2017年12月28日，“CCF走进高校”活动在哈尔滨工业大学（深圳）举行。CCF数据库专委委员、中文信息技术专委委员、华南理工大学蔡毅教授和CCF术语专委委员、中文信息技术专委委员、深圳狗尾草智能科技有限公司CTO王昊奋博士分别作了题为“基于特征权重的主题模型优化”和“从人工智能到开放知识图谱”的精彩讲座。讲座由CCF中文信息技术专委会副秘书长、哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院徐睿峰教授主持，学院教师、研究生及本科生60余人聆听了本次报告会。

报告开始前，全体师生一同观看了CCF的宣传片，徐睿峰介绍了CCF以及中文信息技术专委会，向听众简要介绍了讲者蔡毅和王昊奋。随后，蔡毅和王昊奋先后为师生们进行了精彩的讲座。蔡毅介绍了在主题模型领域的最新研究成果。他们在在分析了跨越多个主题的词语的分布特征，并发现无主题区分度词语后，并提出了一种新的特征权重方法用于有效地衡量词语的主题区分度，从而可以挖掘出无主题区分度词语。通过在LDA的吉布斯采样过程中引入特征的权重来监督采样过程，使得LDA产生的主题中尽可能地减少无主题区分度词语的出现，提高主题建模的效果。王昊奋的讲座围绕知识图谱的前身今世，系统介绍知识图谱的历史和起源，知识图谱在搜索、问答、聊天机器人、阅读理解、辅助决策等方面的前沿应用，以及支撑这些智能应用的核心技术。重点介绍了OpenKG，尤其是OpenKG在开放知识、百科知识发布与链接、开放知识图谱的schema，和知识图谱开源工具方面的各项工作。

两位讲者的报告引起了与会听众的热烈反响和讨论。在座同学纷纷表示聆听学界和业界成功人士的讲座和积极的互动对学生未来的科研工作起到重要的指导性作用，很有意义。报告在热烈的互动中结束。

蔡毅讲座

王昊奋讲座

与讲者讨论

讲者、主持人与部分研究生合影

听者感言：

陈刚保 计算机科学与技术学院2016级研究生

感谢华南理工大学的蔡毅老师关于主题模型的讲座，思路清晰，由浅入深。尤其是相关工作部分，从原始的LDA原理讲起。然后一点点引导我们思考，我觉得收益最大的是他讲的动机部分，展示了他的思考过程和解决问题的方法。在答疑部分，他清晰回答了评价方法和模型效果等方面的疑问，结合了他自己的科研经验，给我们分享了一些技巧和原则性知识。我从他的讲述中学到了完整的科研思路和解决问题的方法和对科学严谨的态度。

温志渊 计算机科学与技术学院2017级博士研究生

这次的专题讲座，让我获益匪浅，两位老师各有侧重，蔡老师主要从自身研究出发，就主题模型这一具体问题进行全面梳理，同时清晰的阐述出当前研究的不足和优化的方法；王昊奋老师从宏观角度对当前人工智能大环境下开放知识图谱的过去，现状和未来进行了全面详实的阐述，之后落到实处，为同学推荐了一些具体的开放知识图谱，即全面又充实。

郭明月 计算机科学与技术学院2015级硕士生

非常有幸能够聆听这次的讲座，两位老师的精彩报告让即将步入企业的我们学到了很多，今天的讲座内容都能够帮助我们更好的参加工作，不论是研究还是技术开发方面，两位老师的讲座都有着很重要的启示作用，再次感谢两位老师！