知识图谱关键技术与智能应用探索

"这篇报告由北京大学计算机科学技术研究所的赵东岩教授主讲，重点讨论了知识图谱的关键技术及其在智能应用中的应用。报告详细介绍了知识图谱的构建、补全以及人机交互问答等核心领域，并探讨了如何利用知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路径。报告还涉及了国内外在知识图谱领域的研究动态，包括各大科技公司的参与和应用领域，如语义搜索、自动问答、人机交互和知识服务等。" 知识图谱是当前人工智能领域的重要组成部分，它以结构化的形式存储和表示知识，便于机器理解和处理。报告首先介绍了研究背景，指出随着自然语言处理技术的进步，知识图谱在学术界和工业界的重要性日益凸显，各大公司如谷歌、IBM、百度等都在积极研发相关技术。 接着，赵教授详细讲解了知识图谱的关键技术。知识图谱的构建涉及到数据采集、实体识别、关系抽取、知识融合等多个步骤，这一过程旨在从大量非结构化数据中提取出有用的知识并形成关联网络。知识图谱的补全则是指在已有知识基础上，通过推理和学习来补充缺失的信息，以提高图谱的完整性和准确性。此外，人机交互问答系统是知识图谱应用的一个重要方面，它允许用户通过自然语言与系统进行多轮对话，系统根据知识图谱中的信息提供准确的回答。 报告还强调了知识图谱在智能应用中的作用，例如在语义搜索中，知识图谱可以提供更深入、精确的搜索结果；在基于知识的自动问答系统中，它使得机器能够理解问题的深层次含义，给出准确答案；在人机交互场景，如智能客服，知识图谱支持多轮对话，提供个性化服务；在知识服务与辅助决策领域，如医疗、法律、金融，知识图谱能提供专业领域的决策支持。 报告还提到了国内工业界对知识图谱的广泛参与，包括搜狗、百度、阿里、腾讯、头条、华为、科大讯飞等公司，它们纷纷开发基于知识图谱的创新应用，推动了知识图谱技术在各个行业的实践应用。 知识图谱不仅是人工智能的基础，也是推动智能应用发展的重要驱动力。通过对知识图谱关键技术的理解和应用，可以构建更加智能和高效的服务系统，服务于各个领域的信息检索、决策支持和人机交互。