BDTC 2017 知识图谱技术背后的应用与实践

　　BDTC 2017中国大数据技术大会将于12月7日-9日在北京新云南皇冠假日酒店举行，大会为期三天。届时，近百位技术专家将为现场数千名的大数据行业精英、技术专家及意见领袖带来多场技术演讲，分享最新技术与实践的洞察与经验，探寻大数据发展的未来，领略数据与智能之美，欢迎大家前来参会。（传送门：点击报名）

　　不知不觉，中国大数据技术大会（BDTC）已经陪伴国内的开发者走过十年。十年间，让我们共同见证了大数据技术生态在中国的建立、发展和成熟。作为国内最具影响力、规模最大的大数据领域技术盛会，中国大数据技术大会已经成为国内外中高级技术精英最期待的深度分享会，是极具行业实践的专业大数据交流平台。

　　BDTC 2017中国大数据技术大会

　　作为此次大数据技术大会重磅打造的分论坛之一，知识图谱广受学术界和企业界的关注，基于可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及其之间的相互关系。本文将带您全方位了解知识图谱论坛细则，当前大会门票8折优惠中，团购更有特惠。12月7日―9日，来新云南皇冠假日酒店，一起探索知识图谱应用实践。（购票链接：8折优惠，先到先得）

　　知识图谱论坛主席

　　知识图谱论坛主席 中国科学院计算技术研究所副研究员，博士生导师靳小龙

　　靳小龙，中国科学院计算技术研究所副研究员，博士生导师，大数据分析系统国家工程实验室主任助理，中科院网络数据科学与技术重点实验室知识计算方向负责人；中国科学院大学岗位教授；中国计算机学会大数据专家委员会副秘书长。

　　知识图谱论坛主席 华东理工大学教授阮彤

　　阮彤，博士、教授，现任华东理工大学计算机技术研究所所长，自然语言处理与大数据挖掘实验室主任。近几年从事自然语言处理与大数据挖掘软件科研工作，与曙光医院、万达信息，上海申康、儿科医院等生物医药方面展开产学研合作，在大规模文本抽取、行业知识图谱与数据质量评估方面获得多项创新成果。论坛讲师及内容详解

　　人工智能下的商品知识图谱

　　阿里业务平台商品知识图谱负责人高级专家张伟

　　阿里业务平台商品知识图谱负责人，高级专家。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。博士毕业于新加坡国立大学。

　　演讲议题：人工智能下的商品知识图谱

　　议题介绍：阿里商品知识图谱，以商品、 标准产品、 标准品牌、 标准条码、标准分类为核心，利用实体链指和语义分析技术，关联了例如舆情、百科、国家行业标准等9大类一级本体。本报告将阐述应用在知识图谱中的前沿NERL和推理技术。此外，阿里知识图谱打造了全网商品智能服务体系，服务阿里生态中的各个角色。本报告重点介绍商品知识图谱在前端导购、平台治理和智能问答上应用。

　　基于图的海量知识图谱数据管理

　　北京大学计算机科学技术研究所副教授邹磊

　　邹磊，北京大学计算机科学技术研究所教授、国家自然科学基金委优秀青年基金项目获得者。目前的主要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。邹磊获得2009年中国计算机学会优秀博士学位论文提名奖和2014年中国计算机学会自然科学二等奖（排名第一）。

　　演讲议题：基于图的海量知识图谱数据管理

　　**议题介绍：**RDF用W3C提出是对于语义网中的Web对象建模的数据模型。目前，已经涌现出大量的RDF知识库，比较著名的有DBPedia,Yago,Yago2和Freebase等。同时，很多IT公司也在致力于大规模RDF知识库的构建，例如Google的知识库图谱，微软的Satori，搜狗公司的知立方，以及百度的实体搜索。大规模RDF知识库为目前的数据管理领域带来了新的挑战和机遇，例如如何有效地存储和检索这些大规模的RDF知识库数据。

　　基于知识图谱的人机对话系统方法与实践

　　云知声AI labs资深专家刘升平

　　刘升平，云知声AI labs资深专家；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系博士，是国内语义网研究的开创者之一，是2010和2011年国际语义Web大会的程序委员会委员。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工作期间，两次获得IBM研究成就奖。在云知声工作期间，领导语义团队，成功发布了国内首个支持智能对话和实时定制优化的语义云平台。

　　演讲议题：基于知识图谱的人机对话系统方法与实践

　　议题介绍：人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。本报告将结合工业级的人机对话系统实践经验，阐述知识图谱在人机对话系统的核心模块，包括语义解析，聊天机器人，问答系统，会话式推荐等上面的应用。

　　知识图谱存储的关键技术与行业应用

　　明略数据技术合伙人孟嘉

　　毕业于北京大学计算机系，领导或参与了多个大数据产品项目的架构设计和落地，擅长大数据系统架构，分布式图数据库与知识图谱相关技术。2014年底加入明略数据，主导研发了知识图谱数据库NEST和基于知识图谱的分析平台SCOPA，任技术中心总架构师和SCOPA产品经理。

　　演讲议题：知识图谱存储的关键技术与行业应用

　　议题介绍：知识图谱是机器大脑中的知识库、人工智能应用的基础设施。本次分享会介绍知识图谱数据库NEST中的一些关键技术。NEST采用基于图数据库的混合存储技术实现大规模知识图谱数据存储，将所有数据以实体-关系-事件的形式组织，充分利用知识图谱数据存储，优化搜索引擎，并实现基于语义的检索和多种复杂推理。本次分享还会以在公共安全和金融领域的实际经验为例探讨知识图谱在实际行业中的应用。

　　从聊天机器人到虚拟生命：AI技术的新机遇

　　上海交通大学博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理王昊奋

　　王昊奋博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理，深圳狗尾草智能科技公司CTO，OpenKG发起人之一，在语义技术和图数据管理方面有比较丰富的经验和积累。目前，王昊奋担任CCF YOCSEF上海主席，中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，中国计算机学会术语工作委员会执行委员等社会职位。

　　演讲议题：从聊天机器人到虚拟生命：AI技术的新机遇

　　议题介绍：自从1987年克里斯托弗・兰顿第一次提出“人工生命”的概念以来，基于此概念扩展出的虚拟现实、神经网络、克隆等技术得到了广泛的发展和技术落地，涵盖了生物科学、系统科学以及信息科学等各个领域。而由此发展来的狭义概念“虚拟生命”，也着眼于如何生成及模拟生命系统，创造一个生命体。但在人工智能不断快速发展的今天，我们需要重新审视虚拟生命的概念和范围，给予其较为系统的定义和梳理。与传统意义上创造生命体不同，虚拟生命被定义为利用大规模知识图谱和前沿AI技术，实现可多模态交互的个性化人工智能存在，可以通过不断学习进行自我进化，并针对每个用户行为习惯形成不同的性格体系。从技术层面上来看，虚拟生命的内涵包括基本认知、个性化认知、以及自我进化三个方面，在交互模式上也采用了聊天机器人的形式。因此，虚拟生命可以看做是聊天机器人的扩展概念，具有联想推理和个性化认知能力。本次演讲将系统地回顾聊天机器人的发展，分析Siri、Watson、Google Now和小冰等典型代表的优缺点，引入虚拟生命的概念以及和传统聊天机器人的对比，并第一次给出聊天机器人行业的技术面面观。在此基础上，将展望虚拟生命通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战，并聚焦到狗尾草公司推出的公子小白和Holoera机器人背后的AI引擎GAVE如何使用知识图谱结合深度学习技术来解决上述挑战。

　　面向文本的事件抽取技术及其在金融行业的应用

　　中科院自动化所模式识别，国家重点实验室副研究员刘康

　　刘康，博士，现任中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员。研究领域包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等，同时也涉及模式识别与机器学习方面的基础研究。在自然语言处理、知识工程等领域国际重要会议和期刊发表论文四十余篇。

　　演讲议题：面向文本的事件抽取技术及其在金融行业的应用

　　议题介绍：知识图谱是人工智能和核心基础设施之一，现有知识图谱多关注于以实体为核心的静态知识，缺乏对于以事件为核心的动态知识的刻画和构建。本报告结合研究组近些年的工作，主要介绍从非结构化文本中抽取事件知识的基本方法，特别介绍在开放域环境下，面对多种事件类型，在缺乏标注数据的前提下，如何自动进行数据标注，训练鲁棒的事件抽取器的有效方法，同时介绍我们在金融事件抽取实践过程中的经验和体会。

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