本文轉載自公眾號：大數據創新學習中心。

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3月10日，美團點評AI Lab NLP負責人王仲遠博士，給大家進行了題為“基于概念化的短文本理解（Conceptualization for Short Text Understanding）”的報告。

王博士的這次報告主要分為3個步驟：通過理解短文本問題，引出知識圖譜概念；講解知識圖譜的技術；以及應用場景。

他首先從通俗易懂的小例子入手，講解了短文本。短文本比較稀疏，而且是充滿噪音并包含歧義的。由于這樣的特性，傳統方法使得機器對短文本理解十分困難。并指出了當前搜索引擎面臨的諸多問題。人類由于額外知識源，對于這種短文本的理解卻很容易。

按照人類理解問題和回答問題的過程，可以將知識分兩類—常識性知識和百科全書式知識（區別如下圖）

而后，通過生動的例子講解指出人們對于短文本的理解，會將它們映射到一個概念空間，再根據上下文進行推理。

緊接著，指出將常識知識加入到計算推理中

以實例講解“概念化”：將文本映射到概念的空間。

又以例子具體講解相關技術，如對實體進行正確的推理，挖掘字典關系，構建概念模型以及需要注意的事項等。

最后，王博士講了這些技術的實際應用場景結束了這次精彩的匯報演講。

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OpenKG.CN

中文開放知識圖譜（簡稱OpenKG.CN）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。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的王仲远 | 基于概念知识图谱的短文本理解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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