2024知識(shí)圖譜會(huì)議

2024知識(shí)圖譜會(huì)議演講人：-08目錄會(huì)議背景與目的02知識(shí)圖譜前沿技術(shù)探討03知識(shí)圖譜在各領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐04知識(shí)圖譜的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展05互動(dòng)環(huán)節(jié)與分組討論會(huì)安排06結(jié)束語(yǔ)與感謝致辭會(huì)議背景與目的在智能問(wèn)答、語(yǔ)義搜索、推薦系統(tǒng)等方面廣泛應(yīng)用。知識(shí)圖譜已成為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)基于自動(dòng)化抽取和眾包等方式，構(gòu)建大規(guī)模、高質(zhì)量的知識(shí)圖譜。大規(guī)模知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)逐漸成熟利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提高知識(shí)圖譜的語(yǔ)義表示能力和應(yīng)用效果。知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合越來(lái)越緊密知識(shí)圖譜發(fā)展現(xiàn)狀探討知識(shí)圖譜的最新技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)包括知識(shí)表示、知識(shí)獲取、知識(shí)融合等方面的前沿技術(shù)。推動(dòng)知識(shí)圖譜在各領(lǐng)域的應(yīng)用落地探討知識(shí)圖譜在智能客服、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用案例和解決方案。促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的交流合作搭建平臺(tái)，加強(qiáng)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的溝通與合作，推動(dòng)知識(shí)圖譜技術(shù)的實(shí)用化進(jìn)程。會(huì)議目標(biāo)與期望成果來(lái)自國(guó)內(nèi)外知名高校和研究機(jī)構(gòu)的專家學(xué)者，包括知識(shí)圖譜領(lǐng)域的知名學(xué)者和青年才俊。學(xué)術(shù)界代表參會(huì)人員及單位介紹來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的知名企業(yè)和機(jī)構(gòu)，分享知識(shí)圖譜在實(shí)際應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)和成果。產(chǎn)業(yè)界代表來(lái)自國(guó)家科技部、國(guó)家自然科學(xué)基金委等部門的領(lǐng)導(dǎo)，為會(huì)議提供政策指導(dǎo)和支持。政府部門代表02知識(shí)圖譜前沿技術(shù)探討知識(shí)表示與推理方法基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)表示學(xué)習(xí)探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如何有效表示復(fù)雜的知識(shí)結(jié)構(gòu)，以及如何進(jìn)行知識(shí)的推理與應(yīng)用。知識(shí)圖譜的語(yǔ)義理解研究如何理解知識(shí)圖譜中的實(shí)體、概念及其之間的關(guān)系，以及如何實(shí)現(xiàn)知識(shí)的語(yǔ)義匹配與推理。面向知識(shí)圖譜的推理算法研究介紹和分析當(dāng)前流行的推理算法，如基于規(guī)則的推理、路徑推理、嵌入表示學(xué)習(xí)等。命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)探討如何從文本中準(zhǔn)確識(shí)別出具有特定意義的實(shí)體，如人名、地名、機(jī)構(gòu)名等。關(guān)系抽取技術(shù)研究如何從文本中抽取出實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，包括關(guān)系的表示、抽取算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。實(shí)體鏈接與消歧技術(shù)解決多個(gè)實(shí)體名稱指向同一實(shí)體以及同一實(shí)體名稱指代不同實(shí)體的問(wèn)題，確保知識(shí)圖譜的準(zhǔn)確性和一致性。實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取技術(shù)知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)與檢索技術(shù)探討大規(guī)模知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)與檢索方法，包括圖數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式存儲(chǔ)等技術(shù)的應(yīng)用及其優(yōu)化策略。知識(shí)圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建技術(shù)探討如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建與更新。知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)質(zhì)量與評(píng)估方法研究如何評(píng)估知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括實(shí)體、關(guān)系、屬性的準(zhǔn)確性以及圖譜的完整性和一致性。大規(guī)模知識(shí)圖譜構(gòu)建及優(yōu)化策略03知識(shí)圖譜在各領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐基于知識(shí)圖譜的故障診斷通過(guò)構(gòu)建設(shè)備故障與原因的知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)故障的快速定位與解決，提高生產(chǎn)效率。知識(shí)圖譜驅(qū)動(dòng)的智能制造執(zhí)行系統(tǒng)將知識(shí)圖譜應(yīng)用于制造執(zhí)行系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能化監(jiān)控與管理，提升生產(chǎn)效益?；谥R(shí)圖譜的智能制造決策支持整合領(lǐng)域知識(shí)，構(gòu)建面向智能制造的決策知識(shí)圖譜，為決策者提供精準(zhǔn)、全面的決策支持。智能制造領(lǐng)域應(yīng)用案例分享0203基于知識(shí)圖譜的智能風(fēng)控利用知識(shí)圖譜技術(shù)，對(duì)金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的有效識(shí)別與控制。知識(shí)圖譜在智能投顧中的應(yīng)用通過(guò)構(gòu)建金融知識(shí)圖譜，為用戶提供個(gè)性化的智能投顧服務(wù)，提升投資效益?；谥R(shí)圖譜的金融反欺詐技術(shù)研究結(jié)合知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)金融欺詐行為的精準(zhǔn)識(shí)別與防范。金融科技領(lǐng)域應(yīng)用案例分享整合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)，構(gòu)建醫(yī)學(xué)診斷輔助知識(shí)圖譜，提高診斷的準(zhǔn)確性與效率?；谥R(shí)圖譜的醫(yī)學(xué)診斷輔助系統(tǒng)利用知識(shí)圖譜技術(shù)，對(duì)醫(yī)療健康數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，為醫(yī)療決策提供支持。知識(shí)圖譜在醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用構(gòu)建慢性病管理與預(yù)防的知識(shí)圖譜，為患者提供個(gè)性化的健康管理服務(wù)，降低慢性病發(fā)病率。基于知識(shí)圖譜的慢性病管理與預(yù)防醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用案例分享04知識(shí)圖譜的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私保護(hù)問(wèn)題探討數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性與數(shù)據(jù)質(zhì)量知識(shí)圖譜的構(gòu)建需要整合多種數(shù)據(jù)源，但不同來(lái)源的數(shù)據(jù)存在噪聲、不一致性和不完整性等問(wèn)題。隱私保護(hù)隨著知識(shí)圖譜應(yīng)用的廣泛，個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全成為重要關(guān)注點(diǎn)，需要研究如何在保證數(shù)據(jù)利用的同時(shí)保護(hù)隱私。數(shù)據(jù)治理與合規(guī)性構(gòu)建符合法規(guī)和政策要求的知識(shí)圖譜，確保數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性和道德性。多模態(tài)、跨語(yǔ)言等復(fù)雜場(chǎng)景下的挑戰(zhàn)多模態(tài)知識(shí)融合知識(shí)圖譜需要融合文本、圖像、視頻等多種模態(tài)的信息，但不同模態(tài)之間的語(yǔ)義鴻溝和融合方法是關(guān)鍵問(wèn)題。跨語(yǔ)言知識(shí)圖譜構(gòu)建復(fù)雜關(guān)系建模與推理不同語(yǔ)言之間的知識(shí)表示和推理存在巨大差異，如何實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言知識(shí)圖譜的自動(dòng)構(gòu)建和語(yǔ)義對(duì)齊是重要挑戰(zhàn)?，F(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體關(guān)系復(fù)雜多樣，如何準(zhǔn)確建模和推理這些關(guān)系，提高知識(shí)圖譜的準(zhǔn)確性和可信度。場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的知識(shí)圖譜應(yīng)用隨著知識(shí)圖譜在智能客服、金融風(fēng)控、醫(yī)療健康等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，未來(lái)知識(shí)圖譜的發(fā)展將更加關(guān)注場(chǎng)景需求，推動(dòng)技術(shù)落地和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。自動(dòng)化與智能化未來(lái)知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用將更加注重自動(dòng)化和智能化，降低人工參與成本，提高構(gòu)建效率和準(zhǔn)確性。融合深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜深度學(xué)習(xí)技術(shù)在知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用中取得了顯著成果，未來(lái)兩者的融合將更加緊密，實(shí)現(xiàn)更高效的知識(shí)表示、推理和應(yīng)用。下一代知識(shí)圖譜技術(shù)展望05互動(dòng)環(huán)節(jié)與分組討論會(huì)安排提問(wèn)方式參會(huì)者通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)提問(wèn)或提交問(wèn)題卡片，向?qū)＜姨岢雠c會(huì)議主題相關(guān)的問(wèn)題。專家解答邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家現(xiàn)場(chǎng)解答，解答問(wèn)題并提供相關(guān)見(jiàn)解和建議。問(wèn)答環(huán)節(jié)時(shí)長(zhǎng)根據(jù)會(huì)議安排和專家時(shí)間，設(shè)置合理的問(wèn)答時(shí)長(zhǎng)，確保每位參會(huì)者都有機(jī)會(huì)提問(wèn)并得到解答?，F(xiàn)場(chǎng)提問(wèn)及專家解答環(huán)節(jié)設(shè)置分組方式提前確定每個(gè)小組的討論主題，確保與會(huì)議主題相關(guān)且具有探討價(jià)值。討論主題引導(dǎo)問(wèn)題為每個(gè)討論主題設(shè)計(jì)引導(dǎo)問(wèn)題，啟發(fā)參會(huì)者思考并展開(kāi)討論，促進(jìn)知識(shí)交流和思想碰撞。根據(jù)參會(huì)者的研究背景和興趣，將參會(huì)者分成若干小組進(jìn)行分組討論。分組討論主題及引導(dǎo)問(wèn)題設(shè)計(jì)匯報(bào)方式每組選派代表在全體會(huì)議上匯報(bào)討論成果，包括討論的主要觀點(diǎn)、達(dá)成的共識(shí)以及存在的問(wèn)題等。討論成果匯報(bào)與總結(jié)反饋02成果匯總將各組的討論成果進(jìn)行匯總和整理，形成會(huì)議總結(jié)報(bào)告或論文集。03反饋機(jī)制建立有效的反饋機(jī)制，收集參會(huì)者對(duì)會(huì)議組織、討論內(nèi)容等方面的意見(jiàn)和建議，為下一次會(huì)議提供改進(jìn)依據(jù)。06結(jié)束語(yǔ)與感謝致辭感謝專家學(xué)者感謝各位專家學(xué)者在會(huì)議中發(fā)表的精彩演講和研討論文，為知識(shí)圖譜的發(fā)展貢獻(xiàn)了寶貴的智慧和經(jīng)驗(yàn)。感謝組織者和工作人員肯定參與者貢獻(xiàn)對(duì)參與者的感謝和肯定感謝會(huì)議的組織者和工作人員，他們的辛勤付出確保了會(huì)議的順利進(jìn)行和圓滿成功?？隙ㄋ袇⑴c者的積極參與和貢獻(xiàn)，大家的交流和討論為知識(shí)圖譜的研究提供了廣泛的思路和視野。期待未來(lái)能夠進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流，共同推動(dòng)知識(shí)圖譜技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流鼓勵(lì)各單位和專家之間開(kāi)展深入的合作研究，共同攻克知識(shí)圖譜領(lǐng)域的技術(shù)難題和應(yīng)用瓶頸。深化合作研究促進(jìn)知識(shí)圖譜相關(guān)知識(shí)和技術(shù)的共享和傳播，為更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展提供有力支持。推動(dòng)知識(shí)共享對(duì)未來(lái)合作和交流的期待表達(dá)活動(dòng)主題和內(nèi)容簡(jiǎn)要介