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CCF TF 技術前線

只為技術專家

CCFTF第17期

主題　認知計算產業化落地

2019年05月11日

上海·斯波特酒店五樓（上海市南丹路15號，徐匯區政府對面）

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人類邁入人工智能時代，技術的發展使得機器可以從大數據中提取信息，串聯成知識，學習模仿人類的智慧，從而可以應用到各行各業，輔助人類處理知識業務型工作，如智能問答、寫稿機器人、智能搜索，智能交互等應用場景。

自然語言處理、知識圖譜是認知智能的核心技術。自然語言處理是機器理解人類語言的抓手，知識圖譜為各領域提供了一種便捷的知識表達、積累與沉淀方式，為行業大數據的理解與洞察提供了豐富的背景知識。那么在實際產業應用中，知識圖譜會涌現出來哪些工程問題，又該如何應對解決？知識計算如何與交互智能有機融合？智能問答技術、文本生成又有哪些新的發展和亮點？CCF TF第17期研討會特別邀請了復旦大學教授、美團點評、字節跳動、阿里巴巴、樂言科技技術專家與參會者共同分享探討這些話題。

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會議主席?

王昊奮，上海樂言信息科技有限公司 CTO，CCF 理事、計算機術語審定工作委員會主任、中文知識圖譜 zhishi.me 創始人、OpenKG 發起人之一、CCF TF 執委、中文信息學會語言與知識計算委員會副秘書長，共發表80余篇高水平論文，在知識圖譜、問答系統和聊天機器人等諸多領域有豐富的研發經驗。其帶隊構建的語義搜索系統在 Billion Triple Challenge中榮獲全球第2名；在著名的本體匹配競賽OAEI的實體匹配任務中斬獲得全球第1名。曾主持并參與多項國家自然科學基金、863重大專項和國家科技支撐項目，以學術負責人身份參與Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企業的合作項目。

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特邀講師

肖仰華 復旦大學計算機科學與技術學院教授

主題報告一：知識圖譜工程實踐的基本原則與最佳實踐

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主題簡介：經歷了大數據時代的洗禮，各行業積累了前所未有的海量數據。但是各行業的大數據猶如鎖在籠中的雄獅，威力難以釋放。知識圖譜為各領域提供了一種便捷的知識表達、積累與沉淀方式，為行業大數據的理解與洞察提供了豐富的背景知識。大數據驅動的行業智能化對知識圖譜這類背景知識提出了廣泛訴求。行業智能化勢必走上數據驅動與知識引領相融合的新型路徑。在知識圖譜助力各行業智能化過程涌現出來大量的工程問題？這些問題需要得到有效解決，需要得到深入理解。過去5-6年的落地實踐也為總結知識圖譜的最佳實踐奠定了基礎。知識圖譜落地過程中的基本原則與最佳實踐的總結已經成為了各行業圖譜落地的迫在眉睫的任務。大量的知識圖譜落地項目走在錯誤的或者曲折的道路上。本報告將結合復旦大學知識工場實驗室十多個典型知識圖譜落地項目，系統論述面向行業智能化的知識圖譜落地過程中的基本原則與最佳實踐。

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個人簡介：肖仰華，博士，復旦大學教授、博士生導師、復旦大學知識工場實驗室創始人、上海市互聯網大數據工程技術中心副主任、多家規模企業高級顧問與首席科學家、知識圖譜前沿技術系列課程發起人、十多個國家/省市/企業研究獎項獲得者、三十多個國家/省市/企業研發項目負責人。在國際頂級學術會議與期刊（包括 SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、TKDE 等）發表論文百余篇，授權近20項知識圖譜專利。多個國際期刊編委，百余次擔任國際/國內學術機構/會議的學術服務工作。領導構建了知識庫云服務平臺(知識工場平臺kw.fudan.edu.cn)，發布了一系列知識圖譜，以API形式為數百家應用單位服務近10億次。

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華能威 阿里巴巴-UC神馬搜索高級算法專家

主題報告二：知識圖譜與智能搜索

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主題簡介：全網知識圖譜有其獨特的優勢、價值，不僅幫助機器理解文本，也是智能信息服務的高效手段。知識圖譜和搜索的結合越來越緊密，成為重要的數據和技術驅動。同時，知識圖譜應用于智能問答，包括在有屏、無屏場景下也都發展迅速。當然知識圖譜本身也面臨很多的挑戰、難題。本次報告分享這方面工作的一些經驗和心得，希望對大家有所啟發和幫助。

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個人簡介：華能威，阿里巴巴-UC 神馬搜索高級算法專家，知識圖譜負責人。長期從事面向搜索的自然語言處理、機器學習相關研發工作，最近幾年專注知識圖譜，致力于搜索往下一代智能系統演進。

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奚寧 上海樂言信息科技有限公司算法團隊負責人

主題報告三：多策略智能問答-企業計算的AI利器

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主題簡介：機器人智能問答技術是目前學術界的研究熱點之一，正逐漸被廣泛應用于企業計算中，賦能各行各業。本文將從機器人智能問答的三種主流技術路線:基于信息檢索的問答、基于知識圖譜的問答、基于閱讀理解的問答出發，辨析單一技術路線在實踐中的適用場景局限和優劣勢，并結合樂言在企業計算智能問答領域的實踐探索，闡述使用多策略融合方式構建智能問答引擎的必要性以及具體的構建方法。文章還將以2018年世界人工智能大會會務小秘書產品構建過程為例，介紹實踐場景中多策略融合機器人智能問答產品的算法與工程構建全景。

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個人簡介：奚寧，南京大學博士，研究方向為機器翻譯和自然語言處理。2013年加入微軟 Cortana 團隊和 Bing 團隊，先后從事語言理解，web 數據挖掘，搜索引擎優化，機器閱讀理解方面的研發工作。2018年加入樂言科技，擔任算法團隊負責人。主要從事對話系統等方向的研發工作，深度參與金融、政務智能咨詢系統研發工作，并帶領團隊在短時間內開發上線2018年世界人工智能大會智能咨詢“小秘書”產品，受到業界廣泛好評。

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周浩 字節跳動人工智能實驗室研究員

主題報告四：學習生成更好的新聞、翻譯和廣告

主題簡介：本次講座將介紹文本生成的新進展。我們將介紹頭條自動寫稿機器人Xiaomingbot，翻譯模型中過翻譯和欠翻譯解決新方法，也將介紹利用監督和非監督的方法訓練模型根據關鍵詞生成句子，進而推廣到一般受限文本生成。基于這些技術，我們研發的寫稿機器人已經寫作超過 6 萬篇文章跨 6 個語言，擁有 12 萬多粉絲關注。我們也將介紹文本生成在搜索和廣告等場景中的應用。

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個人簡介：周浩，字節跳動人工智能實驗室研究員，文本生成平臺負責人。主要研究方向為機器學習以及機器學習在文本生成中的應用。周浩于2017年在南京大學計算機科學系獲得博士學位，在ACL，EMNLP，NIPS，TACL，AAAI，JAIR等會議和期刊上發表論文十余篇，并擔任ACL、EMNLP、NIPS、AAAI、IJCAI等國際會議程序委員。2019年11月他將在香港舉辦的自然語言理解頂級會議EMNLP'19上做關于基于神經網絡的自然語言理解中的離散性問題研究的Tutorial。

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曾軻 美團點評語音助理與智能交互的資深算法專家

主題報告五：美團點評在智能交互中的探索與演進

主題簡介：知識的引入一直是智能交互系統研究的重要方向。美團點評將生活服務領域多類資源進行深度地知識挖掘與整合，形成跨域連通的生活類知識圖譜；并以此為基礎研發基于知識的意圖理解、資源組織與交互引導等技術，推動美團點評智能交互技術的演進。本次工作主要以餐飲娛樂生活類服務為背景，介紹在多樣化的環境中，如何將知識計算與交互智能有機的融合，并進一步探討智能交互與知識建設的相互反饋。

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個人簡介：曾軻，博士，目前是美團點評語音助理與智能交互的資深算法專家，現任智能交互與知識計算負責人；主要研究方向包括知識理解、知識融合、知識問答系統、以及基于知識圖譜的交互系統。他畢業于西安交通大學，就學期間主要在中科院自動化研究所從事信息表達與知識傳播的網絡群體輿論傳播 (CMO) 的相關研究工作；2015年加入美團點評，先后負責了美團點評商家團單融合系統、商家自助上單系統，智能點餐推薦系統等，在美團點評完成了整體餐飲商家與菜品信息概念與屬性的知識構建，在知識的構建、推理、檢索與融合方面有豐富的實踐經驗。

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時間：2019年05月11日

地點：上海市徐匯區斯波特酒店五樓（上海市南丹路15號，徐匯區政府對面）

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日程安排

時間	主講人	主題
09:00 - 09:10?	?開場致辭
09:05 - 09:10	王昊奮-上海樂言信息科技有限公司CTO	主席致辭
09:10 - 10:20?	肖仰華-復旦大學計算機科學與技術學院教授	主題一：知識圖譜工程實踐的基本原則與最佳實踐
10:20 - 11:30	華能威-阿里巴巴-UC神馬搜索高級算法專家	主題二：知識圖譜與智能搜索
11:30 - 13:00	?午餐
13:30 - 14:30	奚寧-上海樂言信息科技有限公司算法團隊負責人	主題三：多策略智能問答：企業計算的AI利器
14:30 - 15:30	周浩-字節跳動人工智能實驗室研究員	主題四：學習生成更好的新聞、翻譯和廣告
15:30 - 15:50?	Break
15:50 - 16:50	曾軻-美團點評語音助理與智能交互的資深算法專家	主題五：美團點評在智能交互中的探索與演進
16:50 - 17:30?	參與人：王昊奮、肖仰華、曾軻、奚寧、周浩、華能威	圓桌論壇：認知計算產業化落地的挑戰

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繳費標準

申請團體入會，享受免費名額，咨詢電話166-0111-0821

CCF會員參會價：1000元

非CCF會員價：1700元

參會方式

掃描二維碼網上報名：

會議聯系方式

聯系人：李逸舟

電話：010-6260 1379-20/166-0111-0821

郵箱：tf@ccf.org.cn

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進中文知識圖譜數據的開放與互聯，促進知識圖譜和語義技術的普及和廣泛應用。

點擊閱讀原文，進入 OpenKG 博客。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的研讨会 | CCF TF 第 17 期：认知计算产业化落地的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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