KDD

VILLA: Versatile Information Retrieval From Scientific Literature Using Large LAnguage Models

VILLA：利用大语言模型从科学文献中进行多用途信息检索

Blessy Antony, Amartya Dutta, Sneha Aggarwal, Vasu Gatne, Ozan Gökdemir, Samantha Grimes, Adam Lauring, Brian R. Wasik, Anuj Karpatne, T. M. Murali

AI总结 本文提出VILLA框架，通过构建病毒突变提取任务，解决复杂开放任务中科学信息提取的挑战，展示其在信息检索中的优越性能。

Comments Under review at ACM KDD 2026 (AI for Sciences Track)

Proximity Matters: Local Proximity Enhanced Balancing for Treatment Effect Estimation

近邻重要性：局部近邻增强的平衡方法用于处理效应估计

Hao Wang, Zhichao Chen, Zhaoran Liu, Xu Chen, Haoxuan Li, Zhouchen Lin

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出CFR-Pro方法，通过引入基于最优传输的成对近邻正则化来增强HTE估计中的表示平衡，有效缓解处理选择偏差，并在实验中优于其他方法。

Comments Accepted as a poster in SIGKDD 2025