会议交流 | 大规模知识图谱的构建及应用分享

2020 年 12 月 5 日 开放知识图谱

本文转载自公众号：DataFunTalk。

论坛出品：张伟阿里巴巴资深算法专家

分享时间：12月19日，9:00-12:00

导读：12月19日，9：00-12：00。 在DataFunTalk年终大会上，由阿里巴巴资深算法专家张伟老师出品的知识图谱论坛，将邀请来自百度、阿里、美团、贝壳找房的4位嘉宾，为大家分享大规模知识图谱的构建及在各自场景下的最新应用实践，感兴趣的小伙伴，欢迎识别海报二维码报名！

论坛海报

详细介绍

出品人：

张伟

阿里巴巴 | 资深算法专家

分享嘉宾：

王泉博士

百度 | 资深研发工程师

演讲者简介：资深研发工程师，负责百度知识图谱前瞻技术研究。2018年加入百度，先后在自然语言处理和知识图谱部从事技术研发工作。其长期研究方向包括知识的自动获取、表示和推理等关键技术及其在自然语言理解与生成中的应用。迄今在SIGIR、WSDM、ACL、EMNLP、NAACL、IJCAI、AAAI、IEEE TKDE、ACM TOIS等权威会议期刊上发表近30篇重要学术论文，Google Scholar引用1600余次。曾获CCKS 2020医疗事件抽取、MRQA 2019问答阅读理解、WSDM Cup 2017事实校验、CCKS 2016链接预测等多项国内外技术评测冠军。

演讲议题：百度知识图谱技术及应用

演讲议题介绍：知识图谱是让机器像人类一样理解客观世界的基石。本次报告首先简要介绍知识图谱在百度的位置及整体的发展概况。接下来从通用知识图谱和行业知识图谱两个分支重点介绍百度知识图谱技术及应用的最新进展，另外会介绍两个特殊的知识图谱——事件图谱和视频理解图谱。最后介绍百度知识图谱在技术和数据开放方面的工作。

听众收益：了解百度知识图谱技术全貌及其在百度产品中的应用

新技术/实用技术点：图谱构建、图谱表示、图谱应用、事件图谱、视频理解图谱、行业图谱

唐呈光

阿里巴巴 | 算法专家

演讲者简介：阿里巴巴算法专家，2017年初加入阿里巴巴，云小蜜KBQA方向算法负责人，主要负责知识图谱构建、知识图谱问答以及图谱动态自适应能力的算法研发，致力于解决智能服务领域人机对话在冷启动、复杂语义理解和上线运营遇到的技术难题，并落地到ToB真实业务场景中。

演讲议题：云小蜜知识图谱低成本构建及问答技术

演讲议题介绍：云小蜜已应用于电信运营商、数字政府、金融等领域，为政府、企业和组织提供了一套完整的智能客服解决方案。小蜜通过构建行业知识图谱，提升语义理解、推理计算和高效复用的业务效果，推动智能客服产品升级，从而带来更好的用户体验。在实际业务中，行业图谱的构建已经成为制约图谱大规模应用的关键痛点，为了解决该问题，云小蜜提出了一套低成本图谱构建方案，提升了项目的交付效率；在应用方面，不断扩展KBQA能力边界，提升知识图谱整体的技术竞争力及业务价值。

听众收益：

1. 低成本知识图谱构建；

2. KBQA核心算法；

3. 工业界图谱落地最佳实践；

曹雪智博士

美团 | 技术专家

演讲者简介：曹雪智博士于2018年7月加入美团点评，担任AI平台NLP中心的研究员。目前主要负责美团大脑中商品知识图谱的构建与应用，实现对商品相关内容的更加立体化、智能化、常识化的理解，赋能美团点评的外卖、商超、生鲜等多个业务线。在此之前，曹雪智博士毕业于上海交通大学，在个性化推荐系统、在线社交网络等方向上开展研究工作，并在相关领域的顶级会议和期刊上以第一作者发表10余篇论文，如WWW, SIGIR, AAAI, CIKM, RecSys等。除此之外，曹雪智博士也曾多次在ACM-ICPC竞赛中取得金牌，并在数据挖掘竞赛KDD Cup中夺得冠军。

演讲议题：美团大脑 - 新零售商品知识图谱的构建及应用

演讲议题介绍：在互联网新零售的大背景下，商品知识图谱作为零售行业数字化的基石，提供了对于商品相关内容的立体化、智能化、常识化的理解，对上层业务的落地起到了至关重要的作用。相比于传统知识图谱而言，在新零售背景下的商品知识图谱需要应对更加分散、复杂的数据和业务场景，而这些不同的业务对于底层知识图谱都提出了各自不同的需求和挑战。美团点评作为互联网行业中新零售的典型代表，覆盖了包括外卖、商超、生鲜、药品等在内的多个新零售领域，在相关的知识图谱方面进行了探索。在这次分享中，将会由美团大脑中商品知识图谱的负责人曹雪智博士来对美团新零售背景下商品知识图谱的构建和应用进行介绍。

听众收益：本次分享会介绍美团在商品知识图谱的构建和应用方面的工作，正在或希望从事知识图谱领域的听众可以从分享中了解真实的案例和相关的技术。

新技术/实用技术点：利用自然语言等算法来提高知识图谱的构建人效；知识图谱在互联网新零售中的各个应用场景。

孙拔群

贝壳找房 | 高级技术经理

演讲者简介：毕业于哈尔滨工业大学，曾就职于腾讯、搜狗、微博等大型互联网公司以及创业公司，2018年加入贝壳主持建设贝壳房产知识体系，通过数据引入、知识加工，建立了有贝壳特色的行业知识图谱。同时，通过知识对业务赋能，支撑贝壳知识型业务，作为公司主打智能化产品—小贝助手智能培训方向负责人，专注于提升经纪人专业技能，打造培训评价平台。

演讲议题：基于事理图谱的智能培训

演讲议题介绍：如房产、汽车、保险、客服等强调人与人交互，重视话术、知识等作业规范的行业，标准的培训评价是强诉求。贝壳找房基于事理图谱及对话技术，实现了智能培训应用，让经纪人可以通过人机对练，熟悉需掌握的标准作业流程，获取专业、一致的作业评价。同时，我们也沉淀了培训评价平台，可以支持作业之外的类似需求快速接入，如招聘等，甚至已成为部分岗位的定级标准。

听众收益：了解如何快速实现一套人机智能培训解决方案，获得深交互规则问题解读的基本方法。

新技术/实用技术点：事理图谱，智能对话，SOP挖掘

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