知識圖譜與智能問答研討會將于北理工召開

　　“北京理工大學大數據創新學習中心”有效地融合了高校資源和業界資源推出了Python、知識圖譜、機器學習等系列專題學習與研討活動，其中知識圖譜專題涉及了知識圖譜構建技術、知識圖譜應用、大規模知識圖譜數據存儲、知識圖譜與聊天機器人等主題，引起了北京地區廣大師生和業界人員的高度關注。

　　2017年7月，國務院《新一代人工智能發展規劃》明確提出了“建立新一代人工智能關鍵共性技術體系”的重點任務，特別強調了“研究跨媒體統一表征、關聯理解與知識挖掘、知識圖譜構建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成等技術，開發跨媒體分析推理引擎與驗證系統”的關鍵共性技術。

　　為滿足高校、科研院所和IT產業對“關鍵共性技術”所涉及 “知識圖譜與人工智能” 主題的交流與學習需求，北京理工大學大數據創新學習中心聯合雪晴數據網、北京友萬信息科技有限公司將于9月10日在北京理工大學召開“知識圖譜與智能問答研討會”，屆時將邀請學術界與知名業界的專家做主題報告和面對面的研討。本次活動面向北京理工大學師生、北京地區高校師生及科研機構免費開放，提供茶歇，參會人員食宿與交通費用自理。誠摯邀請感興趣的師生、研究人員和從業人士蒞臨本次活動，具體通知如下：

　　會議名稱：知識圖譜與智能問答研討會

　　會議時間：2017年9月10日(周日) 9:00—17:30

　　會議地點：北京理工大學(中關村校區) 研究生院101報告廳

　　會議費用：會議免費，提供茶歇，食宿自理。

報名方式：marketing@uone-tech.cn(發送姓名+單位+手機+郵箱至Email)

　　主辦方

北京理工大學大數據創新學習中心

　　協辦方

雪晴數據網

北京友萬信息科技有限公司

雪晴數據網會免費直播本次會議，不能到場的小伙伴的可以在線觀看，直播網址http://live.xueqing.tv/room/bit

有問題可以通過公眾平臺留言，或發郵件到pangjinhui1@126.com

會議安排：

匯報專家簡介&報告信息

　　報告題目：cnschema:開放中文知識圖譜的進展

　　專家介紹：丁力博士，海知智能CTO，聯合創始人。OpenKG發起人之一，全球首款語義搜索引擎Swoogle作者，美國開放政府數據Data.gov語義技術專家，國際語義網大會挑戰賽第二名。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。主要研究方向為語義搜索，知識圖譜，政府數據公開，機器學習與中文自然語言處理等。發表上百篇論文，引用量過萬，Google H-index >30。

　　報告內容：cnSchema.org是一個基于社區維護的開放的知識圖譜Schema標準。cnSchema的詞匯集包括了上千種概念分類(classes)、數據類型(data types)、屬性(propertities)和關系(relations)等常用概念定義，以支持知識圖譜數據的通用性、復用性和流動性。結合中文的特點，我們復用、連接并擴展了Schema.org，Wikidata， Wikipedia等已有的知識圖譜Schema標準，為中文領域的開放知識圖譜、聊天機器人、搜索引擎優化等提供可供參考和擴展的數據描述和接口定義標準。通過cnSchema, 開發者也可以快速對接上百萬基于Schema.org定義的網站，以及Bot的知識圖譜數據API。本報告描述了我們遇到的挑戰和工作方向，給出了案例分析和發展路徑。最后介紹了schema目前完成/在研的若干志愿者任務。

　　報告題目：虛擬化知識圖譜的關鍵技術和應用

　　專家介紹：肖國輝博士，意大利博爾扎諾自由大學計算機學院助理教授。北京大學應用數學本科、碩士，奧地利維也納工業大學計算機博士。目前他的主要研究領域包括知識表示與推理，數據集成，時空數據推理，專攻基于本體的數據訪問(OBDA)的理論和技術。并研究如何將這些技術和理論應用于實際的工業案例。目前為Ontop研究團隊的負責人，主持OBDA技術的研究，開發和應用。Ontop為當前最先進的OBDA系統，其研發主要依托于歐盟第7框架項目Optique。發表論文50余篇，其中多篇發表在國際頂級學術會議及期刊。

　　報告內容：

　　基于本體的數據訪問技術(ontology-based data access，OBDA)可以將現有的數據庫虛擬化為知識圖譜。虛擬化的知識圖譜通過提供了一種高層次的查詢接口，使得最終用戶不需關心底層的數據存儲和組織。此技術的核心為查詢重寫，可以重用現有的數據庫的功能。本報告首先將介紹OBDA技術的基本知識。然后講解Ontop系統怎樣實現知識圖譜虛擬化。最后，我們討論知識圖譜虛擬化技術在石油、能源、醫療、考古、測繪、海事安全、電子商務等領域的具體應用案例和前景。

　　報告題目：聊天機器人產業化落地的思考和實踐

　　專家介紹：王昊奮博士，上海瓦歌智能科技有限公司總經理，深圳狗尾草智能科技公司CTO，OpenKG發起人之一。王昊奮在語義技術和圖數據管理方面有比較豐富的經驗和積累，共發表75余篇高水平論文，其中包括35余篇CCFA類和B類論文。作為技術負責人，他帶領團隊構建的語義搜索系統在十億三元組挑戰賽(BillionTripleChallenge)中獲得全球第2名的好成績;在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務中獲得全球第1名的好成績。他帶領團隊構建了第一份中文語義互聯知識庫zhishi.me，被邀請參加W3C的multilingual研討會并做報告。他還帶領團隊參加了百度知識圖譜競賽獲得所有任務第一名的好成績。此外，他還長期作為ISWC,WWW,AAAI等國際頂級會議程序委員會委員。目前，王昊奮擔任CCF YOCSEF上海主席，中文信息學會語言與知識計算專委會副秘書長，中國計算機學會術語工作委員會執行委員等社會職位。

　　報告內容：近年來，聊天機器人作為AI技術的殺手級應用，發展得如火如荼，各種智能硬件層出不窮。本次演講將系統地闡述聊天機器人的分類和關鍵技術，并分析Apple Siri、IBM Watson、Google Allo、Facebook Messenger和Amazon Echo等典型代表的優缺點，并第一次給出聊天機器人行業的技術面面觀。在此基礎上，將展望聊天機器人通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面臨的挑戰，并聚焦到知識圖譜技術在問答、推理和服務融合等方面的機遇和挑戰。

　　報告題目：OpenKG與cnSchema

　　專家介紹：陳華鈞教授，浙江大學計算機科學與技術學院教授、博導。主要研究方向為語義互聯網與知識圖譜、大數據、生物信息計算等。浙江省大數據智能計算重點實驗室副主任、中國中文信息學會理事/語言與知識計算專家委員會副主任、中國人工智能學會知識工程與分布智能專委會委員等。在IJCAI, WWW, AAAI/IAAI, ICDE, TKDE, Briefings in Bioinforamtics 等國際頂級會議或期刊上發表多篇論文，并曾獲國際語義互聯網會議ISWC最佳論文獎。作為主要參與者，獲得教育部技術發明一等獎、國家科技進步二等獎等獎勵。全國知識圖譜與語義計算大會CCKS2016程序委員會主席，聯合創辦國際語義技術聯合會議JIST等。

　　報告內容：OpenKG旨在促進知識圖譜數據的開放與互聯，促進知識圖譜與語義技術的廣泛應用與普及，本報告概要介紹了開放知識圖譜OpenKG的一些正在開展的工作，這包括開放圖譜資源庫、鏈接的開放中文百科知識圖譜、開放知識圖譜的Schema——cnSchema。并結合cnSchema的一些工作，介紹了知識圖譜在智能搜索及問答領域的潛在應用場景。

　　報告題目：佛學和農業知識圖譜構建及問答系統介紹

　　專家介紹：漆桂林教授，東南大學教授、博導，獲得“六大人才高峰”資助，中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會副主任和中國科學技術情報學會知識組織專業委員會副主任，開放知識圖譜聯盟OpenKG的聯合創始人之一，新華社中國經濟信息社特約專家語義Web著名國際期刊Journal of Web Semantics的編委。曾任中國語義Web和Web科學大會主席、國際會議JIST程序委員會主席。指導學生在國際會議ICTAI獲得最佳學生論文獎。發表高水平學術論文100余篇，出版專著一部。6項專利獲得授權或者受理。先后承擔包括國家自然科學基金和歐洲第七框架項目Marie Curie IRSES在內的多項科研項目，并且承擔了華為、百度等企業項目，作為第二負責人參與了由科大訊飛牽頭的863課題“高考機器人”的一個子課題。在知識工程、大數據語義分析、知識圖譜等領域有將近20年的研究和產業化經驗。

　　報告內容：本報告中，我們首先介紹佛學和農業知識圖譜構建的相關技術，包括如何從百科中抽取領域相關的知識，以及然后對百科中缺失的數據進行補全;其次，我們將介紹佛學和農業知識圖譜問答的相關技術，并做系統演示。

　　報告題目：Knowledge Learning for Question Answering in Healthcare Domain

　　專家介紹：閆峻研，微軟亞洲研究院高級研究員。Dr Jun Yan graduated from Peking University in 2006 and then joined Microsoft Research Asia. He is currently research manager of Data Mining and Enterprise Intelligence Group. His research interests include Text Data Analysis, Knowledge Mining, Information Retrieval etc. He has more than 80 papers published in conferences and journals of related areas and has played as PC, senior PC of conferences including SIGKDD, SIGIR, AAAI etc. He is currently deputy director of Microsoft-Peking University joint lab.

　　報告內容：In this talk, we will mainly introduce an application of knowledge mining and natural language processing in healthcare domain, including bi-direction knowledge graph construction, knowledge explicit representation by synonym learning and question retrieval with knowledge data with application scenarios.

　　報告題目：精益地構造問答系統

　　專家介紹：鮑捷博士，有十余年的人工智能研究經驗，研究領域有神經網絡、知識表現與推理、語義網、機器學習、自然語言處理等。中國中文信息學會語言與知識計算專委會委員。歷任美國三星研發中心研究員，MIT訪問研究員，BBN訪問研究員，RPI博士后，Iowa State Univ博士，W3C Web本體語言工作組成員，國際語義網會議ISWC組委會和程序委員會成員。

　　報告內容：問答系統是一種復雜系統，難以一次性整體構造，也不存在單一算法的解決方案。端到端的訓練算法在現實落地中經常會遇到困難。本次講座探討如何精益地構造問答系統，即如何循序漸進的從簡單到復雜，去“生長”一個問答系統。

　　報告題目：如何搭建Chatbot以及聊天機器人理論框架

　　專家介紹：魏晨，圖靈機器人認知計算小組負責人。于2012年獲得碩士學位。碩士期間在數據挖掘領域發表了2篇會議論文，1篇ISF期刊，Springer書的一章，和1本書(在亞馬遜售賣)。曾經是美國政府特邀訪問學者，也曾在科英布拉大學做研究員。目前在圖靈機器人工作。研究興趣包括推薦系統，知識圖譜和文本挖掘。

　　圖靈機器人公司是以語義理解為核心驅動力的人工智能公司，致力于“讓機器理解世界”， 產品服務包括機器人開放平臺，機器人OS和場景方案。公司成立于2010年，2013年推出全球第一款中文人工智能語音助手-蟲洞語音助手，累計4500萬用戶量。2014年推出開放人工智能機器人平臺，至今已有60多萬合作伙伴和開發者。讓開發者和廠商能夠在10分鐘內創建專屬的聊天機器人。2015年推出圖靈OS。2016年推出圖靈OS 1.5。

　　報告內容：隨著人工智能的高潮，聊天機器人漸漸引起了人們的青睞。如何快速的搭建一個聊天機器人，其背后的主要技術是什么。在搭建的過程中，需要借鑒怎樣的理論框架。圖靈機器人將會進行分享。

　　交通路線

　　1.乘坐地鐵四號線，在【魏公村站】下車，從A口出，從北京理工大學東門進入校園;

　　2.乘坐563、645、運通103路在【魏公村路東口】下車，從北理工小南門(或稱東南門，附近有很多快遞)進入校區;

　　3.乘坐26路、355路、365路等路線【三義廟】下車，從北理工北門進入校區

　　進入校園以后，大家可以直接問可愛的同學或者導航到達，導航目的地為【北京理工大學-研究生教學樓】