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ADL124《知识图谱》开始报名

阅读量:389 2021-11-10 收藏本文

CCF学科前沿讲习班

The CCF Advanced Disciplines Lectures

CCFADL第124

主题 知识图谱

2021年12月11-13日 北京

线上线下同时举办

本期CCF学科前沿讲习班《知识图谱》,对知识图谱的基础、前沿进展和典型应用进行系统性介绍,帮助学员从入门到前沿快速深入地了解知识图谱的基本概念、主要挑战和应用场景,开阔科研视野,增强实践能力。


本期
ADL讲习班邀请到了本领域8位来自于著名高校与企业科研机构活跃在该前沿领域的青年学者做主题报告。第1天,漆桂林将介绍知识图谱的表示和构建技术的新进展,袁晶和李忠阳将介绍知识计算和事理图谱及其产业落地。第2天,刘知远将介绍预训练模型知识库的构建与应用,王杰将介绍知识图谱的推理技术,郑卫国将介绍知识图谱的查询与检索。第3天,王昊奋将介绍知识驱动的多策略多模态问答技术,丁效将介绍事理图谱构建及事理知识增强的认知推理。通过三天教学,旨在带领学员实现对知识图谱从基础理论方法,到前沿科研动态,再到典型应用场景的深入学习与思考。

学术主任:何向南 中国科学技术大学、王翔 新加坡国立大学

主办单位:中国计算机学会

活动日程

2021年12月11日(周六)

9:00-9:15

开班仪式

9:15-9:30

全体合影

9:30-12:30

专题讲座1:知识图谱表示和构建技术的新进展

漆桂林 东南大学教授,博导,认知智能研究所所长

12:30-13:30

午餐

13:30-16:30

专题讲座2:知识计算和事理图谱: 认知智能产业落地实践及思考

袁晶 华为云人工智能领域副总裁

李忠阳 华为云语音语义创新Lab事理图谱算法专家

2021年12月12日(周日)

9:00-12:00

专题讲座3:预训练模型知识库的构建与应用

刘知远 清华大学,副教授、博导,国家万人青拔

12:00-13:30

午餐

13:30-14:50

专题讲座4:基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理

王杰 中国科学技术大学,教授、博导,国家优青

15:00-16:30

专题讲座5:知识图谱查询与检索

郑卫国 复旦大学,青年研究员

2021年12月13日(周一)

9:00-12:00

专题讲座6:知识驱动的多策略多模态问答技术实践

王昊奋 同济大学,特聘研究员、博导

12:00-13:30

午餐

13:30-16:30

专题讲座7:事理图谱构建及事理知识增强的认知推理

丁效 哈尔滨工业大学,副研究员

16:30-17:00

小结


特邀讲者


漆桂林
东南大学

漆桂林ADL124新

讲者简介漆桂林博士,现任东南大学计算机与软件工程学院教授、东南大学认知智能研究所所长、南京柯基数据科技有限公司首席科学家、OpenKG发起人之一、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任、中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任和江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委会副主任、国际期刊 Journal of Data Intelligence 的执行主编、国际期刊 Journal of Web Semantics 的副主编和 Semantic Web Journal 的编委、Journal of Big Data Research的编委、世界三大出版集团之一的爱思唯尔(Elsevier)的数据管理顾问委员会顾问、情报工程期刊编委。获得“江苏省六大人才高峰”资助和“创业南京高层次人才”资助。编写专著 1 部,发表高水平学术论文 180 余篇。指导学生发表的一篇 论文获得国际会议 ICTAI2015 最佳学生论文奖和 CIKM 最佳短文角逐奖。所取得的科研成果在工业界中得到实际应用,产生了实际效益,在司法类案推送、电商数据分析、电力故障智能检测和知识推送、医药知识问答、军事决策系统和安全决策系统中落地,产业化前景广阔。

报告题目知识图谱表示和构建技术的新进展

报告摘要:知识图谱是人工智能领域的一个重要分支,近年来,知识图谱技术得到了迅猛的发展,并且在多个领域落地应用。本报告将围绕知识图谱的表示和构建技术进行深入探讨。表示方面,除了介绍传统知识图谱的表示方法以外,重点介绍多模态知识图谱表示和不确定性知识图谱表示。构建技术方面,重点介绍少样本知识抽取技术和人机交互知识构建技术。通过本次报告,听众可以了解知识图谱的前沿技术,并且可以学习知识图谱构建的一些重要实践经验。


袁晶、李忠阳
华为

袁晶ADL124新

讲者简介袁晶博士,现任华为云人工智能领域副总裁,加入华为前,曾任微软人工智能创造事业部副总经理、微软小冰资深科学家主管,负责微软Bing亚太区知识图谱构建和应用,作为微软小冰AI创造技术总负责人,带领团队研发了包括看图写诗,听音作画,词曲创作等一系列产品,并打造了覆盖国内90%金融机构和40%个人投资者的金融文本生成产品线。在此之前,任微软亚洲研究院研究员,在顶级国际会议上发表80+篇论文,并多次获得最佳论文奖项。曾获国家教育部自然科学一等奖、中科院百篇优博论文奖、微软学者奖,其在轨迹数据分析和智慧城市方向的工作获得ACM SIGSPATIAL十年最具影响力论文荣誉奖。长期担任SIGKDD, ACL, AAAI等多个国际会议的程序委员会委员,中国计算机学会(CCF),美国电气与电子工程师学会(IEEE)和国际计算机协会(ACM)高级会员。

李忠阳ADL124新

李忠阳博士,现任华为云语音语义创新Lab事理图谱算法专家。研究方向包括自然语言处理、事理图谱、因果关系抽取与推理、预训练模型等。2021年博士毕业于哈尔滨工业大学,导师为刘挺教授,曾在美国约翰霍普金斯大学学术访问。博士期间研发出首个百万级金融事理图谱系统和开放域因果生成系统,毕业后加入华为继续从事事理图谱研发与落地工作。在ACL,EMNLP,Coling,IJCAI等顶级学术会议上发表论文10余篇。入选哈工大第十届研究生十佳英才、华为天才少年计划。

报告题目知识计算和事理图谱: 认知智能产业落地实践及思考

报告摘要:数字化转型的逐步深入,推动行业智能化转型,企业智能化升级成为了产业增长的必经之路。企业积累的数据蕴藏着宝贵的行业领域知识和企业自身的知识沉淀。如何有效开采、利用这些知识参与建模与计算,为企业的效率提升、知识传承等方面发挥价值,是企业智能化升级的核心问题。近年来,以事件及事件间时序和因果关系为核心的事理图谱技术成为知识计算和应用的新范式。本次分享将介绍知识计算理念、技术架构、当前发展趋势及华为云在该方向上的探索和实践,同时,将结合具体落地实践案例、介绍相关技术在金融、政务、医疗、能源等领域的应用案例,并探讨企业智能化转型未来挑战、前景及价值空间。


刘知远
清华大学

刘知远ADL124新

讲者简介刘知远博士,清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位,已在ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文100余篇,Google Scholar统计引用超过15,000次。曾获教育部自然科学一等奖(第2完成人)、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖(第2完成人)、中国中文信息学会汉王青年创新奖,入选国家万人计划青年拔尖人才、北京智源研究院青年科学家、2020年Elsevier中国高被引学者、2018年《麻省理工技术评论》中国区35岁以下科技创新35人、中国科协青年人才托举工程。担任中文信息学会青年工作委员会主任,中文信息学会社会媒体处理专委会秘书长,期刊AI Open副主编,ACL、EMNLP、WWW、CIKM、COLING领域主席。

报告题目预训练模型知识库的构建与应用

报告摘要:近年来深度学习技术席卷自然语言处理(NLP)各大领域,特别是2018年以来的预训练语言模型,显著提升了自然语言处理整体性能。我们可以将预训练模型看做一种新类型知识库。如何学习和构建预训练模型知识库,如何更好激发模型知识用于各类下游任务,是广泛关注的研究课题。本报告将介绍预训练模型知识库的构建与应用的主要方法、前沿动态以及仍然面临的挑战问题。


王杰
中国科学技术大学

王杰ADL124新

讲者简介王杰博士,中国科学技术大学教授,博导,国家优青,IEEE Senior Member,CCF高级会员,曾任美国密歇根大学研究助理教授。主要研究方向包括:自然语言处理、强化学习与机器博弈、大规模机器学习优化算法等。在机器学习国际顶级期刊及会议(如IEEE TPAMI、JMLR、NeurIPS、ICML、AAAI和SIGKDD等)发表文章40余篇,获SIGKDD 2014 Best Student Paper Award,代表性工作进入由美国科学院院士撰写的统计稀疏学习教材。担任CCF人工智能专委会委员,CCF大数据专委会委员,Neurocomputing 副主编,ICME Tutorial Chair,CCF AI领域主席,NeurIPS、ICML、SIGKDD、ICLR、AAAI、IJCAI、AISTATS等人工智能国际顶级会议(高级)程序委员会委员,JMLR、IEEE TPAMI、IEEE TIP等期刊审稿人。

报告题目基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理

报告摘要:知识图谱蕴含丰富的人类先验知识,具有重要的学术价值和广泛的应用前景。知识图谱推理作为知识图谱领域的核心技术,能够极大地扩展现有知识的边界,有力地辅助人类进行智能决策。本报告将结合知识图谱近年来的研究趋势与应用场景,聚焦从单一图谱推理到联合外部信息推理、从结构化输入到自然语言输入的层次递进的推理场景,介绍我们在基于表示学习的知识图谱推理方向取得的进展。最后,我们将展望知识图谱推理技术未来发展所面临的若干挑战和机遇。


郑卫国
复旦大学

郑卫国ADL124新

讲者简介郑卫国博士,复旦大学大数据学院青年研究员。主要从事图数据管理和计算、知识图谱构建和查询等相关研究工作,在国际高水平学术会议与期刊发表论文20余篇,其中包括SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD、TODS、TKDE等,编写知识图谱专著1部;担任多个国内外重要学术会议的程序委员会主席或领域主席,包括GDMA、CCKS、NDBC;担任WISE 2021 演示共同主席(Demo Co-Chairs);担任KDD、IJCAI、SIGMOD、VLDB、ICDE、WWW、ICDM、CIKM、DASFAA 等国际知名会议程序委员会委员;TKDE、VLDBJ、Information Systems、Information Sciences、WWW J、DKE、DSE 等国际期刊审稿人。

报告题目知识图谱查询与检索

报告摘要:作为典型的图数据,知识图谱是一个大规模的语义网络,可以建模复杂的实体间的联系,目前已经得到学术界和工业界的广泛关注,并且知识图谱的规模日渐增大,这对面向知识图谱的高效查询和检索提出了重大挑战,本报告围绕知识图谱的查询和检索,重点介绍标准化的查询语言SPARQL、子结构查询、关键字查询、分布式查询和存储等典型的查询算法,最后探讨图数据管理的基本问题。


王昊奋
同济大学

王昊奋ADL124新

讲者简介王昊奋,同济大学百人计划,特聘研究员,博士生导师。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100余篇AI领域高水平论文,被引用次数达到2300余次,H-index达到23。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,他担任中国计算机学会术语工委副主任,SIGKG主席,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。

报告题目:知识驱动的多策略多模态问答技术实践

报告摘要:现实世界包括文本、知识和多媒体等多种信息源,近年来随着自然语言处理和计算机视觉的快速发展,多模态问答因其能提供“文本+视觉”之间关系的洞察而引起越来越多的关注。目前,问答系统仍然面临着很多挑战,其一是如何理解用户多种多样的问题表达,其二是如何从海量问答知识中匹配出精准的答案。多模态信息增加了问答的难度,系统必须同时理解语言以及学习相应视觉的表示。本报告分别介绍文本+知识的多策略问答和两种形式的多模态问答如视觉问答(Visual Question Answering)和视频问答(Video Question Answering)等的关键技术和常用数据集。


丁效
哈尔滨工业大学

丁效ADL124新

讲者简介丁效博士,哈尔滨工业大学计算机学院副研究员。主要研究方向为人工智能、自然语言处理、文本推理和事理图谱。在ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP、TASLP等人工智能领域的著名国际期刊和会议上发表相关论文30余篇。承担多项国家自然科学基金等省部级以上项目,参与国家重大科技基础设施建设项目、“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点项目等多个科研项目。荣获黑龙江省科技进步二等奖、SemEval 2020国际语义评测“检测反事实陈述”任务第一名。担任中国中文信息学会社会媒体处理专委会秘书、常务委员,语言与知识计算专委会委员,中国中文信息学会青年工作委员会委员。

报告题目:事理图谱构建及事理知识增强的认知推理

报告摘要:历史事件是人类社会发展的重要记录,人们的社会活动往往是事件驱动的。事件之间在时间、空间上相继发生的演化规律和模式是一种十分有价值的知识。然而,现有的典型知识图谱主要是以实体及其属性和关系为研究核心,缺乏对事理逻辑这一重要人类知识的刻画。为了弥补这一不足,事理图谱应运而生,它能够揭示事件的演化规律和发展逻辑,刻画和记录人类行为活动。本次报告首先介绍事理图谱的概念,以及事理图谱构建的关键技术,随后重点介绍基于事理知识的认知推理方法,在多个因果事件推理任务上事理知识都表现出了明显的优势,如何将事理知识符号化后与神经网络进行结合并用于认知推理任务上是该方向的一个难点,最后介绍事理图谱的潜在应用。


学术主任:何向南、王翔

何向南ADL124新

何向南,中国科学技术大学教授、博导,大数据学院副院长。研究领域:信息检索、数据挖掘、因果推理等,在CCF A类会议和期刊发表论文100余篇,包括SIGIR、KDD、WWW等,谷歌学术引用1万余次。曾获SIGIR 2021、SIGIR 2016、WWW 2018最佳论文提名奖等。担任多个期刊的编委/副主编,如ACM Trans. on Info. Sys., AI Open, Frontiers in Big Data等。主持多项国家级课题,如国家基金委面上项目、重点项目,科技部重点研发计划课题等。

王翔ADL124新

王翔,新加坡国立大学NExT++中心资深研究员。研究领域:信息检索、数据挖掘、可解释人工智能、图学习与推理等。在CCF A类会议和期刊发表论文30余篇,包括NeurIPS、SIGIR、WWW、KDD等,谷歌学术引用3600余次。担任多个国际会议与期刊如NeurIPS、ICLR、SIGIR、WWW、KDD、TKDE、TOIS的审稿人。


时间:
2021年12月11-13日

地点:北京•中国科学院计算技术研究所一层报告厅(北京市海淀区中关村科学院南路6号)


报名须知:

1、特别提醒:本期ADL举办地--中国科学院计算技术研究所入所必须同时满足以下三点要求:(1)大数据通信行程码必须是绿色,并且保证14日内未去过新冠病毒疫情中高风险地区;(2)出示:新冠病毒疫苗接种记录(一针也可以)(如果没有接种疫苗,需要提供5日内核算检测阴性证明);(3)扫描“北京健康宝”和佩戴口罩。

2、考虑到受部分地区疫情影响,个别学员有可能不方便到现场参加本期ADL。CCF特别投入人力物力为学员开通线上直播讲座,与现场同步。线上学员可以在线与讲者和学员交流。线上线下同时举办。线上线下报名注册费用相同、报名方式相同。请各位根据自己的情况酌情选择参加线上或者线下活动。请选择线上参与的学员发邮件到adl@ccf.org.cn报备:姓名/单位/手机号码/邮箱(请注明ADL期数和主题)。线上会议室信息及密码将在12月10日18时前发出。

3、报名费:CCF会员2800元,非会员3600元。食宿交通费用自理。根据交费先后顺序,会员优先的原则录取,额满为止。

4、报名请预留不会拦截外部邮件的邮箱,如qq邮箱。

5、报名截止日期:12月8日。

6、咨询电话:18810669757   咨询邮箱 : adl@ccf.org.cn


缴费方式:

在报名系统中在线缴费或者通过银行转账

银行转账(支持网银、支付宝):

开户行:招商银行北京海淀支行

户名:中国计算机学会

账号:110943026510701

请务必注明:姓名+ADL124

报名缴费后,报名系统中显示缴费完成,即为报名成功。


报名方式:
请选择以下两种方式之一报名:

1、扫描(识别)以下二维码报名:

ADL124知识图谱报名二维码

2、点击报名链接报名:https://conf.ccf.org.cn/ADL124