[EJ2] Sun, K. & Wang, R.(2026). The roles of contextual semantic relevance metrics in human visualprocessing. IEEE Transactions ofCognitive Development and System, 10.1109/TCDS.2026.3683873
[EJ3] Sun, K., Wang, R., &Baayen, H. (2026). Semantic coherence predicts reading fixation durationsacross languages beyond surprisal and lexical factors. Linguistics. (Accepted)
[EJ4] Sun,K.& Wang, R. (2026) The ebb and flow of discourse connectives: cognitivedecline or stylistic change? Language andCognition, 18:e25. doi:10.1017/langcog.2026.10072
[EJ5] Sun, K. & Wang, R.(2025). Breaking myths in LLM scaling and emergent abilities with acomprehensive statistical analysis. Neurocomputing, 670 (14), 132542.
[EJ6] Wang, R. & Sun, K.* (2025). Apipeline of neural-symbolic integration to enhance spatial reasoning in largelanguage models. Neural Networks, 193, 108022
[EJ7] Sun, K. & Wang, R.(2024). Computational sentence-level metrics for predicting human sentencecomprehension. Cognitive Science, 49:e70092. https://doi.org/10.1111/cogs.70092
[EJ8] Sun, K. & Liu, H.(2024). Attention-aware semantic relevance predicting Chinese sentence reading.Cognition, 255, 105991
[EJ9] Sun, K., Wang, Q., & Lu,X. (2023). An interpretable measure of semantic similarity for predicting eyemovements in reading. PsychonomicBulletin & Review, 30, 1227–1242.
[EJ10] Sun, K. & Wang, R.(2023). Mutual information and semantic similarity predicting sentenceprocessing: The case of dangling construction in Chinese. Journal of Cognitive Psychology, 35(2), 142–165.
[EJ11] Sun, K. (2022).Colloquialization as a key factor in historical changes of rational andemotional words. Proceedings of theNational Academy of Sciences (PNAS), 119(26), e2205563119.
[EJ12] Sun, K. & Lu, X.(2021). Predicting Chinese readers’ perception of sentence boundaries inwritten Chinese. Reading and Writing, 35, 1889–1910.
[EJ13] Sun, K. & Wang, R.(2021). Using the relative entropy of linguistic complexity to assess L2language proficiency development. Entropy,23(8), 1080.
[EJ14] Sun, K., Xiong, W., &Wang, R. (2021). Investigating genre distinctions through discourse distanceand discourse network. Corpus Linguisticsand Linguistic Theory, 7(3), 599–624.
[EJ15] Sun, K., Liu, H., &Xiong, W. (2021). The evolutionary pattern of language in scientific writings:A case study of PhilosophicalTransactions of the Royal Society (1665–1869). Scientometrics, (1), 1695–1724.
[EJ16] Sun, K. & Baayen, H.(2020). Hyphenation as an efficient compounding strategy in English. Language Sciences, 83(1), 101326.
[EJ17] Sun, K. & Xiong, W.(2019). A computational model for measuring discourse complexity. Discourse Studies, 21(6), 690–712.
[EJ18] Sun, K. (2019). TeachingEnglish-Chinese textual translation strategies: A topic-chain approach. Babel: International Journal of Translation,65(2), 286–315.
[EJ19] Sun, K. (2019). Theintegration functions of topic chains in Chinese discourse. Acta Linguistica Asiatica, 9(1), 29–57.
[EJ20] Sun, K. & Wang, R.(2019). Frequency distributions of punctuation marks in English: Evidence fromlarge-scale corpora. English Today, 35(4), 23–35.
[EJ21] Sun, K. (2018). Approachingthe double-nominal construction in Mandarin Chinese through thesemantic-cognitive interaction. StudiaLinguistica, 72(3), 687–724.
[EJ22] Sun, K. & Zhang, L.(2018). Quantitative aspects of PDTB-style discourse relations acrosslanguages. Journal of QuantitativeLinguistics, 25(4), 342–371.
(二)部分中文论文
[CJ1] 孙坤. (2015). 中国古文特征与标点创造机理—与欧洲标点传统对比. 《中国语文》(CSSCI), 2015年第6期. 《人大复印资料 语言文字学》全文转载,2016《中国社会科学文摘》转载,2016.
[CJ2] 孙坤. (2015). 汉语话题链范畴、结构与篇章功能.《语言教学与研究》(CSSCI), 2015年第5期. 《人大复印资料 语言文字学》全文转载,2016.
[CJ3] 孙坤. (2014). 汉语话题链的特点与本质.《汉语学习》(CSSCI), 2014年第5期.
[CJ4] 孙坤. (2013). 话题链应用于英汉翻译模式与策略研究.《外语与外语教学》(CSSCI), 2013年第1期.
[CJ5] 孙坤. (2012). 对社会科学"语言转向"现象的思考——兼论'社会科学'和'人文学科'的困境、危机与对策. 《华南理工大学学报》, 2012年第5期. 《人大复印资料 社会科学总论》全文转载,2013.
[CJ6] 孙坤. (2011). 中国古代兵器英译初探:以《三国演义》英译本为例. Translation Quarterly (《翻译季刊》), 59,51–83.
[CJ7] 孙坤. (2010). 当代国外标点符号研究. 《当代语言学》(CSSCI), 2010年第2期.
[CJ8] 孙坤. (2007). 老舍与翻译. 《上海翻译》(CSSCI), 2007年第2期.
(三)部分会议论文
[CF1] Sun, K., & Wang, R. (2023). AGroundbreaking dependency framework for streamlining discourse corpora. The18th Linguistic Annotation Workshop, Dec, Malta.
[CF2] Sun, K., & Wang, R. (2023).Attention-aware sentence-level metrics predicting human sentence comprehension.The 5th China-Germany Intelligent Robotics Conference, Nov, Tübingen. KeynoteSpeaker
[CF3] Sun, K., & Wang, R. (2022).Constructing a corpus of Chinese textual "run-on" sentences (CCTRS).5th International Conference on Natural Language and Speech Processing,December, Trento, Italy. ACL Anthology →
[CF4] Sun, K. & Nixon, J. (2020).Surprisal and semantic information in the prediction of language processing:Evidence from EEG data. AMLaP-Asia 2020, Hong Kong.

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