CCKS2019前沿讲习班：知识图谱与自然语言处理进展

"2019全国知识图谱与语义计算大会前沿讲习班PPT和讲义，由Yankai Lin主讲" 该资源主要涉及的知识点包括： 1. 知识图谱（KG）：知识图谱是当前信息技术领域的一个重要研究方向，它是一种结构化的知识存储形式，用于表示实体、概念以及它们之间的关系。在自然语言处理（NLP）中，知识图谱被广泛应用于信息检索、问答系统、语义理解等领域，能够增强系统的智能和理解能力。 2. 自然语言处理（NLP）进展：文档中提到了2015年《Science》杂志上关于自然语言处理的进展，这可能涵盖深度学习在NLP中的应用、语义解析、情感分析、机器翻译等领域的最新研究成果。这些进展推动了NLP技术的发展，使其在语音识别、文本理解等方面的能力得到显著提升。 3. 计算机语法（CFG）：上下文无关文法（CFG）是描述语言结构的一种形式化方法，常用于语言分析和生成。在NLP中，CFG被用来解析句子结构，理解语言的句法规则，是构建语法分析器的基础。 4. AI与知识图谱的结合：资源中提到了AI与知识图谱的结合，这通常涉及到如何利用AI技术自动构建、维护和应用知识图谱。例如，通过机器学习和深度学习的方法自动抽取和整合网络数据，构建大规模的知识库。 5. NLP的应用：如文本分类、情感分析、命名实体识别等，这些都是NLP技术在实际中的应用示例，它们依赖于对语言的深入理解和处理。 6. 时间信息处理：文档中包含的时间信息如"1985"，可能是在讨论历史时间轴上的事件或者在NLP中处理时间表达的重要性，比如时间推理和事件提取。 7. 知识图谱的构建与应用：如Google Knowledge Graph，这是谷歌推出的一个大规模知识图谱项目，旨在提供更准确、更丰富的搜索结果。这部分内容可能涉及到知识图谱的构建方法、查询优化和知识服务等。 8. 技术发展与趋势：文档中列举的一些年份可能代表了特定技术或方法的重要里程碑，暗示了知识图谱与NLP领域的发展趋势和未来挑战。 9. 训练与学习资源：该讲习班可能是为了教育和培训专业人员，分享最新的理论和技术，以促进他们在知识图谱和语义计算领域的专业发展。 这份资源提供了关于知识图谱、自然语言处理的前沿知识和实践应用，对于理解和掌握这两个领域的最新进展具有重要的参考价值。