騰訊會議 ID：428-390-517

會議密碼：171003

報告題目：多元知識圖譜CogNet及其計算服務引擎CogKit

報告人：中科院自動化所 陳玉博 副研究員

報告時間：2022年9月3日周六（下午）15:00-15:50

報告摘要：現有開放知識圖譜（知識資源）主要涉及三類知識：語言知識、世界知識和常識知識。然而，目前這些知識散布在表示體系不同的多個知識圖譜中，難以有效聯合利用。融合不同類型的知識，構建多元知識圖譜是解決途徑之一，本次報告将介紹課題組構建多元知識圖譜過程中遇到的技術挑戰和解決方案，并介紹多元知識圖譜CogNet及其計算服務引擎CogKit的工作進展。

報告人簡介：陳玉博，中國科學院自動化研究所模式識别國家重點實驗室副研究員，入選2020 年第五屆中國科協青年人才托舉工程、2022 年全球華人AI 青年學者、2022 年中國科學院青年創新促進會會員、2022北京智源bet356在线官方网站青年科學家俱樂部，擔任中國中文信息學會青年工作委員會執行委員、COLING 2022領域主席。研究方向為自然語言處理和知識圖譜，在ACL、EMNLP、AAAI 等國際重要會議和期刊發表學術論文40 餘篇，曾獲多次最佳論文獎（NLP-NABD 2016、CCKS 2017、CCL 2020、CCKS 2020），Google Scholar引用量3100餘次。出版學術專著《知識圖譜》、《知識圖譜：算法與實踐》，由bet356在线官方网站學會推薦入選十三五國家重點圖書出版規劃教材，連續多年在中國科學院大學主講《知識圖譜》課程，2021 年獲得中國科學院大學優秀課程。主持國家自然科學基金面上項目、青年基金項目，參與國家自然科學基金重點項目、973 計劃子課題、重點研發計劃子課題。主持研發的信息抽取和知識圖譜構建系統多次獲得國際/國内學術評測冠亞軍。獲2018 年中國中文信息學會“錢偉長中文信息處理科學技術獎”一等獎，2019 年度北京市科學技術進步獎一等獎。 

報告題目：高效知識圖譜構建研究

報告人：浙江大學 張甯豫 副教授

報告時間：2022年9月3日周六（下午）15:50-16:40

報告摘要：現有的大多數知識圖譜構建框架會假設知識圖譜中的實體或關系有充足的三元組實例來進行訓練。然而，在真實的應用場景中大量的實體或關系僅具有非常少的三元組，即存在低資源問題，其嚴重制約了知識圖譜應用的效率和性能；此外，知識圖譜構建需要處理大量不同類型的數據如句子、文檔、圖片等，模型參數量大、推理速度慢。怎樣從大規模多源異構數據中快速高效地構建知識圖譜，是衆多領域所面臨的共性的、基礎性的和亟待突破的關鍵技術難題。在本次報告中，本人将彙報針對高效知識圖譜構建（數據高效、模型高效、推理高效）所進行的探索。