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以研究科學創新與演化規律為目的的科學學近年來迎來了進一步的發展, 科技大數據領域知識圖譜在其中發揮了重大的作用. 本文將從科技大數據知識圖譜構建及應用研究角度, 對科學學研究過程中發揮重大推動作用的科技領域知識圖譜技術進行系統、深入的綜述, 闡述科技大數據知識圖譜構建過程中涉及的科技實體抽取、科技實體消歧、科技關系抽取、科技關系推斷等問題, 對科技實體推薦、科技社區發現、科技實體評價、學科交叉以及學科演化等科技大數據知識圖譜分析挖掘方法進行系統梳理, 并給出科技大數據知識圖譜未來的研究及應用方向.

//engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSI/50/7/10.1360/SSI-2019-0271?slug=abstract

摘要： 知識圖譜以圖結構表示豐富靈活的語義，描述客觀世界的事物及其關系，在應用領域得到了廣泛的關注。事件知識圖譜聚焦動態事件及其間的順承、時序和因果關系，并以結構化的圖形式表示，對海量數據更高效地管理。尤其是對動態事件信息和事件邏輯關系的挖掘，對認識客觀世界發展規律，助力領域多種智能應用有著重要的意義。本文系統闡述事件知識圖譜的構建技術，包括事件知識表示、事件知識抽取、事件關系抽取，并介紹事件知識圖譜在領域的典型應用，最后介紹現階段的挑戰與研究展望。

摘要 大數據是經濟發展的新動能, 社會發展的新引擎, 塑造國家競爭力的戰略制高點, 對人民生活 具有重大影響. 然而隨著社會對數據價值認知的提升和大數據平臺建設的蓬勃發展, 大數據安全問題 日益成為阻礙大數據應用推廣的瓶頸. 同時, 由于大數據技術、框架仍在不斷演變當中, 研究人員對大 數據安全內涵的核心認知和關鍵特征理解還存在差異, 尚未形成相對統一的大數據安全框架. 當前亟 需對大數據安全技術發展現狀進行梳理, 為大數據安全重點問題的研究和突破提供參考. 本文結合典 型大數據系統技術框架, 圍繞大數據安全需求, 構建了大數據安全技術框架. 在此框架下, 從大數據安 全共享與可信服務、大數據平臺安全和大數據安全監管 3 個方面系統梳理了大數據安全關鍵技術的 研究現狀, 囊括了大數據業務流程和大數據系統技術框架所涉及的主要安全機制. 最后總結了大數據 安全技術有待解決的核心問題和發展趨勢.

摘要 以法學知識為中心的認知智能是當前司法人工智能發展的重要方向。該文提出了以自然語言處理(NLP)為核心技術的司法案件案情知識圖譜自動構建技術。以預訓練模型為基礎,對涉及的實體識別和關系抽取這兩個NLP基本任務進行了模型研究與設計。針對實體識別任務,對比研究了兩種基于預訓練的實體識別模型;針對關系抽取任務,該文提出融合平移嵌入的多任務聯合的語義關系抽取模型,同時獲得了結合上下文的案情知識表示學習。在“機動車交通事故責任糾紛”案由下,和基準模型相比,實體識別的F1值可提升0.36,關系抽取的F1值提升高達2.37。以此為基礎,該文設計了司法案件的案情知識圖譜自動構建流程,實現了對數十萬份判決書案情知識圖譜的自動構建,為類案精準推送等司法人工智能應用提供語義支撐。

報告主題： 事理圖譜的構建及應用

報告摘要：

知識圖譜在各個領域精耕細作，逐漸顯露價值，但是現有的知識庫普遍是以“概念及概念間的關系”為核心，較少記錄“事理邏輯”相關知識，事理邏輯（事件之間的演化規律與模式）是一種非常有價值的人類知識，挖掘這種知識對我們認識人類行為和社會發展變化規律非常有意義。因此本次報告介紹一種新型的知識圖譜形式：事理圖譜，它是一個事理邏輯知識庫，描述了事件之間的演化規律和模式。結構上事理圖譜是一個有向有環圖，節點代表事件，有向邊代表事件之間的順承、因果、條件和上下位等邏輯關系。本次報告重點介紹事理圖譜的定義、構建、推理及應用。

嘉賓簡介：

丁效，哈爾濱工業大學助理研究員。主要研究方向為人工智能、自然語言處理、社會計算和事理圖譜。2016年獲得哈爾濱工業大學博士學位，已在人工智能領域的頂級國際期刊和會議IJCAI、AAAI、EMNLP等發表相關論文20余篇。承擔國家自然科學基金青年項目等省部級以上項目四項，參與科技創新2030“新一代人工智能”重大項目、國家重大科技基礎設施建設項目、科技部973課題、國家自然科學基金重點項目等。榮獲全國青年人工智能創新創業大會三等獎、第五屆全國青年計算語言學研討會優秀論文獎等榮譽。擔任中國中文信息學會社會媒體處理專委會秘書、委員、智能金融工作組副組長，中國中文信息學會青年工作委員會委員。個人主頁：