研讨会 | “人工智能与行业知识图谱技术实战”研讨会

人工智能时代

2017年7月，国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出“建立新一代人工智能关键共性技术体系”的重点任务和设立“新一代人工智能重大科技项目以及“1+N”人工智能项目群”，特别强调“研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统”的关键共性技术。

目前，人工智能研发人才与教育师资严重匮乏，为满足学界和业界需求，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、北京数据科学联合教育中心、北京理工大学大数据创新学习中心联合举办本次“人工智能与行业知识图谱技术实战”研讨会。

会议主题

1. 知识图谱技术实战：知识图谱技术概览、知识图谱存储技术、知识图谱计算技术、知识图谱自然语言交互技术、知识图谱问答技术。

2. 知识图谱前沿研究与应用：人工智能与知识图谱前沿动态、从人工智能到开放知识图谱。

时间地点

会议时间：

2018年5月11日——5月13日

地点：

北京理工大学

（会议前2天邮件通知具体地点）

会议日程

主办单位

北京数据科学联合教育中心

北京理工大学大数据创新学习中心

承办单位

绘辰科技（北京）有限公司

协办单位

教育部高等学校计算机类专业

教学指导委员会

电子工业出版社

专家介绍

及研讨内容简介

专家介绍

王昊奋

北京理工大学大数据创新学习中心特聘专家，上海交通大学博士，著名知识图谱专家，中文知识图谱zhishi.me创始人、CCF YOCSEF上海主席，OpenKG联盟发起人之一、CCF术语专委会执委，中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表75余篇高水平论文，其中包括35余篇CCF A类和B类论文。

带领团队构建的语义搜索系统在十亿三元组（Billion Triple Challenge）中获得全球第2名的好成绩；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中获得全球第1名的好成绩。他带领团队构建了第一份中文语义互联知识库zhishi.me，被邀请参加W3C的multilingual研讨会并做报告。他还带领团队参加了百度知识图谱竞赛获得所有任务第一名的好成绩。此外，他还长期作为ISWC, WWW, AAAI等国际顶级会议程序委员会委员。

邹磊

北京大学教授，博士生导师。2009年9月加入北京大学计算机科学技术研究所，2016年国家自然科学基金优秀青年基金获得者，分别于2003年和2009年毕业于华中科技大学计算机科学与技术学院，获得工学学士和工学博士学位；其博士学位论文获得2009年中国计算机学会优秀博士学位论文提名奖和湖北省优秀博士论文奖。2014年邹磊所主持的项目“海量图结构数据存储和查询优化理论研究”获得中国计算机学会自然科学二等奖。

研究领域包括图数据库，RDF知识图谱，尤其是基于图的RDF数据管理。发表了30余篇国内外学术论文，包括CCF-A类的数据库领域国际顶级期刊/会议论文16篇；其论文被引用超过1000多次（根据Google Scholar的统计），单篇最高被引用260余次。

胡芳槐

北京理工大学大数据创新学习中心特聘专家，华东理工大学博士，知识图谱实战专家。近10年知识图谱和本体学习研究以及产业化经验，多个相关方向的国家项目和上海市政府项目骨干成员，国内最早研究中文知识图谱构建并进行产业化探索，并在中文图谱构建、机器学习方面在国际知名会议如ISWC和期刊上发表多篇相关论文。

长期专注在大规模知识图谱存储实战、文本抽取、知识计算领域，多次受邀参与行业顶级交流报告包括大规模存储实战解析、大规模知识图谱应用、CCKS2017知识图谱实战报告等。

丁军

北京理工大学大数据创新学习中心特聘专家，华东理工大学博士，PlantData创始人，知识图谱理论与实战专家，在语义网、本体、知识工程及知识图谱等领域有多年以上的研究和产业化经验，长期从事行业知识图谱构建及应用方面研究。

自主研发PlantData 图谱数据智能平台，致力于推进行业私有化知识图谱的构建及应用，现已有国网电力科技知识图谱、全国企业商业知识图谱，中外创投知识图谱，全国专利知识图谱、电商商品图谱、包装工程行业知识图谱等行业应用成功落地。目前担任CCF术语工作委员会委员、北理工大数据创新学习中心顾问、同济大学毕设校外导师等社会职位。

研讨与培训内容简介

Part

知识图谱前沿与应用：

基于知识图谱的RDF管理系统

研讨图数据库的RDF数据管理问题，讲授有效地回答SPARQL和自然语言查询的子图匹配设计机制和方法。同时，讲解图RDF数据管理的Demo系统原理，演示支持SPARQL 1.1的RDF存储和查询的gStore系统和支持自然语言和关键词RDF语义的gAnswer系统。

Part

行业知识图谱+：

技术生命周期与行业实践

从行业知识图谱生命周期的6个阶段（知识建模，知识获取，知识融合，知识存储，知识计算和知识应用）讲解行业数据中的知识图谱基本解决方案和典型应用场景，详细介绍各阶段中的相关技术、可用工具和最佳实践案例。

Part

行业知识图谱+：

知识建模与知识存储技术及工具

为让技术爱好者能够快速上手知识图谱，着重讲解知识图谱生命周期中两大环节：知识建模及知识存储相关技术及工具，依托成功案例进行实操演练。

Part

行业知识图谱+：

大规模图谱计算技术、工具及应用

从大规模图谱计算角度系统地讲解大规模图谱计算技术、工具及应用，主要涉及图分析、图算法、图挖掘分析，同时进行实战演练。

Part

行业知识图谱+：

基于知识图谱的自然语言交互技术、工具及应用

从语义分析角度全面介绍智能搜索、智能问答及会话式BI的技术；以典型行业为例，重点讲解知识图谱技术在实体识别、意图识别，查询构建等问答的应用。同时，开展行业数据与需求特点的问答系统落地实战以及KGRobot在智能问答、会话式BI中的实战解析。

Part

知识图谱前沿与应用：

知识图谱研究进展、现状与发展未来——从人工智能到开放知识图谱

从人工智能看知识图谱，细致地讲解知识图谱在搜索、问答、聊天机器人、阅读理解、辅助决策等方面的前沿应用，以及支撑这些智能应用的核心技术。将着重介绍通用和领域知识图谱的研究现状及未来趋势，最后将系统地介绍OpenKG，尤其是OpenKG在百科知识发布与链接、开放知识图谱的schema，和知识图谱开源工具。

会议事项

报到事项

报到时间：

5月10日17:00-20:00

5月11日7:00-8:30

报到地点：

具体地点，将在会议前三天邮箱通知

会务费

RMB 3980元/人（含税）；（含培训费、教材资料费、发票费、场地费、午餐费、会议注册费等）。

参会学员如需获得工业和信息化部人才交流中心颁发的《工业和信息化领域急需紧缺人才培养工程证书》，另外提交一张一寸照片和缴纳证书工本费RMB 300元/人。

会议提供午餐。

住宿及交通费用自理。