【北大】知识图谱的关键技术及其智能应用

2019 年 9 月 19 日 专知
【北大】知识图谱的关键技术及其智能应用

【导读】随着自然语言处理等相关技术的发展,知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。  几周前,北京大学的赵东岩老师,在计算所做了名为《知识图谱的关键技术及其智能应用》的讲座,讲座从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案;并结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展,以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。


【作者简介】

赵东岩老师是北京大学王选计算机研究所研究员,博士生导师。1987年进入北京大学计算机系本科学习,19911994年分别获得北京大学理学学士和硕士学位。1997年起,北京大学计算机应用技术专业在职博士生,2000年获得理学博士学位。

主要研究方向为自然语言处理、大规模语义数据管理、基于知识的智能服务技术。计算机学会(CCF)杰出会员,CCF中文信息技术专委会秘书长、CCF大数据专家委员会委员、CCF网络与数据通信专委会委员,中文信息学会社会媒体处理专委会常委全国新闻出版信息标准化技术委员会委员,全国中文新闻信息标准化技术委员会委员。

近年来承担国家自然科学基金、863、科技支撑计划等国家级项目15项、主持7项,省部级科研项目8项、主持4项,发表学术论文100余篇(包括ACL、AAAI、IJCAI、SIGKDD、SIGIR、SIGMOD、VLDB,AI Journal、TKDE、VLDB Journal等顶级会议和期刊40余篇),授权发明专利20项、申请10项,先后七次获得国家和省部级奖励,包括 2006年度国家科技进步二等奖(排名第一)。个人获第十届中国青年科技奖(2007年)和北京市第七届“科技之光”技术创新特别奖等荣誉。

长期从事自然语言处理和大规模语义数据管理的前沿研究工作。近五年来牵头研制了具有自动扩展和质量控制功能的开放域语义知识库构建技术、基于知识库的语义理解与自然语言问答、语义搜索引擎等一系列自然语言理解与认知智能的前沿技术,并开展了面向智能知识服务的行业应用。采用上述技术构建的PKUBase是国内科研单位建设最早且规模最大的语义知识库之一。基于知识库的语义理解和自然语言问答系统在欧盟组织的国际权威评测QALD上连续三年取得了第一名的成绩,在美国NIST组织的TREC微博检索任务上连续两年取得第一名。

赵老师个人主页:http://www.wict.pku.edu.cn/zhaodongyan/


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知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

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题目: 知识图谱中的关联搜索

摘要: 南京大学计算机科学与技术系副教授程龚在第3届知识工程与问答技术研讨会上介绍了知识图谱中的关联搜索,主要包括关联实体搜索、实体关联搜索 。

作者简介: 程龚,南京大学计算机科学与技术系副教授、江苏省“六大人才高峰”高层次人才。目前主要面向智能软件系统,研究语义网与知识图谱技术,研究主题包括语义搜索、数据摘要、智能问答等。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目等多个项目课题。在WWW、AAAI、IJCAI、TKDE等会议期刊上发表论文70余篇,获ISWC最佳论文提名2次、COLING最佳论文提名1次,论文总引用2000余次。现任中国计算机学会系统软件专委委员、中国中文信息学会语言与知识计算专委委员、江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委副秘书长,担任过ISWC短文程序委员会主席、CCKS领域主席等职务。

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