阔别多日的将门「自然语言处理(NLP)」微信交流群线上分享又回来啦!
我们邀请到的是东南大学教授——漆桂林老师,他会为我们带来以“知识图谱中的推理技术进展及应用”为主题的分享。
活动信息
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主题:知识图谱中的推理技术进展及应用
时间:2月9日(周四)晚8:00
地点:将门斗鱼直播间
嘉宾介绍
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漆桂林
东南大学教授
东南大学教授、博导,担任中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任和中国计算机学会中文信息技术专业委员会专委委员。他于2006 年从英国贝尔法斯特女皇大学获得计算机科学博士学位,师从人工智能界著名专家Weiru Liu教授。2006 年8 月至2009 年8 月,在德国Karlsruhe 大学AIFB 研究所做博士后研究,师从语义Web界国际知名专家Rudi Studer教授。
在人工智能和知识图谱的科研和实践方面有近20年的经历。发表高质量学术论文100余篇。特别是在国际人工智能联合会议(IJCAI)、AAAI人工智能会议(AAAI)、知识表示与推理会议(KR)、不确定性推理会议(UAI)、语义网会议(ISWC)发表论文20余篇。担任语义Web权威期刊Journal of Web Semantics的编委。与欧洲科学院院士Frank van Harmelen合作,主编了Annals of Mathematics and Artificial Intelligence的一个特刊(special issue);与ECCAI Fellow Henri Prade教授合作,主编了Journal of Applied Logic的一个特刊。
多次担任AAAI、IJCAI 、WWW、ISWC等会议的程序委员,并担任过中国语义Web和Web科学联合会议主席(CSWS2012)等职务。先后承担包括国家自然科学基金和欧盟第七框架项目Marie Curie IRSES在内的多项科研项目,并且作为第二负责人参与了由科大讯飞牵头的863课题“高考机器人”的一个子课题。
分享提纲
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知识图谱的概念由谷歌2012年正式提出,旨在实现更智能的搜索引擎。虽然很多文献都把知识图谱看成是一个实体-关系的有向图,但是也有一些观点认为知识图谱应该包含更抽象的概念之间的关系。随着知识图谱的研究的深入,研究人员发现知识图谱在应用中存在以下质量问题:第一个问题是知识图谱的不完备性,即知识图谱中有些关系会缺失;第二个问题是知识图谱中存在错误的关系。为了解决这两个问题,就要求对知识图谱的推理进行研究。知识库推理可以粗略地分为基于符号的推理和基于统计的推理。
本次报告首先介绍知识图谱的知识表示方法,然后介绍知识图谱中基于符号的推理和基于统计的推理的相关技术。最近两年,常识知识表示和推理受到广泛关注,本次报告还将讨论知识图谱技术和常识知识表示和推理技术的关联。最后,介绍知识图谱中推理技术在问答和搜索中的应用。
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