常识性知识是人工智能应用的基础。尽管面向实例的断言的信息提取和知识库构建(例如布拉德·皮特的出生日期或安吉丽娜·朱莉的电影奖)已经得到了很多关注,但关于一般概念(政客、自行车、打印机)和活动(吃披萨、修理打印机)的常识直到最近才得到解决。在本教程中,我们为汇编和巩固这些常识知识(CSK)提供了最先进的方法。我们将介绍基于文本提取、多模态和基于Transformer的技术,特别关注与WSDM社区相关的web搜索和排名问题。
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