知识图谱前沿技术课程暨学术研讨会圆满结束

  • 发布时间:2018-03-23
  • |
  • 作者:逄金辉
  • |
  • 阅读次数:228

3月10日,“北京理工大学图书馆大数据创新学习中心”与“复旦大学知识工场实验室”联合举办“知识图谱前沿技术课程暨学术研讨会”,结合知识图谱学界研究与业界应用的进展,系统地讲解知识图谱前沿技术及智能应用。本次会议签到入场有600余人,直播平台火爆,在线直播观众近3000人,活动圆满举行。

作为组织方的北理工大数据学习中心的逄金辉老师做了开场白,介绍了自2016年12月以来的这两年半大数据创新中心的师生在大数据的学习,所开展的系列课程、讲座的介绍,以及兴趣学习小组同学们自主学习和成果展示情况。同时也预告了今年的知识图谱和机器学习的活动的日程安排。

上午的会议报告内容侧重于学术研究,各位嘉宾们介绍了知识图谱的发展概况和目前构建知识图谱所运用的各项技术。复旦大学计算机科学技术学院肖仰华老师,给大家做了“知识图谱与认知智能”的演讲。他首先介绍了这场讨论的主题,提出了为什么要做知识图谱的研究,介绍了其他嘉宾的报告主题与知识图谱的关联与联系和复旦知识工场的发展和概况。中科院自动化所模式识别国家重点实验室刘康老师,为大家带来了“Event Extraction from Texts”的报告。他分享了在金融事件抽取的工作和一些技巧。香港科技大学宋阳秋老师向大家进行“通过异构信息网络在非结构化文本中融入世界知识”的讲解。他表示文本处理虽然取得了一定的成功,但依然依赖于大量的人工标注和特征工程。浙江大学计算机学院赵洲老师为大家带来关于“知识图谱与智能问答”的演讲。他介绍了一些垂直领域的问答机器人应用,例如医疗、教育、金融、法律等方面,以及讲解了基于知识库、上下文以及注意力模型去构建聊天机器人的方案。

下午的会议报告内容侧重于理论在实践中的应用,以及相应的技术投入在产业中的产品开发情况的介绍。华为硅谷研究所夏应龙博士,给大家进行了题为“From large scale graph analytics to knowledge graph inference”的报告。他首先讲解了知识图谱的系统与基础设施,随后向大家介绍了华为研发的一套工业级的知识图谱系统Eywa,是为了解决知识图谱的规模从小到大时,性能会在中间规模时有所下降的问题。微软亚洲研究院张富峥博士,给大家进行了题为“当知识图谱遇见个性化推荐”的报告。他首先回顾了推荐系统的发展,随后介绍了在新闻推荐领域,基于微软的Probase的部分子图构建的知识图谱。美团点评高级研究员、高级总监王仲远博士,给大家进行了题为“基于概念知识图谱的短文本理解”的报告。他介绍了微软构建的一套概念知识图谱Probase。他提出在遇到一个多义词时,先将该词语在概念上定位到一个 basic level, 不能太宽泛,也不能太窄以至于没有共性,继而在文本中遇到这个词的时候,结合上下文进行推断,该词应该属于哪个概念。海知智能CTO丁力博士,给大家进行了题为“cnSchema:开放中文知识图谱的普通话”的演讲。他首先回顾了知识图谱的发展,指出cnSchema的意义,呼吁大家参与到cnSchema的构建当中来。图灵机器人认知计算组负责人魏晨,给大家进行了题为“知识图谱在图灵机器人的落地和应用”的演讲。她首先用视频演示了可爱的图灵机器人,接着讲解了知识图谱是如何应用到图灵机器人之中。指出了在做产品的过程中,有更多用户数据可分析,因而可以从用户数据中判断哪些功能因常用而着重处理,哪些功能因少用而可用简单方案处理。嘉宾们的报告结束后,进行了现场互动提问环节,大家踊跃积极提问,专家们热情地进行了认真细致的解答,大家收获满满,获益匪浅。

会后,嘉宾们合影留念,共同期待4月份“北京理工大学图书馆大数据创新学习中心”与“复旦大学知识工场实验室”在北理工的会议更加精彩,为广大师生们提供更多知识干货和共同交流学习的机会!

北理工图书馆秉承“得以明理,学以精工”的校训,踏实地为师生做“知识与信息素养教育”。北理工图书馆大数据创新学习中心以师生“学中用,用中思”、教学相长、共同进步为原则,以教师引导、学生参与、自主学习、共同实践为主要方式开展活动。在大数据创新学习创新中心中,学生们在校园里找到自己的兴趣点,迎合社会岗位需求,在校园里实现“成手、能手到高手”的蜕变。同时,将业界资源引入校园,陪伴学生共同走过“培养人才、定位人才、打造人才”的人才成长路线。北理工图书馆大数据创新学习中心期待欢迎您的加入!