简介：梁雅琨，男，汉族，2002年07月生，中共党员，就读于山西大学文学院2020级汉语言文学专业3班，曾获第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛——国家级铜奖、第二十二届中国平遥国际摄影大展——优秀志愿者、第二十一届中国平遥国际摄影大展——优秀志愿者、中宣部“爱国情·强国志·报国行” 主题征文活动全国三等奖、第十二届全国大学生广告艺术大赛——国家优秀奖、第八届山西省“互联网+”大学生创新创业大赛——银奖、第十三届“挑战杯”山西省大学生创业计划竞赛——铜奖、三等优秀学生学业奖学金、优秀学生干部、一等优秀学生学业奖学金、三好学生等多项荣誉。
座右铭：“经世致用，知行合一”
格物致知，不负韶华
谁的青春不迷茫？殷勤问，我归何处？而“大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善”，或许便是努力的方向。恰同学少年，奋斗正当时；风华正茂，当弄潮去。路在脚下，一步一步地“格物致知，诚意正心，修身齐家”，志存高远的同时，脚踏实地，从平日里的点点滴滴做起，大学四年我便努力实践这一信念，笃定未来可期。
个人荣誉方面，我是中共党员，辅修经济学双学位，全国大学英语四级525分，六级501分，担任本班生活委员，曾获得2021年山西大学“三好学生”、2022年山西大学“优秀学生干部”、2021年大学一年级综合测试“一等优秀学生学业奖学金”以及2022年获大学二年级综合测试“三等优秀学生学业奖学金”。我志愿服务时长达476小时，曾于2021年、2022年两次获得平遥国际摄影大展“优秀志愿者”的称号，拥有两项有关书架设计的外观专利，以及完成计算机软件著作：《汉语言文学阅读数据分析系统V1.0》。
学科竞赛方面，我曾获第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛——国家级铜奖、中宣部“爱国情·强国志·报国行”全国主题征文活动——三等奖和第十二届全国大学生广告艺术大赛——国家优秀奖等三项国家级奖项、三项省级学科竞赛奖项和六项校级竞赛奖项。
科研实践方面，本人主要有三段科研经历：第一，本人作为负责人主持山西大学第二十期国家级大学生创新创业项目《标志性红色文化的精神谱系与赓续传承研究——以山西武乡县为例》，作为项目负责人主动承担项目调研和项目进度把握的工作，并运用720云软件结合无人机航拍技术完成对于以八路军太行纪念馆、板山、八路军总部砖壁旧址和八路军总部王家峪旧址为核心的4K级高清数字博物馆建设。在数字化方面，本人负责将拍摄近15小时的视频素材并压缩以及后期合成，最后形成围绕四大红色文化景区的9个短视频，充分增强后期利用快手、抖音等自媒体平台传播红色文化的观赏性、创新性和艺术性。并且运营公众号，充分利用微信、微博等社交媒体扩大传播范围与影响力，撰写完成《武乡县红色文化的赓续传承路径》论文。
本人作为核心成员积极参与山西省哲学社科规划课题：《党的百年奋斗重大成就和历史经验融入中国革命道德教育教学研究——思政专项》。本项目以思想政治教育作为专业背景，同时借鉴历史学、政治学等相关学科的理论与方法，进行跨学科的综合性研究。本人作为核心成员参与查阅并收集中国革命道德相关理论和实证案例的文献及视频资料，整理数据与案例资料，在项目组合作下共同建立18GB的数据库，从历史逻辑、理论逻辑、现实逻辑对中国革命道德展开系统考察和全面梳理。
第三，本人积极参加“中华后土文化与万荣后土祠研究”项目（编号：1355-3-校政合作 ）（山东大学儒学高等研究院叶涛教授主持）。“中华后土文化与万荣后土祠研究”是山东大学受山西省万荣县人民政府委托的横向科研课题，是对中华后土文化予以系统整理与研究的学术工程。该课题的最终成果为“中华后土文化丛书”（暂定为8卷本），本人主要负责山西灵石县后土庙的调研与拍摄工作。
与此同时，本人辅修经济学第二学位，在导师刘爱琴的指导下充分开拓学术视野、兼顾多学科交叉融合，积极参与国家社会科学规划基金项目“中文学术领域命名实体的知识图谱构建研究”（项目批准号18BTQ072），撰写完成科研论文两篇。其一，《基于Stacking模型的学术论文多标签分类系统构建》已投稿至《国家图书馆学刊》（CSSCI），退稿修改中。学术论文高质量多标签自动分类是推动学术研究发展的关键程序之一。研究利用Stacking框架将随机森林、支持向量机、极限树、极端梯度提升和神经网络五个分类器融合为一个异质集成分类器，并利用基于问题转换思想的多二分类模型将该分类器应用于学术论文多标签分类。根据学术论文的特点，依次实现了与之配套的论文特征提取模块、TF-IDF加权模块、数据预处理模块，最终构建成一个面向学术论文的多标签分类系统。通过实验仿真验证了研究构建的学术论文多标签分类系统在处理学术论文多标签分类问题时，较传统的单模型分类器或同质集成模型分类器在泛化能力、稳定性与准确率方面都有较大程度提高。
其二，《基于BTM主题模型的题名信息自动分类方法研究》被《晋图学刊》科研杂志录用，该文章从题名抽取关键词，把题名作为基于本体自动分类归类的文本主体，实现海量科技论文期刊高效、精准的分类研究已经成为图书馆事业发展的重要课题。本文利用文本内部的语义关联性，将特征词和隐含主题两个不同粒度结合，构建了基于BTM主题模型的题名信息自动分类方法。该方法首先从细粒度层面进行词频统计，提取文本的领域高频词；随后从粗粒度层面进行BTM主题模型分析，得到文本的主题关键词；第三，将得到的领域高频词和主题关键词去重合并获得领域核心词集；最后，利用SVM分类算法进行文本分类，实现期刊论文的题名信息自动分类。该方法一方面有效地实现了知识的快速聚类和关联自动分类，提高中文学术文献的查全率和查准率；另一方面为用户提供了满意度更高的知识发现及相关扩展服务，有效促进中文信息的获取和传播。
“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”，此为高山，见高山而不自卑，坚信他日你我亦可为昆仑。格物致知，经世致用，知行合一，不负韶华。
