文因互联参与组织中国中文信息学会前沿技术讲习班
2016/9/5 文因互联

     中国中文信息学会《前沿技术讲习班》

     第三期：知识图谱专题

     本次CCKS2016讲习班(Tutorial)同时是中国中文信息学会《前沿技术讲习班》第三期“知识图谱”专题，主要围绕知识获取、学习及推理技术，以及基于知识图谱的应用进展，邀请相关领域的专家学者做主题报告。这些报告将系统介绍知识图谱和语义计算的基础理论、方法和应用，重点介绍智能问答、自然语言理解、知识摘要和集成等前沿技术在该领域取得的最新进展，探讨相关技术的未来发展趋势。本讲习班旨在帮助学员快速入门知识图谱，了解学科热点，开阔科研视野，增进学术交流和增强实践能力。

     文因互联 CEO 鲍捷博士在“前沿技术讲座1：实战中的知识图谱”中将与林德康博士共同进行报告。

     摘要：知识图谱是一系列结构化数据的处理方法，它涉及知识的提取、表示、存储、检索等诸多技术。从渊源上讲，它是知识表示与推理、数据库、信息检索、自然语言处理等多种技术发展的融合。但传统的知识处理方法，在实际的工程应用，特别是互联网应用中，面临实施成本高、技术周期长、熟悉该类技术的人才缺乏、基础数据不足等诸多现实制约。实战中的知识图谱，需要充分利用成熟的工业技术，不拘泥于特定的工具和方法，特别是不盲目追求标准化、技术的先进性或者新颖性，以实际的业务出发，循序渐进推进工程的实施。在本教程中，我们首先回顾知识图谱从理念到工程逐步落地的发展历程，梳理各技术与知识图谱应用的关系。然后，我们结合工程上具体的实例，来展示知识图谱的核心理念和技术如何在成本约束下实施，包括结构化数据生成，可维护的知识结构，海量知识的数据库管理，和多层次的语义检索等。最后，我们讨论知识图谱在搜索，自动问答等应用中如何与统计/机器学习方法相结合来解决实际问题。

     报告人简介：

     林德康，singulariti.io(一家致力于语音助手的创业公司)联合创始人和co-CEO。他是前Google高级管理科学家。在那里，他领导了一个研究与工程团队，开发出一款基于谷歌搜索结果的自动问答产品。加入谷歌前他是Alberta大学的正教授。他发表了90多篇学术论文，总引用数超过12000次。2012年，他被选为国际计算语言协会(ACL)Fellow，他曾任2002年ACL程序委员会主席，和2011年ACL大会主席。他从清华大学和Alberta大学获得计算机学士和博士学位。

     鲍捷，文因互联CEO。曾任美国Memect公司创始人。2011-2013年在美国三星研发中心任研究员，负责三星个人助手S-Voice的总体设计。2010-2011年在MIT作为访问研究员，从事金融语义数据建模、规则语言建模研究。2011年在BBN访问，研究语义信息论。2008-2010年在W3C Web本体语言(OWL)工作组，是推荐标准OWL2语言的作者之一。2008-2010年是RPI(伦斯勒理工学院)博士后，从事知识表示与推理、语义网研究。2007年获得Iowa State University博士学位。他是语义维基社区核心开发者之一。他是ISWC(国际语义网会议)多年的程序委员会和组织委员会委员，长期的会议元数据主席。现任中国中文信息协会语言与知识专委会委员。在语义网、知识图谱、机器学习、自然语言处理等领域发表过70多篇论文。

     同时，鲍捷博士与狗尾草智能科技 CTO 王昊奋博士同为CCKS2016-知识图谱工业界论坛主席。

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