主题:KG meet Bots

工业论坛Panel(8月29号11:00-12:00)

工业论坛报告(829日,下午报告顺序待定)

IBM中国研究员 

  • 报告题目:认知医疗:个性化,循证的智慧医疗
  • 报告人:倪渊
  • 报告人简介:倪渊博士,IBM中国研究院资深研究员。倪渊于2003年从复旦大学计算机专业获得学士学位,2007年从新加坡国立大学计算机学院获得博士学位。之后,于2007年12月加入IBM中国研究院。倪渊感兴趣的研究方向包括语义网技术、自然语言处理,数据挖掘以及机器学习,并致力于将这些技术应用到医疗信息领域。倪渊在IBM中国研究院主要参与的项目有深度问答沃森项目, 临床问题的自动问答项目,Debater等项目。倪渊曾发表20余篇国际一级会议论文,包括SIGMOD,ICDE, ISWC,WSDM, CIKM, MEDINFO, MIE等,并担任CIKM,ISWC,CSWC, APWeb 的审稿人。
  • 报告内容摘要:

小米公司

  • 报告题目:小米AI音箱中的自然语言处理技术
  • 报告人:王刚
  • 报告人简介:王刚是大米大脑语音交互的负责人,承担小米智能引擎的研发工作,为小米的各类智能设备提供语音交互服务,目前已支持小米人工智能电视、小米AI音箱及生态链其他智能硬件。王刚毕业于香港科技大学计算机科学系博士,长期从事数据挖掘和机器学习方向的研究,2007年加入微软亚洲研究院机器学习组,2010年加入腾讯,负责搜索排序质量的相关工作,2013年加入小米。
  • 报告内容摘要:小米AI音箱在7月底发布,成为了在智能音箱领域的一个重量级产品。小米AI音箱目前支持了超过50个垂域,我们根据每个垂域的特点,构建了不同垂域的知识图谱,并基于每个垂域知识图谱的特点构建了领域理解和语义解析方法。这次报告将第一次全面的介绍小米AI音箱中的体系架构和技术栈,讲述了小米AI音箱背后的智能引擎如何从零开始,一步步的构建之路。

龙泉寺 

  • 报告题目:大藏经整理与研究
  • 报告人:龙泉寺贤度法师
  • 报告人简介:贤度法师,2010年毕业于中科院计算所,2012年在龙泉寺出家,2017年2月至今任北京龙泉寺人工智能与信息技术中心主任。
  • 报告内容摘要:
    • 佛教大藏经的整理与研究是一件很有意义的文化工程。
    • 我们已经完成的一些工作:龙泉字库、切字平台等。
    • 未来的计划的工作:藏经OCR、藏经校勘、文本挖掘等。
    • 希望通过人工智能等技术来做好藏经整理与研究工作。

腾讯 

  • 报告题目:针对金融智能客服知识图谱的构建
  • 报告人:鲁亚楠
  • 报告人简介:腾讯微信模式识别中心研究员。2016年毕业于武汉大学计算机学院,研究方向为自然语言处理。2014年9-12月在新加坡科技与设计大学交流,研究深度学习在自然语言处理上的应用。2016年7月加入腾讯微信模式识别中心,主要研究方向为领域知识图谱、语义计算、智能问答。
  • 报告内容摘要:介绍领域知识图谱构建、挖掘以及在智能客服系统中的应用。

阿里巴巴 

  • 报告题目:阿里商品知识图谱
  • 报告人:张伟
  • 报告人简介:张伟 博士,阿里巴巴业务平台事业部高级算法专家&知识图谱团队负责人。博士毕业于新加坡国立大学,本科毕业于哈尔滨工业大学。曾任职新加坡资讯通信研究院自然语言处理应用实验室主任。研究领域:知识图谱、信息提取等。
  • 报告内容摘要:在阿里巴巴生态里我们积累了海量的商品数据,这些宝贵的商品数据来自于淘宝、天猫、1688、AliExpress等多个市场。首先,阿里商品知识图谱承载着商品标准化这一基础性,根源性的工作。本次分享会详细阐述阿里的商品规范和商品数据质量。 其次,知识图谱以商品、 标准产品、 标准品牌、 标准条码、标准分类为核心,利用实体链指和语义分析技术,关联了例如舆情、百科、国家行业标准等9大类一级本体。本次分享详细阐述我们的多源知识图谱融合、NERL和文本关系抽取技术。 最后,阿里知识图谱利用前沿的深度学习、语义推理等技术,打造全网商品智能服务体系,服务阿里生态中的各个角色。本次分享详细介绍知识图谱的推理引擎技术。 阿里商品知识图谱在阿里生态意义重大,广泛地应用于搜索、前端导购、平台治理、智能问答、品牌商运营等核心、创新业务。

cnSchema

  • 报告题目:cnSchema:中文开放知识图谱Schema
  • 报告人:丁力
  • 报告人简介:丁力博士,海知智能CTO,联合创始人。OpenKG发起人之一,全球首款语义搜索引擎Swoogle作者,美国开放政府数据Data.gov语义技术专家,国际语义网大会挑战赛第二名。主要研究方向为语义搜索,知识图谱,政府数据公开,机器学习与中文自然语言处理等。发表上百篇论文,引用量过万,Google H-index >30。北京大学学士及硕士,UMBC博士,斯坦福博士后,前RPI研究员,前高通研究院科学家。
  • 报告内容摘要:cnSchema是OpenKG的一个工作方向,其目标就是结合schema.org,开发领域知识图谱的通用schema 数据模型、规范标准以及应用案例,支持开放中文知识图谱应用落地。cnSchema主要解决如下三个问题,(1)智能机器人(Bots)成为新的知识图谱应用入口。Bots是搜索引擎后新兴的人机接口,对话中的信息粒度缩小到短文本、实体和关系,要求文本与结构化数据的结合,要求更丰富的上下文处理机制等,这对知识图谱更为依赖。(2)知识图谱schema缺乏对中文市场的支持。schema是知识图谱接口的关键,不论是schema自身的中文表示,对接中文自然语言处理,还是针对中文信息中特有现象都缺乏支持。(3)知识图谱市场化程度低。知识图谱的构建成本高,容易重新发明轮子,需要有合理的方法实现成本分摊,保障数据发布者的利益,支持数据使用者说明需求,最终快速打通应用实现可衡量的价值。

云之声:刘升平,基于知识图谱的会话式交互

  • 报告题目:基于知识图谱的会话式交互
  • 报告人:刘升平
  • 报告人简介:刘升平,云知声AI labs资深专家;研究院资深研究员,中文信息学会语言与知识计算专委会委员。2005年获得北京大学数学系博士,是国内语义网研究的开创者之一, 是2010和2011年国际语义Web大会的程序委员会委员。曾在语义网,机器学习、信息检索,医学信息学等领域发表过20多篇论文。在IBM工作期间,两次获得IBM研究成就奖。在云知声工作期间,领导语义团队,成功发布了国内首个支持智能对话和实时定制优化的语义云平台。
  • 报告内容摘要:人机对话系统,或者会话交互,有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的,知识图谱作为一种大规模知识的表示形式,在人机对话系统中各模块都有重要的应用。本报告将结合工业级的人机对话系统实践经验,阐述知识图谱在人机对话系统的核心模块,包括语义解析,聊天机器人,问答系统,会话式推荐等上面的应用。

数库科技:金融行业知识图谱应用分享

  • 报告题目:知识图谱, 企业大数据治理的基石 ――金融行业知识图谱应用分享
  • 报告人:夏磊
  • 报告人简介:数库科技 CTO。 2012年加入数库,负责整体研发和技术发展,推动人工智能在金融领域的应用。在加入数库之前,曾先后就职于IBM Demandtec和HP,分别从事retailer大数据架构、云计算和移动互联网架构工作。
  • 报告内容摘要:伴随着人工智能的新一波舆论浪潮,越来越多的企业开始关注如何将人工智能应用到自身的业务中去。知识图谱,作为人工智能技术中的基础领域,并不为企业所熟知。结合数库科技多年在金融领域的实践,我们一起探讨:l  企业的哪些场景需要构建知识图谱?l  如何建立知识库――从数据中挖掘知识、到搭建知识库。l  知识库的应用

广州索答:徐叶强,智能厨房问答中的知识图谱技术应用研究

  • 报告题目:智能厨房领域问答中知识图谱技术的应用研究
  • 报告人:徐叶强
  • 报告人简介:广州索答信息科技有限公司CTO,主导开发智能厨房产品。中文知识图谱联盟(openKG.cn)联合发起人之一。原安望科技CTO,智能机器人“小灵灵” 联合创始人,酷狗音乐核心算法负责人。在知名行业会议和期刊上发表论文十余篇。5项发明专利。
  • 报告内容摘要:厨房领域问答主要包含四大功能模块,菜谱、音乐、视频和厨电控制。问答系统中,用Q-A对是很难准确理解用户意图的,从而可能出现答非所问的情况。知识图谱具有推理、上下位关系、分类等能力,在领域问答中表现出比较优越的性能。本次交流,重点介绍菜谱的知识图谱相关技术,包括:实体链接、图谱构建、语义搜索、图谱分布式架构等内容。

鼎复数据:吴雪军,金融知识图谱构建与应用

  • 报告题目:金融知识图谱自动构建和应用
  • 报告人:吴雪军
  • 报告人简介:联合创始人兼CTO,曾任阿里巴巴研究员/资深总监、百度科学家、天涯社区副总裁。曾创立百度自然语言处理部,带队研发了百度的新一代网盟广告系统Nova。2010年加入阿里巴巴,负责阿里妈妈技术部、阿里无线算法、搜索事业部算法等
  • 报告内容摘要:知识图谱在金融领域具有重要应用。我们主要介绍我们在金融知识图谱构建中遇到的各种问题,以及我们采用的一些算法,例如我们在非结构化文本提取中采用的基于抽象语义表达的有监督的公告事件提取算法。另外我们还会和大家分享一下我们在图谱架构方面的一些工作。在以三元组为基本存储格式的基础上,为了优化查询效率同时支持了表的存储结构,同时支持增量更新,对于某些数据支持实时更新。最后我们会介绍一下知识图谱在我们金融产品中的一些应用。