工业界论坛

主题1：智能交互中的知识图谱

时间：2018.08.17 （14:00-15:00）

地点：天津滨海一号大会场

报告1：

• 报告题目：腾讯叮当对话系统实践
• 报告人：赵学敏（腾讯）
• 报告概要：腾讯叮当是腾讯内部支撑语音交互类产品快速上线的平台及对话引擎，目前已经支持超过70个内置技能，包括垂直领域的任务型、知识问答、闲聊等多种类型，同时接入了100个以上的应用产品。作为腾讯叮当一项重要能力输出，腾讯叮当开放平台将于近期正式对外发布。腾讯叮当开放平台作为连接服务/内容提供方、技能开发者和硬件厂商的纽带，致力于打造一个开放的智能语音交互平台。本次报告将介绍腾讯叮当开放平台的体系架构和关键技术，讲述从无到有的构建之路。
• 报告人简介：赵学敏，腾讯叮当高级研究员&语义分析技术负责人。2016年9月加入腾讯叮当，主要研究方向为对话系统控制、语义分析及知识图谱。此前，曾任职腾讯社交与效果广告部高级研究员，成都小多科技有限公司CTO。

报告2：

• 报告题目：面向语音交互的知识图谱创建
• 报告人：曹涌（阿里巴巴）
• 报告概要：知识图谱是语音交互系统的基础模块之一，它为自然语言理解和对话策略选择等基础模块提供知识和推理，从而让系统的表现更加智能，因此如何高效地创建和更新知识图谱显得尤为重要。这里我们提出了通过无监督学习算法来解决知识图谱创建过程中的知识图谱融合问题，通过设计众包游戏的方式准确高效的收集和更新知识图谱的内容。无论是融合还是知识收集，都几乎不需要人工标注，大大的降低了知识图谱创建的成本；而同时通过深度学习，协同训练和众包交叉验证的方式保证了知识图谱的质量。通过大量在实际数据集上的实验，结果表明基于无监督学习和众筹的知识图谱创建准确高效。
• 报告人简介：曹涌博士目前是阿里巴巴人工智能实验室认知实验室资深算法专家/技术总监，主要研究方向是自然语言处理，知识图谱和智能对话系统等。他于2007年在中国科学技术大学取得博士学位后加入微软亚洲研究院，直至2018年3月加入阿里巴巴人工智能实验室，负责自然语言对话，内容生成和知识图谱挖掘。他专注于将新技术孵化和应用到新的场景中，在孵化微软学术搜索，人立方关系搜索和企业级对话服务助手EDI等产品原型的过程中，他主要负责搜索，实体抽取，知识图谱等相关的算法开发和平台建设；相应算法陆续被应用到Bing，Office，LUIS等多款微软产品当中。

报告3：

• 报告题目：启发式对话中的知识管理
• 报告人：葛付江（思必驰）
• 报告概要：自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。启发式对话通过建立知识点之间的话题关联，使对话系统能够主动发现相关知识，充分发挥知识的协同作用，引导对话过程，把知识在合适的时间主动送达用户。知识不只是以知识图谱或问答库等形式被动被搜索，启发式对话中的知识结合了先验经验和用户对话习惯，从而拥有知识角色，让对话理解和对话流程更加自然，也更有用户价值。
  自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。启发式对话通过建立知识点之间的话题关联，使对话系统能够主动发现相关知识，充分发挥知识的协同作用，引导对话过程，把知识在合适的时间主动送达用户。知识不只是以知识图谱或问答库等形式被动被搜索，启发式对话中的知识结合了先验经验和用户对话习惯，从而拥有知识角色，让对话理解和对话流程更加自然，也更有用户价值。
• 报告人简介：葛付江，思必驰北京研发院自然语言处理负责人，哈尔滨工业大学硕士毕业，12年自然语言处理研究和行业经验。曾任职联想研究院自然语言处理方向技术经理、富士通研发中心研究员 曾负责联想智能客服、智能音箱对话系统、用户画像分析、产品评论分析等AI转型项目的研发和成功落地 主要研发方向涵盖对话系统、情感分析、知识图谱等，在多模态智能服务等技术和解决方案的研发、大规模知识引擎和NLP语料资源建设上经验丰富 人工智能领域发明专利27项。

报告4：

• 报告题目：基于知识图谱的智能交互式点餐探索
• 报告人：曾轲（美团点评）
• 报告概要：餐饮与美食是生活服务类中重要的知识领域。目前美团点评的在线餐饮商家与相关商品的实体总量达到了数亿级别。如何理解、挖掘与组织餐饮领域的相关知识；构建菜品、美食的相关知识库，辅助餐饮查询、推荐与菜品搭配等相关问题，成为了美团点评在餐饮领域中，利用知识图谱技术的重要研究与实践。本文报告以知识图谱的相关技术与方法为基础，针对特定领域在知识融合、随机游走、概念构建与知识推理等方面的研究与实践工作；同时，报告将针对智能交互点餐为具体示例场景，讲述餐饮领域中知识图谱从构建到查询推荐、组合搭配等研究内容与应用实践。
• 报告人简介：曾轲博士目前是美团点评AI应用孵化中心智能交互与知识图谱的资深算法专家，现任美团平台知识图谱的负责人；主要研究方向包括基于知识图谱的推荐系统、基于子图的自然语义理解(NLU)、知识表达与内容生成(NLG)、知识谱图在线推理等。他于2014年毕业于西安交通大学，就学期间主要在中科院自动化研究所从事信息表达与知识传播的网络群体舆论传播 (CMO)的相关研究工作；2015年加入美团点评，先后负责了美团点评商家团单融合、美团商家自助上单系统，智能点餐推荐系统等，在美团点评完成了大规模菜品信息概念与属性的知识构建，在知识的构建、推理、检索与融合方面有丰富的实践经验。

主题2：行业知识图谱与应用

时间：2018.08.17 （15:30-17:00）

地点：天津滨海一号大会场

报告1：

• 报告题目：从数据到知识-百度知识图谱技术及应用
• 报告人：张扬（百度）
• 报告概要：面向海量互联网资源，百度建立了通用域下知识图谱构建－知识图谱计算－知识图谱应用的全流程机制及方案，构建了超大规模的知识图谱，并在智能搜索、信息流、对话式系统等多项产品中实现广泛应用。本报告将系统介绍百度在大规模知识图谱构建及应用方面的进展。
• 报告人简介：张扬，历任百度数据挖掘与机器学习工程师，资深工程师及技术经理，现任知识图谱算法团队负责人，负责知识图谱构建及图谱认知核心算法的研发，在大规模知识图谱构建及应用方面具有丰富的实战经验。

报告2：

• 报告题目：金融知识图谱的发展近况和应用回顾
• 报告人：鲍捷（文因互联）
• 摘要：2017年3月金融知识图谱论坛以来，金融知识图谱无论是从数据内容丰富度还是应用领域又获得了重大的进展。早期的金融知识图谱，主要聚焦在二级市场股票投资和一级市场创投数据。近一年来，数据维度得到了很大的扩展，公告、研报、新闻、法规的结构化均取得重大进展，财报提取自动化已接近人类水准，多种类实体库建设得到落实。在应用层面，快速兴起了多个落地场景，如小微企业贷款流程自动化、银行内工作流程自动化、银行客户关系管理和获客、自动化审计、自动化监管、自动化资管等。本讲座以翔实的案例汇报知识图谱技术在金融领域落地的具体实践。
• 报告人简介：鲍捷博士，文因互联CEO，联合创始人。研究领域涉及人工智能多个方向，如自然语言处理、语义网、逻辑与推理、神经网络、图像识别等。在 International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI)、International Semantic Web Conference (ISWC)、Extended/European Semantic Web Conference (ESWC), 和 Asian Semantic Web Conference (ASWC) 等期刊和会议上发表 70 多篇论文。曾任 W3C OWL(Web本体语言)工作组成员，在此期间，合作撰写了OWL2 的 W3C 规范文档。先后参与组织 50 多场国际学术会议和学术研讨会，并任中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会委员、W3C顾问委员会委员、中国计算机协会会刊编委，中文开放知识图谱联盟(OpenKG)发起人之一。

报告3：

• 报告题目：大规模医疗知识图谱的构建与应用
• 报告人：刘升平（云知声）
• 摘要：医疗知识图谱是构建AI+医疗应用的基础，本报告讲结合AI+医疗产品应用实践，介绍构建大规模中文医疗知识图谱的方法论，并分享在构建过程中学到的经验和教训。
• 报告人简介：刘升平博士是云知声 AI Labs的 资深技术专家。他是前IBM中国研究院资深研究员，中文信息学会语言与知识计算专委会委员。2005年获得北京大学数学学院信息科学系博士，是国内语义网研究的开创者之一。曾在语义网，机器学习、信息检索，医学信息学等领域发表过20多篇论文。在IBM中国研究院信息与知识组工作期间，多次获得过IBM研究成就奖。目前在云知声领导NLP团队，主要从事自然语言理解和生成，人机对话系统，聊天机器人，知识图谱，智慧医疗等研发工作。

报告4：

• 报告题目：勘探开发知识图谱计算技术研究及应用
• 报告人：谭培波（北明智通）
• 摘要：知识图谱是由知识的点和知识的线构成一张相互联系的图，将知识这个具有业务指向的词和图谱这个具有学术指向的词结合在一起，更加符合现在AI中结构现实的思维倾向的需要。本次报告以知识图谱计算技术为核心，分享知识图谱计算存在的问题、挑战，及其在勘探开发领域的实际研究与应用。
• 报告人简介：谭培波——北明智通科技有限公司知识工程事业部技术总监，高级工程师，国际TRIZ认证三级专家，6sigma黑带大师，现任北明智通科技有限公司知识工程事业部技术总监，并担任国家创新方法研究会企业分会理事等职务。谭培波先生具有10年卫星通讯系统研发经验，参与多个卫星型号研发，获得3项部级科技进步奖；10年移动通讯系统研发经验，并推进中兴集团6sigma工作，申请3项基站BTS系统和多块单板开发相关突破性改进专利。十余年来带领技术团队开展知识图谱构建与应用研究，铸就北明智通语义魔方与知识工程平台两大旗舰产品技术内核，并申请3项语义分析相关技术发明专利。

报告5：

• 报告题目：Open KG 进展报告
• 报告人：王昊奋（OpenKG发起人之一）；丁力（上海海知智能有限公司）
• 摘要：数据的开放和互联将更大的释放数据的价值，而开放的知识图谱也将为人工智能的发展提供重要的知识库基础。中文开放知识图谱（简称OpenKG.CN）是国内一些在第一线从事知识图谱研究和开发的朋友共同发起的，它旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联，促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。OpenKG主要工作包括中文领域的开放知识图谱资源库OpenKG.CN、中文开放知识图谱的Schema——cnSchema.org，以及中文开放知识图谱的众包平台Openbase。本次报告将着重介绍cnSchema2.0的新进展，对Schema.org 3.4的映射和扩展，新一代核心实体关系图模型定义，以及如何通过实体属性模版支持知识图谱的生命周期（建模、生产、融合、互联、应用和复用）。接着，我们将介绍OpenBase在知识抽取融合、知识众包和知识可视化等方面的工作，并详细介绍OpenBase在KG4AI方面的一个完整案例。
• 报告人简介：

1. 王昊奋，中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF术语审定工委主任，CCF理事，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。其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获得全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、863重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。

丁力，博士，海知智能联合创始人与CTO，OpenKG发起人之一，全球首款语义搜索引擎Swoogle 作者，美国开放政府数据 Data.gov语义技术专家，国际语义网大会挑战赛（Semantic Web Challenge)全球第二名。北京大学计算机系本科及硕士。UMBC 博士，斯坦福博士后，RPI 研究员，前高通研究院科学家。曾主持并参与多项美国NSF，DARPA，NIH的重大项目的语义计算部分。主要研究方向为语义搜索，知识图谱政府数据公开，机器学习与中文自然语言处理等。发表上百篇论文，引用量过万，Google H-index >30， 拥有5项美国专利。

工业论坛主席

邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院副教授，博士生导师，于复旦大学获得理学学士和博士学位。中国中文信息学会青年工作委员会执委、计算语言学专委会委员、中国人工智能学会青年工作委员会常务委员、自然语言理解专委会委员。主要研究领域包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等，并且在上述领域的顶级期刊、会议（ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI等）上发表过50余篇论文。自然语言处理开源工具FudanNLP作者，2015年入选首届中国科协青年人才托举工程，2017年ACL杰出论文奖。

张伟，阿里巴巴商品知识图谱负责人，张伟博士毕业于新加坡国立大学，本科毕业于哈尔滨工业大学。现为阿里巴巴业务平台资深算法专家。曾任新加坡资讯通信研究院自然语言处理应用实验室主任。研究领域：知识图谱、自然语言处理，机器学习等。