近年來,隨著大家對高級認知能力的積極探索,知識圖譜因為表達能力強,擴展性好,并能兼顧人類認知與機器自動處理,引起了學術界、工業(yè)界以及政府部門的高度關注。
最先被大家熟知的應用領域應屬搜索引擎,為了讓用戶搜索到更好、更滿意的結(jié)果,知識圖譜在背后起到了關鍵作用。除了搜索引擎應用的全領域知識圖譜,隨著場景越來越豐富,需求不斷增多,各行各業(yè)都紛紛開始運用知識圖譜技術來提高產(chǎn)品品質(zhì)和用戶體驗。比如,金融風控領域的企業(yè)就通過知識圖譜進行反欺詐和信用風險評估。如今,知識圖譜已經(jīng)在很多應用領域發(fā)揮著非常重要的作用。
數(shù)據(jù)與知識是人工智能的兩大引擎。大數(shù)據(jù)與機器學習等技術的快速發(fā)展使大規(guī)模人類知識體系的自動構(gòu)建成為現(xiàn)實。我們看到,知識圖譜正在被熱烈地擁抱,無論是高校還是企業(yè),對知識圖譜的重視程度越來越高,應用與落地越來越多,成為學術界與產(chǎn)業(yè)界結(jié)合最為緊密的技術領域之一。
但是,當前無論是在學術界還是工業(yè)界,知識圖譜領域都還有很多亟待研究、改進與解決的問題。如何更好地理解、運用基礎理論和關鍵技術?如何在各行業(yè)領域的場景與應用中切實落地,讓知識圖譜發(fā)揮更好的效能?未來我們要在哪些技術研究上深耕,拓展哪些更豐富的場景?是大家都在探索的問題。
BDTC 2018 (2018 大數(shù)據(jù)技術大會)將于 12 月 6-8 日再度來襲。我們在 8 日上午重磅推出了知識圖譜論壇。邀請來自學術界和工業(yè)界的 7 位著名專家學者,分享他們在基礎理論、技術方法和產(chǎn)業(yè)應用等方面的研究成果與技術經(jīng)驗,同時也對知識圖譜未來幾年的發(fā)展趨勢做出展望。
無論你是要學習研究,還是應用實踐,大家都可以帶著自己的問題而來,從這些專家學者們、各位行業(yè)大佬們的交流分享中,學習到解決問題的技術方法,了解到前沿的研究方向,并探討在工業(yè)實踐中行之有效的方法。
相信這一次,知識圖譜將再度引領 2018 大數(shù)據(jù)與 AI 的技術浪潮,燃爆這個冬日。
知識圖譜論壇主席
靳小龍(中國科學院計算技術研究所研究員,CCF大數(shù)據(jù)專家委員會副秘書長)
大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)國家工程實驗室主任助理,中科院網(wǎng)絡數(shù)據(jù)科學與技術重點實驗室知識計算方向負責人;中國科學院大學崗位教授;中國計算機學會大數(shù)據(jù)專家委員會副秘書長。2005 年于香港浸會大學獲得博士學位。主要研究興趣包括知識圖譜、知識計算、社會計算、大數(shù)據(jù)分析等。迄今為止共出版專著4部,發(fā)表國內(nèi)外學術期刊與會議論文 160 余篇,獲得國際會議 IEEE ICBK 2017 的最佳學生論文獎,IEEE CIT-2015, IEEE AINA 2007 與 IEEE ICAMT2003 的最佳論文獎,國內(nèi)會議 CCF Big Data 2015 的最佳學術論文獎;申請/獲得專利 10 余項。目前擔任Web Intelligence:An International Journal (WI) 與《大數(shù)據(jù)》等國內(nèi)外期刊的編委。負責或作為骨干參與項目/ 課題近 20 項,包括國家重點研發(fā)計劃課題、973 課題、863 課題、國家自然科學基金項目(重點、面上、青年)、歐盟 FP7 與 FP6 項目、英國 EPSRC 項目等。2016 年獲得中國電子學會科技進步一等獎,2017 年獲得國家科技進步二等獎。
阮彤(華東理工大學計算機技術研究所所長,教授)
現(xiàn)任華東理工大學計算機技術研究所所長,自然語言處理與大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炇抑魅?。近幾年從事自然語言處理與大數(shù)據(jù)挖掘軟件科研工作,與曙光醫(yī)院、上海申康、兒科醫(yī)院等生物醫(yī)藥方面展開產(chǎn)學研合作,在大規(guī)模文本抽取、行業(yè)知識圖譜與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方面獲得多項創(chuàng)新成果。主持與參與國家、省部級科研項目多項,近三年以第一作者或通訊作者,在 ISWC,WWW 等會議與期刊上發(fā)表知識圖譜與生物醫(yī)藥挖掘論文數(shù)十篇。
知識圖譜論壇演講嘉賓
陳華鈞(浙江大學計算機科學與技術學院教授,博士生導師)
浙江大學計算機科學與技術學院教授、博導。主要研究方向為知識圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)與知識發(fā)現(xiàn)、生物醫(yī)學信息等。浙江省大數(shù)據(jù)智能計算重點實驗室副主任、中國中文信息學會語言與知識計算專業(yè)委員會副主任、中國人工智能學會知識工程與分布智能專業(yè)委會副主任、中文開放知識圖譜 OpenKG 發(fā)起人。在 IJCAI, WWW, KR, ISWC, EMNLP, AAAI/IAAI, WSDM, ICDE, IEEE Magazine on Computational Intelligence, IEEE Intelligent System, TKDE, Briefings in Bioinforamtics, BMC Bioinformatics 等國際頂級會議或期刊上發(fā)表多篇論文,并曾獲國際語義網(wǎng)會議 ISWC 最佳論文獎。作為主要參與者,獲得教育部技術發(fā)明一等獎、國家科技進步二等獎等獎勵。
議題:《管窺知識圖譜內(nèi)涵與發(fā)展前沿》
知識圖譜的早期理念來自于 Web 之父 Tim Berners Lee 于 1998 年提出的 Semantic Web,最初理想是把基于文本鏈接的萬維網(wǎng)轉(zhuǎn)化成基于實體鏈接的語義網(wǎng)。本質(zhì)而言,知識圖譜旨在從數(shù)據(jù)中識別、發(fā)現(xiàn)和推斷事物、概念之間的復雜關系,是事物關系的可計算模型(Computational Model of World Relations)。知識圖譜的構(gòu)建涉及知識建模、關系抽取、圖存儲、關系推理、實體融合等多方面的技術,而知識圖譜的應用則涉及到語義搜索、智能問答、語言理解、決策分析等多個領域。本文報告嘗試從信息系統(tǒng)工程的觀點總結(jié)知識圖譜的技術內(nèi)涵和外延,并結(jié)合典型的領域應用從基于知識的可解釋人工智能、時空知識圖譜的表示與處理、領域知識的深度融合和利用等多個方面介紹相關發(fā)展趨勢和新進展。
葛燦輝(阿里巴巴產(chǎn)品專家)
本人極客一枚,做了七年搜索產(chǎn)品經(jīng)理,于四年前偶遇知識圖譜,從此迷上一發(fā)不可收拾,從里到外,從前到后深入研究,后承蒙眷顧,獲得了一個寶貴的機會,從零到一構(gòu)建一個千萬級的知識圖譜,中間遇坑無數(shù),咬牙堅持推進,終于構(gòu)建出來,并且在搜索產(chǎn)品中獲得規(guī)?;膽?,取得了較好的效果。不過,無論是圖譜的構(gòu)建,還是使用,目前還處于初級階段,未來知識圖譜這個領域空間廣闊,大有可為,我也會繼續(xù)專注下去。
議題:《從知識圖譜到人工智能:產(chǎn)品演進路徑上的思考》
人工智能領域一直以來有句老話,叫做有多少人工,就有多少智能。這件事在知識圖譜構(gòu)建上體現(xiàn)的尤為明顯。人工智能的技術瓶頸不是要代替智人作為動物的那一部分感知智能,而在于代替我們最近幾千年發(fā)展起來的那些認知能力,也就是我們有了符號思維能力之后的智能。從知識圖譜到人工智能,要想一蹴而就,不太現(xiàn)實,也不可能實現(xiàn)。在這種情況下,我們更應該關注其中的實現(xiàn)路徑,而非最終目標。 本次演講,就跟大家來分享一下,結(jié)合我在知識圖譜、移動搜索以及人工智能交互等領域的經(jīng)驗所領域到的對于AI產(chǎn)品演進路徑上的思考。
丁力(海知智能聯(lián)合創(chuàng)始人、CTO)
海知智能聯(lián)合創(chuàng)始人與 CTO,OpenKG 發(fā)起人之一,全球首款語義搜索引擎 Swoogle 作者,美國開放政府數(shù)據(jù) Data.gov 語義技術專家,國際語義網(wǎng)大會挑戰(zhàn)賽(Semantic Web Challenge)全球第二名。北京大學計算機系本科及碩士。UMBC 博士,斯坦福博士后,RPI 研究員,前高通研究院科學家。曾主持并參與多項美國 NSF,DARPA,NIH 的重大項目的語義計算部分。主要研究方向為語義搜索,知識圖譜政府數(shù)據(jù)公開,機器學習與中文自然語言處理等。發(fā)表上百篇論文,引用量過萬,Google H-index >30。
議題:《基于 cnSchema 的大規(guī)模金融知識圖譜實戰(zhàn)》
知識圖譜承載領域知識體系,支持跨領域大規(guī)模的數(shù)據(jù)互聯(lián),與人工智能算法結(jié)合實現(xiàn)業(yè)務智能化。中文開放知識圖譜(簡稱 OpenKG.CN)由國內(nèi)知名知識圖譜專家共同發(fā)起,旨在促進中文知識圖譜技術的普及和應用。cnSchema作為OpenKG的推薦語言,為知識圖譜建模與應用提供了基礎詞匯體系。本次報告將從 cnSchema 出發(fā),介紹知識圖譜的生命周期,包括建模、生產(chǎn)、融合、質(zhì)量校驗與應用落地;同時也結(jié)合金融業(yè)務場景,探討知識圖譜與大數(shù)據(jù)計算結(jié)合的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
倪淵(平安醫(yī)療科技文本處理部負責人)
平安醫(yī)療科技醫(yī)療文本處理部負責人。 2003 年畢業(yè)于復旦大學計算機科學與技術專業(yè),2007 年畢業(yè)于新加坡國立大學計算機系。之后加入 IBM 中國研究院,從事自然語言處理,知識圖譜等相關領域的研究。在 IBM 期間,倪淵參與過著名人工智能項目沃森機器人的開發(fā)。2018 年,倪淵加入平安醫(yī)療科技研究院,帶領醫(yī)療文本處理團隊。 倪淵博士在著名國際會議,比如 SIGMOD, WWW, ISWC 等上,發(fā)表過 20多 篇論文,并且獲得 20 多項國際專利。
議題:《醫(yī)療知識圖譜的構(gòu)建和應用》
知識圖譜是人工智能的基石。知識圖譜可以給計算機賦予額外的知識,輔助計算機作出更智能的決策。尤其在醫(yī)療這類知識密集型領域,輔助診療,醫(yī)生教育等很多領域需要知識圖譜的支撐。在本次演講中,倪淵博士將介紹平安醫(yī)療科技是如何利用平安領先的五大醫(yī)療知識庫來構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜的以及如何將醫(yī)療知識圖譜用來支持人工智能在醫(yī)療領域的應用。
肖仰華(復旦大學教授,博士生導師)
復旦大學教授、博士生導師、復旦大學知識工場實驗室負責人、上海市互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工程技術中心副主任、多家規(guī)模企業(yè)高級顧問與首席科學家。
議題:《從大數(shù)據(jù)到知識圖譜》
大數(shù)據(jù)時代的到來為知識圖譜技術的誕生與發(fā)展提出了訴求,同時也提供了豐富土壤。各行業(yè)積累的大數(shù)據(jù)借助知識圖譜的賦能完成數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的模式已經(jīng)基本形成。時代發(fā)展賦予知識圖譜助力行業(yè)智能化升級與轉(zhuǎn)型的歷史使命。本報告將結(jié)合復旦大學知識工場實驗室的研究與實踐,系統(tǒng)闡述知識圖譜技術產(chǎn)生的歷史背景與必然性;從當前一系列落地應用以及大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度論證知識圖譜技術所承擔的歷史使命;探討知識圖譜助力行業(yè)智能化升級與轉(zhuǎn)型的基本模式。
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原文標題:知識圖譜升溫之勢已現(xiàn),不要錯失下一個AI風口
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