AI公开课丨ASER:基于高阶选择偏好的常识知识图谱

陈晓猛

2020-07-01

7月1日(周三)下午3点,知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到香港科技大学 宋阳秋 助理教授,为大家带来一场【ASER:基于高阶选择偏好的常识知识图谱】精彩报告分享!

ASER:基于高阶选择偏好的常识知识图谱

7月1日(周三) 15:00

分享摘要理解人类语言需要复杂的世界知识。知识图谱是有效的知识表达方式,并且有助于高阶推理。但是,现有的大规模知识图谱主要关注实体相关的知识,而忽略了有关活动、状态或事件的知识。本次报告主要介绍一个大规模的基于高阶选择偏好的知识图谱ASER,包括构建ASER的基本原理和过程,并介绍团队最近在探索的几个扩展的研究方向。

嘉 宾 简 介

宋阳秋

现任香港科技大学助理教授。研究方向为文本挖掘、信息抽取、知识图谱和机器学习等。

在数据挖掘、人工智能、自然语言处理领域发表了多篇文章,曾获得KDD2014优选发表TKDD论文(9篇之一)、KDD2017 Data Science Track最佳论文、IUI2015最佳论文提名、PAKDD2007最佳论文提名等荣誉。他还担任着JAIR编委、IEEE Transaction on Big Data Special Issue Guest Editor、IJCAI2019 Local Chair等职位。

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