本文轉(zhuǎn)載自公眾號：中國計算機(jī)學(xué)會。

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本論壇將于 CNCC2019 中國計算機(jī)大會第一天（10月17日）在蘇州金雞湖國際會議中心 A102 會議室舉行，共邀微軟、阿里巴巴、華為、小米、浙江大學(xué)、蘇州大學(xué)等機(jī)構(gòu)的專家與你探討。

知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法。知識圖譜旨在從數(shù)據(jù)中識別、發(fā)現(xiàn)和推斷事物與概念之間的復(fù)雜關(guān)系，是事物關(guān)系的可計算模型。知識圖譜的構(gòu)建涉及知識建模、關(guān)系抽取、圖存儲、關(guān)系推理、實體融合等多方面的技術(shù)，而知識圖譜的應(yīng)用則涉及語義搜索、智能問答、語言理解、決策分析等多個領(lǐng)域。

當(dāng)下，人類社會已進(jìn)入智能時代，智能時代的社會發(fā)展推動了大量的智能化應(yīng)用，因此對機(jī)器的認(rèn)知智能化水平提出了前所未有的更高要求，而機(jī)器認(rèn)知智能的實現(xiàn)依賴的核心技術(shù)之一是知識圖譜技術(shù)。谷歌、微軟、百度等互聯(lián)網(wǎng)公司率先構(gòu)建了大規(guī)模通用知識圖譜，提供基于實體和關(guān)系的語義搜索，可以更好地理解用戶查詢。知識圖譜還在智能決策系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)和智能問答系統(tǒng)中起到了重要作用。知識圖譜技術(shù)不僅有巨大的應(yīng)用價值，而且具有重要的理論價值。知識圖譜使傳統(tǒng)知識表示和推理技術(shù)有了落腳點，也為知識表示和推理帶來了新的挑戰(zhàn)。

互聯(lián)網(wǎng)促成了大數(shù)據(jù)的集聚，大數(shù)據(jù)進(jìn)而促進(jìn)了人工智能算法的進(jìn)步。新數(shù)據(jù)和新算法為規(guī)?；R圖譜構(gòu)建提供了新的技術(shù)基礎(chǔ)和發(fā)展條件，使得知識圖譜構(gòu)建的來源、方法和技術(shù)手段都發(fā)生了極大的變化。知識圖譜作為知識的一種形式，已經(jīng)在語義搜索、智能問答、數(shù)據(jù)分析、自然語言理解、視覺理解、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)等多個方面發(fā)揮出越來越大的價值。AI浪潮愈演愈烈，而作為底層支撐的知識圖譜賽道也從鮮有問津到緩慢升溫，雖然還談不上擁擠，但作為通往未來的必經(jīng)之路，必將引領(lǐng)認(rèn)知智能。

論壇嘉賓：張民

演講主題：知識、語言和情感

報告摘要：語言是知識的載體，知識是智能的基礎(chǔ)和核心。自然語言處理是知識圖譜構(gòu)建的重要技術(shù)手段和基礎(chǔ)，反過來知識圖譜也促進(jìn)了自然語言處理的進(jìn)展。在當(dāng)今人工智能快速發(fā)展的大背景下，本報告將就自然語言處理和知識圖譜的重要研究進(jìn)展和未來挑戰(zhàn)以及其中一個熱點研究問題即語言情感分析展開討論。

個人簡介：蘇州大學(xué)特聘教授，計算機(jī)學(xué)院副院長，人類語言技術(shù)研究所所長，人工智能研究院副院長，國家杰青，江蘇省“雙創(chuàng)人才計”和“雙創(chuàng)團(tuán)隊”首席科學(xué)家。長期從事自然語言處理、機(jī)器翻譯和人工智能研究。1997年哈爾濱工業(yè)大學(xué)博士畢業(yè)，1997-2013年在海外學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界從事研發(fā)和管理工作。已發(fā)表CCF A/B類論文200余篇，出版Springer專著2部，主編英文論著（論文集）16本，獲部級科技進(jìn)步獎4項?，F(xiàn)任IEEE/ACM T-ASLP、NLE、SCIENTIA SINICA Informationis、《中國科學(xué)：信息科學(xué)》、《軟件學(xué)報》和《自動化學(xué)報》編委，SIGHAN/ACL主席，PACLIC國際咨詢委員會委員，中國中文信息學(xué)會常務(wù)理事，中國人工智能學(xué)會理事，蘇州市計算機(jī)學(xué)會理事長，CCF蘇州主席。曾任COLIPS副理事長和AFNLP常務(wù)理事。

論壇嘉賓：謝幸

演講主題：知識圖譜與推薦系統(tǒng)

報告摘要：隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，信息過載成為人們處理信息的巨大挑戰(zhàn)。近年來，推薦系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中扮演著愈加重要的角色，也成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界持續(xù)的研究熱點。在推薦場景中，物品包含豐富的知識信息，而刻畫這些知識的知識圖譜能極大地擴(kuò)展物品信息，強(qiáng)化物品之間的聯(lián)系，為推薦提供豐富的參考價值，更能為推薦結(jié)果帶來多樣性和可解釋性。在這次報告中，我將介紹在推薦算法中引入知識圖譜的不同方法，以及面臨的各種挑戰(zhàn)。

個人簡介：博士，微軟亞洲研究院首席研究員，中國科技大學(xué)兼職博士生導(dǎo)師。他的團(tuán)隊在數(shù)據(jù)挖掘、社會計算和普適計算等領(lǐng)域展開研究，發(fā)表250余篇學(xué)術(shù)論文，被引用22000余次，1999年獲首屆微軟學(xué)者獎，2019年獲中國計算機(jī)學(xué)會青竹獎，曾在KDD、ICDM等會議獲最佳論文獎，并被邀請在MDM 2019等會議做大會主題報告。他是ACM、IEEE高級會員和中國計算機(jī)學(xué)會杰出會員，長期擔(dān)任國際會議領(lǐng)域主席及多個學(xué)術(shù)期刊編委，并將擔(dān)任ACM SIGSPATIAL 2020程序委員會共同主席。

論壇嘉賓：王斌

演講主題：小米知識圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用

報告摘要：小米具有極其豐富、不斷發(fā)展的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)形態(tài)，一方面給知識圖譜提供了廣闊的應(yīng)用場景，另一方面也給知識圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。針對這些挑戰(zhàn)，小米AI實驗室知識圖譜團(tuán)隊做了大量的技術(shù)研制和落地應(yīng)用工作。本報告主要分享我們在圖譜構(gòu)建與應(yīng)用過程中的一些經(jīng)驗體會。

個人簡介：小米人工智能實驗室主任，NLP首席科學(xué)家。中國中文信息學(xué)會理事，中國計算機(jī)學(xué)會高級會員。加入小米之前，在中科院計算所、信工所從事自然語言處理和信息檢索相關(guān)的科研工作，任中科院博導(dǎo)、研究員，中科院大學(xué)教授。發(fā)表學(xué)術(shù)論文近150篇，科研成果獲得國家科技進(jìn)步二等獎2項，省部級科技獎3項。

論壇嘉賓：陳華鈞

演講主題：可解釋的知識圖譜推理及應(yīng)用

報告摘要：知識圖譜表示的向量化使得我們可以實現(xiàn)更易于泛化的可微分推理。然而，基于表示學(xué)習(xí)實現(xiàn)的知識圖譜推理和鏈接預(yù)測丟失了傳統(tǒng)符號計算方法的可解釋性，即：模型無法對基于向量計算或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后得出的推理結(jié)論進(jìn)行解釋，導(dǎo)致只知結(jié)果但不知為什么。在很多真實的應(yīng)用場景下，黑盒模型的可解釋性缺乏導(dǎo)致很多應(yīng)用不得不放棄采用表示學(xué)習(xí)方法。本報告嘗試探討知識圖譜與表示學(xué)習(xí)的可解釋性之間的關(guān)系，具體針對基于表示學(xué)習(xí)實現(xiàn)的知識圖譜推理的可解釋性問題提出一些研究思路和解決方法，并結(jié)合真實的應(yīng)用場景介紹相關(guān)的一些實踐。

個人簡介：浙江大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)。浙江大學(xué)阿里巴巴知識引擎聯(lián)合實驗室負(fù)責(zé)人、浙江省大數(shù)據(jù)智能計算重點實驗室副主任、中國人工智能學(xué)會知識工程與分布智能專業(yè)委會副主任委員、中國中文信息學(xué)會語言與知識計算專業(yè)委員會副主任委員、中文開放知識圖譜OpenKG發(fā)起人。主要研究方向為知識圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)與人工智能等。在IJCAI/KR, WWW/ISWC, EMNLP/NAACL, AAAI/IAAI, ICDE, IEEE Computational Intelligence Magazine, IEEE Intelligent System, IEEE TKDE, Briefings in Bioinforamtics等國際會議或期刊上發(fā)表多篇論文，并曾獲國際語義網(wǎng)會議ISWC最佳論文獎。作為課題負(fù)責(zé)人主持國家自然科學(xué)基金重點項目、國家重點研發(fā)計劃項目、國家重大科技專項項目及企業(yè)合作項目等二十余項。曾獲得教育部技術(shù)發(fā)明一等獎、國家科技進(jìn)步二等獎等獎勵。

論壇嘉賓：賈巖濤

演講主題：企業(yè)級知識圖譜構(gòu)建、推理與應(yīng)用

報告摘要：知識圖譜作為對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化組織與體系化管理的一項核心技術(shù)，近年來給信息與通信行業(yè)帶來深刻變革。隨著5G與AR技術(shù)的興起，知識圖譜的發(fā)展出現(xiàn)了很多新的特點。本報告將從信息與通信行業(yè)出發(fā)，介紹企業(yè)級知識圖譜的構(gòu)建、推理與應(yīng)用技術(shù)。

個人簡介：博士，華為公司中央軟件院知識圖譜首席技術(shù)專家，曾任中科院計算所副研究員，開放網(wǎng)絡(luò)課題組組長。在國內(nèi)外頂級和重要期刊上發(fā)表論文50余篇，授權(quán)專利15個，出版知識計算相關(guān)專著1部。其主導(dǎo)設(shè)計與研發(fā)的知識圖譜自動構(gòu)建工具多次在國際知識圖譜構(gòu)建權(quán)威評測TAC-KBP中排名第一。CCF大數(shù)據(jù)專家委通訊委員，中文信息學(xué)會語言與知識計算專委會委員。

論壇嘉賓：張偉

演講主題：阿里藏經(jīng)閣：特定領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建及應(yīng)用案例

報告摘要：本報告系統(tǒng)地介紹阿里巴巴知識圖譜技術(shù)的發(fā)展。同時以商品知識圖譜為例，介紹在商業(yè)領(lǐng)域垂直知識圖譜構(gòu)建和服務(wù)的實踐。包括1. 大規(guī)模知識建模、知識獲取的技術(shù)和產(chǎn)品化思路。2. 垂直知識圖譜在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例和挑戰(zhàn)。

個人簡介：張偉（覽圖）博士畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)?，F(xiàn)為阿里巴巴資深算法專家，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)平臺數(shù)據(jù)服務(wù)部門。曾任職新加坡資訊通信研究院自然語言處理應(yīng)用實驗室主任。研究領(lǐng)域：知識圖譜、自然語言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)等。論文發(fā)表在AAAI，IJCAI，WWW，EMNLP，WSDM等會議。

執(zhí)行主席

王昊奮

個人簡介：上海市優(yōu)秀博士。其研究興趣及專長是知識圖譜。長期在一線人工智能公司擔(dān)任CTO之職，擁有前沿科技視野及豐富的研發(fā)管理經(jīng)驗，榮獲徐匯區(qū)學(xué)科帶頭人人才計劃。他是全球最大的中文開放知識圖譜聯(lián)盟OpenKG發(fā)起人之一。

他負(fù)責(zé)參與10余項國家自然科學(xué)基金、863重大專項、科技部科技支撐、經(jīng)信委和科委等AI相關(guān)項目，共發(fā)表90余篇AI領(lǐng)域高水平論文，其中包括35余篇CCF A類和B類論文。第一作者論文14余篇。被引用次數(shù)達(dá)到2000余次，H-index達(dá)到21。他還受邀在諸多國際與國內(nèi)智能峰會上擔(dān)任講者，并在自然語言處理國內(nèi)頂級會議NLPCC多次擔(dān)任知識圖譜方向主席，長期作為ISWC, WWW, AAAI等人工智能國際頂級會議程序委員會委員。

他構(gòu)建了全球首個可交互養(yǎng)成的虛擬偶像—“琥珀·虛顏”；所構(gòu)建的智能客服機(jī)器人已累計服務(wù)用戶超過10億人次，并成功入選中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟最佳AI應(yīng)用案例。在Billion Triple Challenge中獲得全球第2名的好成績；在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務(wù)中獲得全球第1名的好成績；在百度知識圖譜競賽獲得所有任務(wù)第一名的好成績。

目前，他擔(dān)任中國計算機(jī)學(xué)會理事、術(shù)語工委主任；中國中文信息學(xué)會語言與知識計算專委會副秘書長、上海交通大學(xué)AI校友會秘書長等社會職位。

執(zhí)行主席

林俊宇

個人簡介：博士，副研究員，中國科學(xué)院信息工程研究所博士后，CCF理事，CCF高級會員，CCF YOCSEF總部AC委員，CCF計算機(jī)應(yīng)用專委會常務(wù)委員，CCF 青工委委員，中科院信工所網(wǎng)絡(luò)空間技術(shù)實驗室主任助理，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全，未來網(wǎng)絡(luò)，知識工程。目前在研國家自然科學(xué)基金項目1項，省基金1項，橫向項目8項。獲省部級科技進(jìn)步二等獎1項，科技發(fā)明類二等獎1項；申請獲得授權(quán)發(fā)明專利24項，軟件著作權(quán)4項。在包括WWW、TIP、IEEE和軟件學(xué)報等國內(nèi)外頂級期刊和會議上公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇。

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進(jìn)中文知識圖譜數(shù)據(jù)的開放與互聯(lián)，促進(jìn)知識圖譜和語義技術(shù)的普及和廣泛應(yīng)用。

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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

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