CCKS 2021：赋能新基建的知识图谱与语义计算研究

资源摘要信息:"CCKS 2021全国知识图谱与语义计算大会.zip" 大会主题: "知识图谱赋能新基建" 该大会主题“知识图谱赋能新基建”涉及当前大数据环境下的核心议题，即如何利用知识图谱技术为新基建（新型基础设施建设，包括5G、数据中心、工业互联网等）提供支持，增强其智能化水平，从而推动各行业的发展和创新。 1. 常识知识的获取与推理 常识知识的获取与推理关注的是如何从大量的信息中提取出常识性的知识，并利用这些知识来进行有效的推理。在知识图谱的构建中，常识知识是连接不同实体和概念的桥梁，对于提高知识图谱的可理解性和应用价值至关重要。此议题可能涉及的方法包括但不限于：语义网络构建、本体论应用、规则推理系统等。 2. 工业级知识图谱构建实践 工业级知识图谱的构建是一个复杂且技术要求高的过程，它需要处理大规模、多维度的数据，并能够支持复杂的信息查询和分析。在新基建的背景下，工业级知识图谱对提高行业效率和智能决策支持具有重要作用。这个议题可能会探讨如何设计和实现高效、准确的知识图谱构建流程，包括数据采集、预处理、本体构建、实体链接、关系抽取等关键技术。 3. 基于深度学习的自然语言语义解析 深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性进展。基于深度学习的自然语言语义解析关注的是如何利用深度学习模型，如循环神经网络(RNNs)、长短时记忆网络(LSTMs)、Transformer等，来解析和理解自然语言的深层次语义。在知识图谱中，这一步骤对于抽取结构化信息、连接实体和概念至关重要。 4. 因果启发的学习和推理 因果关系在知识图谱中占有重要位置，因为它们能够揭示实体间的相互作用和影响。因果启发的学习和推理议题聚焦于如何通过学习数据中的因果关系，增强知识图谱对现实世界的解释能力。可能涉及的领域包括概率图模型、因果图模型、贝叶斯网络、以及因果推断等。 5. 自然语言处理中符号规则方法的神经网络化 在自然语言处理中，传统的符号规则方法（如基于规则的系统）在某些特定领域内有着很好的表现，但它们往往缺乏对上下文的敏感性和泛化能力。神经网络化的符号规则方法试图结合传统符号处理的逻辑性和深度学习的适应性，从而提高对自然语言的理解能力。此议题可能探讨的内容包括神经符号集成系统、将规则学习与深度学习模型相结合的最新研究进展等。 通过以上议题，CCKS 2021大会旨在为知识图谱和语义计算领域的学者、工程师和研究人员提供一个交流与合作的平台，共同探讨如何将这些先进技术应用于新基建，以实现更加智能化的行业解决方案。