KnowledgeGraph Slides项目(CCKS系列报告2013-2018)

简介

 Knowledge Graph Slides, a collection of knowledge graph lectures, including the ccks series from 2013 to 2018, 中文知识图谱计算会议CCKS报告合集,涵盖从2013年至2018年,共48篇,从中可以看出从谷歌2012年推出知识图谱以来,中国学术界及工业界这6年来知识图谱的主流思想变迁。
项目地址:https://github.com/liuhuanyong/KnowledgeGraphSlides

项目介绍

  懂语言者得天下,自然语言处理是人工智能皇冠上的一颗明珠,这句话,大家都耳熟能详了。确实不错,相比三大信息流(图像,语音,文本)前两个信息流都已经取得了较大的突破,而由于自然语言的不确定性根本特征,目前自然处理虽然在某些任务上超越了人类(尤其是2018年11月份的BERT模型出世,吊打人类水准),但总体上来说,都集中在判别和分类问题上,在推理、文本生成上还是有很长一段路要走。
  知识图谱,与以深度神经网络为首连接主义不同,作为符号主义,从一开始提出就注定了要从知识表示、知识描述、知识计算与推理上不断前行。知识图谱是年老的,从最初的逻辑语义网(semanticnet)、到语义网络(semantic-web)、到Linked-data,在到现在的知识图谱,知识图谱从一开始到现在,说长的话,已经经历了将近50年的时间。知识图谱又是年轻的,知识图谱真正作为一个突出热点走进大家眼球的,还是在2012年收购freebase的google,终于在受不了传统的文档搜索,而寻求一种更为简洁、人性化的搜索方式后以简洁答案、知识卡片的方式形成了大家现在一直提到的知识图谱(还记得蒙娜丽莎月达芬奇的经典图),从这个时间算起,也就7年的时间,所以知识图谱又是年轻的。
  在这前前后后7年的时间里,知识图谱得到了全面的发展,从知识的组织,知识的构建(包括知识抽取,知识融合,知识链接,知识补全[缺失知识补充,既定知识辨识])等技术得到了快速的发展,虽然目前的性能还远没有达到可以完全实用的地步,但这种繁荣迹象承载着广大科研人员的辛勤劳动和整个知识时代的推动。从CCKS的举办议题和懂特邀报告来看,我们可以看到知识图谱话题的演变,从2013年偏向概念与本体的知识图谱构建到2014年的知识链接,再到2015年的领域知识学习与深度学习引入,再到2016年的工业界知识图谱出现,再到2017年的中文开放知识图谱openkg的提出与知识图谱的体现化,再到2018年的工业界知识图谱全面开花,我门可以看到这个领域的进步。学术界与工业界自打从娘胎里出来后,就注定了两者之间存在着一直为世人所诟病的gap,前者往往会在一个数据小,干净的环境下去从事基础科学研究,而以经济效益和实际价值的工业界所面临的压力却要强的多。我觉得ccks做的很好的一点,就是有意识的缩小这种天然的gap,这是值得推崇的,有利于推进知识图谱既作为基础科学,又作为知识技术得到全面的发展。
  总而言之,知识图谱,前路需考量,知识图谱就自身的架构和自身的技术而言还存在一些问题,一门科学技术的成败,与其自身的定义(或者叫体系)和自身的技术水平以及与现实问题的结合度息息相关,这就注定了知识图谱未来必须要针对其描述体系,对现实人类社会知识的描述框架进行审视和调整(比如引入事件、做事件图谱、事理图谱)。在技术上,可能深度学习技术会越来越强,新的语言模型和编码器也会越来越好。第三就是与现实问题,如具体业务的紧密度,可解决程度(我们为什么当初要提出知识图谱这个概念,用它来做什么,现在是否跑偏?)。只有从这三个方面一同发力,才能前路可望。
  作为自然语言处理界的一颗小螺丝钉,希望可以从点滴做起,做好一点知识图谱的事情。所以,与之前的代码项目不同,本项目贡献一下文档。

知识图谱会议报告合集

 CCKS从2013年开始举办,每年举行一次,目前已经举办6届,作者通过网上收集,最终收集形成6年共48个ccks2018的报告集合。这些报告都十分精彩,相信能够给大家带来帮助。

序号年份文件名
12013百度-NLP Techniques in Knowledge Graph.pdf
22013李娟子-跨语言知识图谱构建.pdf
32013朱小燕-信息获取与知识图谱.pdf
42013刘康-中文知识图谱体系、获取与服务.pdf
52013阿里-电子商务语义库.pdf
62013搜狗-面向知识图谱的搜索技术.pptx
72013韩先培-面向中文知识图谱构建的知识融合与验证.pdf
82014???????出门问问-知识图谱自动问答.pdf
92014漆桂林-知识本体推理.pdf
102014科大讯飞-从应用角度来看知识图谱的价值和挑战.pdf
112014李娟子-知识图谱大数据语义链接的基石.pdf
122015陈华均-从数据互联到知万物互联.pdf
132015Estevam R-Building a Knowledge Graph by Reading the Web.pdf
142015秦兵-《大词林》中实体上位词获取及层次化构建方法.pdf
152015李娟子-特定领域知识图谱构建初探.pdf
162015鲍捷-知识图谱的知识表现方法回顾与展望.pdf
172015Jianyong Wang-Entity Linking wih a Knowledge Base for Heterogenous Data.pdf
182015Gerard de Melo-The Future of Knowledge Graphs - Moving beyond Simple Collections of Facts.pdf
192015黄智生-海量语义数据处理与知识服务.pdf
202015刘知远-大规模知识图谱表示学习的趋势与挑战.pdf
212015赵军-深度问答技术.pdf
222015富士通-基于LOD技术的知识优化和知识表示.pdf
232016图灵机器人-知识图谱中的自动问答.pdf
242016Jeffz-Testing and Assessing the Quality of Knowledge Graphs.pdf
252016云知生-从语义到语用.pdf
262016鲍捷-精益知识图谱方法论.pdf
272016富士通-KGinJapan.pdf
282016Sheng-Chuan Wu-Analytic knowledge graph for healthcare.pdf
292016Dekang Lin-question answering and knowledge graph.pdf
302016发现数据之美-大规模知识图谱的构建及应用.pdf
312016TRS水晶球-基于动态本体的知识管理实例.pdf
322016陈培华-小i机器人在中文语义开放平台的研究与进展.pdf
332016海云数据-图数据可视化辅助关联分析实践.pdf
342016王忠远-Understanding Short Texts.pdf
352017丁力-cnschema-.pdf
362017刘康-知识图谱导论.pdf
372017CCKS交流-语音交互中的自然语言处理技术.pdf
382017CCKS2017-会议手册.pdf
392017王昊奋-知识图谱实践.pdf
402017邱锡鹏-知识获取方法.pdf
412017鼎复数据-金融知识图谱介绍.pdf
422017邹磊-基于图的RDF数据管理.pdf
432018丁力-openkg进展报告.pdf
442018腾讯叮当-腾讯叮当对话系统实践.pdf
452018智通科技-勘探开发知识图谱计算研究及应用.pdf
462018思必驰_启发式对话中的知识管理.pdf
472018鲍捷-金融知识图谱的发展近况和应用回顾.pdf
482018云知声-大规模医疗知识图谱构建与应用.pdf

获取方式

由于文件较多且较大,作者将以上文件上传至百度网盘,供大家下载。
链接:https://pan.baidu.com/s/11FA2Qimm3_OuXOLxn2AFSw 密码:ibxj

总结.

1、本项目通过个人对ccks资料的收集,完成了从2013年至2018年共6年的知识图谱报告的简介与开源。
2、本项目中所涉及到的报告内容均来源于网上公开资源,对此免责声明。
3、本项目中所公开的资源只供学习使用,切不可用于商用(用于换取积分等)。
4、知识是用来共享的,希望大家一起行动起来,为自然语言处理敬一份力量。

如有自然语言处理、知识图谱、事理图谱、社会计算、语言资源建设等问题或合作,可联系我:
1、我的github项目介绍:https://liuhuanyong.github.io
2、我的csdn博客:https://blog.csdn.net/lhy2014
3、about me:刘焕勇,中国科学院软件研究所,lhy_in_blcu@126.com

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/480513.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构--链表--约瑟夫环问题(单向循环链表)

问题:一群人站成一个圆圈,从一个人开始报数,1, 2 ,。。。m,报到m的拉出去砍了,求被砍的顺序和最后一个活下来的。 利用单向循环链表实现 C代码如下:(参考书籍&#xff…

献给新一代人工智能后浪——《后丹》

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍视频来源:AIZOO《后丹》那些口口声声,掉包调参侠的人,应该看着你们像我一样,我看着你们,满怀羡慕。人类积攒了几十年的科技,所有的模型、数据、框架和显卡&#xff0c…

神经网络算法学习---mini-batch++++mini-batch和batch的区别

Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开。 首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数? Batch 的选择,首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小,完全…

进阶阿里架构师:算法、编程语言、数据库、架构设计!书单推荐!

阿里架构师必读书单 数据结构与算法:算法、算法导论等。 编程语言:java编程思想、java核心技术等 模式与设计:设计模式、代码重构、深入理解java虚拟机 数据库:mysql优化、oracle、redis实战、mongodb权威指南等。 架构设计&a…

刘知远 | 语义表示学习

本文转载自公众号:人工智能图灵。刘知远,清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位,已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文60余篇&#…

中文自然语言处理语言资源项目(ChineseNLPcorpus)

ChineseNLPcorpus An collection of Chinese nlp corpus including basic Chinese syntactic wordset, semantic wordset, historic corpus and evaluate corpus. 中文自然语言处理的语料集合,包括语义词、领域共时、历时语料库、评测语料库等。本项目简单谈谈自己…

数据结构--链表--LRU缓存

LRU&#xff08;Least Recently Used&#xff09;缓存策略&#xff1a; 通俗的讲就是&#xff0c;最近使用的放在最前面&#xff0c;不经常使用的放后面&#xff0c;满了就删除 C代码实现 //用单链表实现LRU策略 2019.3.17 #include <iostream> #include <string…

透过现象看机器学习:奥卡姆剃刀,没有免费的午餐,丑小鸭定理等

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP 秘籍本文对PAC学习理论、没有免费的午餐定理、丑小鸭定理、奥卡姆剃刀原理等机器学习中有名的理论或定理进行了详细的梳理。在机器学习中&#xff0c;有一些非常有名的理论或定理&#xff0c;这些理论不仅有助于我们从本质理解机器学习特性&a…

NAACL 2019最佳论文:量子概率驱动的神经网络

今天要介绍的文章与当前大火的 BERT 同获最佳论文&#xff0c;摘得 NAACL 2019 最佳可解释NLP论文&#xff08;Best Explainable NLP Paper&#xff09;。NAACL 与 ACL 和 EMNLP 并称之为 NLP 三大顶会&#xff0c;去年 ELMO 获得 outstanding paper&#xff0c;今年一共有五篇…

互联网优秀架构师必读书单V2.0

一篇文章搞懂高级程序员、架构师、技术经理、技术总监、CTO&#xff0c;从薪资到技能要领的区别&#xff0c;我提到了架构师的准确定义和所需工作年限&#xff0c;以及最重要的架构师的职责等。 从程序员进阶到架构师&#xff0c;6大核心技能详解&#xff0c;提到了从程序员进…

中文现代诗歌创作项目

PersonalModernPoems Personal Modern Poems,65 modern chinese pomes composed by myself which names ‘听说’<listening> that expresses the thought of life, love and surrounding during my bachelor period, 个人本科期间创作的个人现代中文诗集<听说>,一…

领域应用 | NLP 和知识图谱:金融科技领域的“双子星”

本文转载自公众号&#xff1a;恒生技术之眼。自然语言处理&#xff08;Natural Language Processing, NLP&#xff0c;语义计算&#xff09;和知识图谱&#xff08;Knowledge Graph, KG&#xff0c;知识计算&#xff09;作为认知智能的关键技术&#xff0c;正成为智能金融浪潮中…

数据结构--单链表single linked list(无表头哨兵)重写

针对上次写的单链表中不足的地方进行修改&#xff1a; 1.构造函数需要让用户输入&#xff08;bad&#xff09; 2.函数功能不单一&#xff0c;既操作链表&#xff0c;还打印输出&#xff08;bad&#xff09; 代码链接&#xff08;包含无头\有头单链表、循环单链表、双链表、循…

别再蒸馏3层BERT了!变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍神经网络模型除了部署在远程服务器之外&#xff0c;也会部署在手机、音响等智能硬件上。比如在自动驾驶的场景下&#xff0c;大部分模型都得放在车上的终端里&#xff0c;不然荒山野岭没有网的时候就尴尬了。对于BERT这类大模型来说&#…

LS-GAN:把GAN建立在Lipschitz密度上

最近很多关心深度学习最新进展&#xff0c;特别是生成对抗网络的朋友可能注意到了一种新的GAN-- Wasserstein GAN。其实在WGAN推出的同时&#xff0c;一种新的LS-GAN (Loss Sensitive GAN&#xff0c;损失敏感GAN)也发表在预印本 [1701.06264] Loss-Sensitive Generative Adver…

java程序员必看经典书单,以及各个阶段学习建议

最近&#xff0c;部分读者一直希望我给大家推荐java程序员必读书籍&#xff0c;以及java程序员每个阶段的学习建议。 今天&#xff0c;先给大家推荐1.0版本&#xff0c;后面再不断完善程序员必读书籍2.0版本。 希望&#xff0c;你早日成为牛逼的程序员。 程序员进阶之路 上图是…

数据结构--链表--单链表归并排序mergesort

思路&#xff1a; 1.将链表的中点找到&#xff0c;对其切分成2条 2.继续步骤1&#xff0c;切成4条&#xff0c;8条。。。,直至每段链表只有1个元素 3.归并操作&#xff0c;对两两链表进行合并排序&#xff0c;并返回回并后的链表的头结点&#xff0c;依次向上递归回去 C代码…

我们的实践:事理图谱,下一代知识图谱

原文链接&#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/s/iLfXeVeWE5CCs_sM_NAOSw 一、人工智能与认知智能 当前人工智能时代下&#xff0c;机器与人类之间的博弈一直在进行着。如图1所示&#xff0c;从1956年达特茅斯会议的召开标志人工智能诞生到深度学习模型在若干人工智能领域大规…

领域应用 | 偷偷告诉你,那些二次元萌妹都有个叫知识图谱的爸爸

本文转载自公众号&#xff1a;AI 时间。《AI108将》是AI时间全新的AI行业人物专访栏目。艾伦麦席森图灵说&#xff1a;有时&#xff0c;那些人们对他们并不抱有期望的人&#xff0c;却能做到人们不敢期望的事情。Sometimes Its very people who no one imagines angthing of wh…

白话生成对抗网络 GAN,50 行代码玩转 GAN 模型!【附源码】

今天&#xff0c;带大家一起来了解一下如今非常火热的深度学习模型&#xff1a;生成对抗网络&#xff08;Generate Adversarial Network&#xff0c;GAN&#xff09;。GAN 非常有趣&#xff0c;我就以最直白的语言来讲解它&#xff0c;最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加…