BDTC 2017 | 知识图谱，人工智能的基础设施

【CSDN现场报道】12月7日-9日，由全球最大中文IT社区CSDN承办的“2017中国大数据技术大会”（BigData Technology Conference 2017，简称BDTC 2017）在北京新云南皇冠假日酒店隆重举行。本次大会以“大数据与智能为主题，聚焦最纯粹的技术干货分享，和最接地气的深度行业案例实践，汇聚国内外顶尖技术专家，共论最新的大数据技术实践与发展趋势。

大会第二天下午举办的知识图谱论坛吸引了众多的观众，论坛主席靳小龙担任主持并致开场词。

基于图的知识图谱数据管理

北京大学副教授，国家自然科学基金委优秀青年基金获得者邹磊首先登场，他带来了《基于图的知识图谱数据管理》，邹磊首先简单的介绍了知识图谱，他表示，RDF用W3C的提出是对语义网中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，邹磊介绍了面向RDF知识图谱的问答系统，以及通过使用数据驱动策略理解自然语言语义的方法，并就交互式图数据检索和分析平台进行了探讨。邹磊还介绍了gStore具体应用的一些实例。最后，邹磊总结，图匹配工具是做知识图谱管理的有效工具。

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上台演讲，他的演讲主题是《人工智能下的商品知识图谱》，张伟首先介绍了知识图谱在阿里的发展，并介绍了阿里如何建设知识图谱，张伟表示，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。张伟阐述了应用在知识图谱中的前沿NERL和推理技术。此外，张伟还介绍了阿里如何打造全网商品智能服务体系以及如何服务于阿里生态中的各个角色。张伟重点介绍了商品知识图谱在前端导购、平台治理和智能问答上的应用。

知性会话：基于知识图谱的人机对话系统方法与实践

云知声AI Labs 资深专家刘升平博士则为到场的观众带来了《知性会话：基于知识图谱的人机对话系统方法与实践》，刘升平表示，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。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务，并介绍了知性会话的架构。刘升平结合工业级的人机对话系统实践经验，阐述了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等等。刘升平最后总结道，会话式交互有望成为物联网时代的OS，人机对话系统的核心是语用计算，语用计算的核心是知识图谱。

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演讲的主题是《知识图谱存储的关键技术与行业应用》，孟嘉介绍说，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。孟嘉说，明略数据重点的领域是行业知识图谱，并介绍了行业知识图谱的落地。孟嘉还详细解读了知识图谱数据库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。孟嘉还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。孟嘉最后说，知识图谱是人工智能应用的基础设施。

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、深圳狗尾草智能科技公司CTO王昊奋带来的演讲题目是《从聊天机器人到虚拟生命：AI技术的新机遇》，他首先谈到了从生命到虚拟生命，并在演讲中系统地回顾人工智能相关技术，并就聊天机器人的发展，分析了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，王昊奋展望了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。

Event Extraction from Texts

中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员刘康做了主题为《Event Extraction from Texts》的演讲，他表示，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。刘康结合研究组近些年的工作，介绍了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，同时介绍了在金融事件抽取实践过程中的经验和体会。

认知医疗：个性化、循证的智慧医疗

平安医疗科技研究院副院长平安医疗科技公司副总经理谢国彤最后带来了题为《认知医疗：个性化、循证的智慧医疗》的演讲，谢国彤表示，人工智能正成为一股“颠覆”各个行业的力量：汽车可以自动驾驶了，刷脸可以买东西了，家里的音箱可以跟你聊天了，甚至机器人都参加高考了。作为人命关天的重大领域，医疗，当然也成为了人工智能技术应用的热点领域。谢国彤表示，现在的医疗数据和以往有很大不同，主要体现在三方面：即数据类型不同、量级不同，分析方法不同。而人工智能则可以有效帮助处理医疗数据。谢国彤通过在医疗影像、治疗、患者交互等方面的几个具体的案例，分享了医疗人工智能技术、深度学习如何被用来辅助预防、诊断、治疗和患者交互的疾病管理全流程。

最后，知识图谱论坛在火爆的场面中圆满结束。

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