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1、知识图谱前沿技术研讨会知识图谱前沿技术研讨会肖仰华肖仰华 复旦大学复旦大学2015/12/29复旦大学知识工场 http:/1人与机器人与机器机器语义理解是机器与人和谐共存的前提！机器语义理解是机器与人和谐共存的前提！2015/12/292复旦大学知识工场 http:/关联是机器语义理解的核心关联是机器语义理解的核心知识图谱知识图谱 Google2012年提出知识图谱，应用于搜索 是大数据时代一种典型的大规模知识表示形式， 表达了实体及其之间的各类语义关系，相对于 本体等知识表示模型，有着较高的实体、概念 覆盖率，表达了更为丰富的语义关系意义意义1 1：下一代智能信息处理的关键技术：下一代智能
2、信息处理的关键技术 知识图谱是知识图谱是意图理解、关系解释、用户画像的技术基础；意图理解、关系解释、用户画像的技术基础； 在智慧搜索、智慧软件、移动安全、智慧商务在智慧搜索、智慧软件、移动安全、智慧商务等领域有着广阔应用前景等领域有着广阔应用前景意义意义2 2：实现机器智脑：实现机器智脑( (语言认知语言认知) )的关键技术的关键技术 美国脑计划、欧盟(IBM)蓝脑计划、Google全球脑计划、百度大脑计划、 中国脑计划 知识图谱为语义理解提供了丰富的背景知识，是探索语言以及概念认 知的数据基础，是机器智脑实现类人智能的核心2015/12/293复旦大学知识工场 http:/4机遇与挑战机遇与
3、挑战新机遇新机遇新挑战新挑战众包技术的成熟使得利用大规模人力资源构建知识图谱成为可能完成初始积累的在线知识库正迈进爆发式增长周期知识图谱在搜索之外应用价值日益显现深度学习使得无监督的知识图谱构建成为可能体量更巨 大关系更多 样质量要求 更苛刻计算任务 更复杂2015/12/29复旦大学知识工场 http:/5知识工场平台知识工场平台知识图谱云服务平台 集中发布、展示各 类知识图谱，以及相 关的应用系统与平台； 提供丰富的API访问 接口。http:/http:/2015/12/29复旦大学知识工场 http:/6知识库知识库1 1：CNCN- -DBPediaDBPedia致力于从中文百科类网
4、站（如百度 百科、互动百科等）中提取结构化 信息，并将其共享。目前已包含千 万级实体、亿级事实。 支持用户进行复杂查询， 并将中文百科类网站数据与互联网 上其他数据源数据进行连接关键技术关键技术基于深度学习的概念识别 实体链接 属性融合 跨语言类别推断 链接实体重组Examples:2015/12/29复旦大学知识工场 http:/7知识库知识库2 2：ProbaseProbase PlusPlus基于微软亚洲研究院大规模分类体 系Probase，通过一系列质量改进技 术构建的大规模实体概念分类体系。 包含千万级的实体与概念，以及isA 关系。 在概念化、摘要、搜索意图理解、 用户画像等领域发
5、挥重大价值。关键技术关键技术缺失边补全 错误边删除 isA关系推断 多源分类体系融合 中文分类体系补全Examples: Bill Gates isA Billionaire2015/12/29复旦大学知识工场 http:/8知识库知识库3 3：VerbVerb- -basebase基于概念模式的大规模动词知识库。 通过挖掘动词短语的概念模式，构建 了常见动词的语义表示形式。 该知识库涵盖常见2万动词，共计14 万短语。 基于概念模式的动词知识库已经在实 体概念化、词汇的语义表示等方面发 挥积极的作用。关键技术关键技术基于MDL的泛化Examples：2015/12/29复旦大学知识工场 ht
6、tp:/9系统与平台系统与平台KBQAKBQA：基于知识图谱的自：基于知识图谱的自 然语言问答系统然语言问答系统对于RDF的知识图 谱直接进行自然语言回答，能够回答各类事实 性问答。CalStayNight:CalStayNight:大规模分布式大规模分布式 智能防屏蔽互联网爬虫平台智能防屏蔽互联网爬虫平台 支持上百节点、分布式、防屏蔽、易部署、高可 用、优先级敏感的互联网数据爬取平台。NLPDL:NLPDL:基于基于TorchTorch深度定制深度定制 的深度学习平台的深度学习平台 支持主流深度学习模型与常见自然语言处理任务、 支持各类基于深度学习模型的知识抽取任务2015/12/29复旦大学知识工场 http:/2015/12/29知识 表示动词 表示众包 清洗图谱 构建实体 链接图谱 存储图谱 查询实体 探索实体 搜索概念 学习基于深度学习的文本处理表示应用管理构建OutlineOutline10复旦大学知识工场 http:/谢谢！谢谢！2015/12/29复旦大学知识工场 http:/11
