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知识图谱构建的三个核心前沿探讨和工业落地经验丨CNCC技术论坛

阅读量:30 2020-09-28 收藏本文

CNCC技术论坛《知识图谱:多模态、可解释性与低资源》将邀请京东集团、哈工大、中山大学、浙江大学等学术界、企业界专家共聚一堂,探讨知识图谱的三个核心问题,并进行深入的学术前沿探讨和工业落地经验分享。请尽快报名,30日前享早鸟票优惠。

互联网的普及促进了大数据火爆,而大数据应用的背后是人工智能算法。而数据和算法又为构建知识图片提供了技术基础和发展条件。知识图片已经在语义搜索、智能问答、数据分析、自然语言理解、视觉理解、物联网设备互联等多个方面发挥出越来越大的价值。


CCF中活动中关于知识图谱的场场爆满,CCF公众号、CCCF中关于知识图谱的文章阅读量也十分可观。AI发展的底层支撑是知识图谱,所以知识图谱日渐升温已经成为事实。而今年CNCC技术论坛《知识图谱:多模态、可解释性与低资源》将邀请京东集团、哈尔滨工业大学、中山大学、浙江大学等学术界、企业界专家共聚一堂,深入探讨知识图谱的学术前沿探讨和分享工业落地实践经验。



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CNCC2020技术论坛:知识图谱:多模态、可解释性与低资源


知识图谱自2012年推出以来,在人工智能领域取得极大发展,已成为大数据时代的数据分析和表示的重要手段之一,尤其以大数据知识工程为典型代表,成为认知智能的核心基础技术,并有力推动了各领域智能化发展进程。知识图谱已在大规模应用场景中取得了显著地性能提升和成果落地,然而如何从非结构化甚至是多媒体数据提取结构化知识,以更好地支撑多模态知识图谱的构建、如何让知识图谱为黑盒化的深度学习解释性方面的理论提升,提供全新机遇,以及如何在较低资源的情形下进行交互式知识推理和知识补全等一系列问题,成为当前知识图谱领域的研究主流。本论坛邀请知识图谱研究领域中国内高校和企业界资深专家和学者,共同就知识图谱构建的三个核心关键问题:多模态、可解释性和低资源等,进行深入的学术前沿探讨和工业落地实践经验分享。


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讲者介绍



何晓冬

个人简介:何晓冬,CCF企工委副主任、TF主席,京东集团副总裁、AI常务副院长、智能人机交互部负责人,IEEE Fellow,香港中文大学(深圳)等高校兼职教授。他和合作者在自然语言处理和语言与视觉多模态信息处理领域发表的DSSM、HAN、SAN、CaptionBot、DistMult、Bottom-Up Attention等工作在业界获得广泛应用,谷歌学术引用超过2万次,引用过千次的论文5篇。何晓冬博士在京东负责领导团队开展人工智能基础技术研究,以及人机交互协同技术在智能客服、营销、消费多媒体、数字决策与赋能等场景的商业化。


演讲题目:多模态与知识驱动的数字内容生成


秦兵

个人简介:秦兵,女,哈尔滨工业大学计算机学院长聘教授、博士生导师。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索中心主任。中国中文信息学会理事、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任、国家重点基金项目负责人。多年来一直从事自然语言处理研究,主要研究方向:自然语言处理、知识图谱、文本挖掘、情感分析等。连续主持多项国家自然科学基金面上项目及科技部重点研发计划课题。担任国内外多个著名会议的程序委员会主席和领域主席。在国内外重要会议和期刊发表论文100余篇。持续与多家互联网企业开展合作,多项研究成果在企业应用落地。获黑龙江省科技进步一等奖、黑龙江省技术发明二等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖等若干奖项。入选“2020年度人工智能全球女性榜单”和“福布斯中国2020科技女性榜”。


演讲题目:开放域多元知识图谱构建及应用


梁小丹

个人简介:Dr. Xiaodan Liang is currently an Associate Professor at Sun Yat-sen University. She was a Project Scientist at Carnegie Mellon University, working with Prof. Eric Xing. She focuses on the interpretable and cognitive intelligence and its applications on large-scale visual recognition, automatic machine learning and cross-modality dialogue systems. She has published over 80 cutting-edge papers which have appeared in the most prestigious journals and conferences in the field, Google Citation 6800+. She serves as an Area Chair of ICCV 2019, CVPR 2020 and Tutorial Chair (Organization committee) of CVPR 2021. She has been awarded ACM Chine and CCF Best Doctoral Dissertation Award and Alibaba DAMO Academy Young Fellow (Top10 under 35 in China), ACL 2019 Best Demo paper nomination. She and her collaborators has also published the largest human parsing dataset to advance the research on human understanding and successfully organized four workshops and challenges on CVPR 2017, CVPR 2018, CVPR 2019, CVPR 2020.


演讲题目:多模态知识推理及其在可解释性AI的应用


Panel嘉宾



王昊奋 

嘉宾简介:CCFTF知识图谱SIG主席,同济大学百人计划,特聘研究员。长期在一线人工智能公司担任CTO之职,拥有前沿科技视野及丰富的研发管理经验,荣获徐汇区学科带头人人才计划。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他负责参与多项省部级AI相关项目,发表90余篇AI领域高水平论文,被引用次数达到2000余次,H-index达到21。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”;所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前,他担任澳门永利娱乐登录入口[唯一官网]|值得信赖术语工委副主任;中国中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长、上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。


陈华钧

嘉宾简介:教授/博导,主要研究方向为知识图谱、自然语言处理、大数据与知识工程、智能生物医药等。浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室主任、浙江省大数据智能计算重点实验室副主任、爱思唯尔Elsevier Big Data Research 主编、CCF杰出演讲者、中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任、中文开放知识图谱OpenKG牵头发起人、全国知识图谱大会CCKS2020大会主席。在WWW/WSDM/ISWC, IJCAI/AAAI/KR, ACL/EMNLP/NAACL, VLDB/ICDE,  IEEE Magazine on Computational Intelligence, IEEE Intelligent System, TKDE, Briefings in Bioinformatics, AI in Medicine 等国际顶级会议或期刊上发表多篇论文,并曾获国际语义网会议ISWC2006最佳论文奖(第一作者)。作为负责人主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目、国家重大科技专项项目及企业合作项目等二十余项。曾获得教育部技术发明一等奖、国家科技进步二等奖、阿里巴巴优秀学术合作等奖励。


执行主席



林俊宇

个人简介:副研究员,CCF理事,CCF YOCSEF总部AC,CCF 计算机应用专委会副秘书长,现任中科院信工所网络空间技术实验室主任助理,参加完成国家自然科学基金、各类国防科技项目和省部级项目10项。获省部级科技进步二等奖1项,科技发明类二等奖1项;申请获得专利授权和软件著作权12项。在国际期刊会议上发表学术论文60余篇。主要研究方向:网络安全,未来网络,知识工程。


陈华钧

个人简介:教授/博导,主要研究方向为知识图谱、自然语言处理、大数据与知识工程、智能生物医药等。浙江大学阿里巴巴知识引擎联合实验室主任、浙江省大数据智能计算重点实验室副主任、爱思唯尔Elsevier Big Data Research主编、CCF杰出演讲者、中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任、中文开放知识图谱OpenKG牵头发起人、全国知识图谱大会CCKS2020大会主席。作为负责人主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划项目、国家重大科技专项项目及企业合作项目等二十余项。曾获得教育部技术发明一等奖、国家科技进步二等奖、阿里巴巴优秀学术合作等奖励。


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