特邀报告2:知识图谱与语义理解

Abstract: 得益于算法、算力及数据的突破,人工智能取得长足发展,呈现出多技术融合和产业应用规模化等趋势。作为人工智能的核心关键技术,知识图谱及语义理解已经广泛应用,并在产业智能化中发挥越来越大的价值。本报告将详解知识图谱与语义理解技术及应用,并探讨未来发展方向。

Bio: 王海峰,博士,现任百度CTO,AI技术平台体系(AIG)和基础技术体系(TG)总负责人,兼任百度研究院院长、深度学习技术及应用国家工程实验室主任。自然语言处理领域最具影响力的国际学术组织ACL(Association for Computational Linguistics)50多年历史上首位出任过主席的华人,唯一来自中国大陆的ACL Fellow,ACL亚太分会创始主席。IEEE Industry Advisory Board委员。兼任中国中文信息学会、中国电子学会、中国网络空间安全协会、类脑智能技术及应用国家工程实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟、人工智能产业发展联盟等机构副理事长,大数据系统软件国家工程实验室技术委员会副主任,中国人工智能学会会士,新一代人工智能战略咨询委员会委员等。获国家科技进步奖二等奖一项(第一完成人),中国电子学会科技进步一等奖四项(均为第一完成人)。首届全国创新争先奖唯一来自互联网行业的获奖人。首个吴文俊人工智能杰出贡献奖唯一获奖人。享受国务院政府特殊津贴。已发表学术论文120余篇,获得中国和国际授权发明专利100余项。获中国专利银奖一项。

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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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