从知识表示发展历史理解知识图谱，中科院自动化所模式识别国家重点实验室何世柱副研究员，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019

报告主题：从知识表示发展历史理解知识图谱

报告摘要：语言和知识表达的多样性使得知识的生产和消费之间存在巨大差异，知识表示通过对知识的解耦和组合衔接不同个体的内在知识。目前，知识图谱俨然成为学术界和业界的知识表示新宠，它有什么特点？与传统知识表示有什么关系？本报告将从知识的数据化和数据的知识化两条知识表示发展脉络介绍知识图谱的由来，并介绍知识图谱在大数据时代描述知识的优缺点，希望能增加大家对知识图谱的理解。

嘉宾简介：何世柱，博士，中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员，2016年获得中国科学院大学工学博士学位。研究方向为自然语言处理、知识工程和问答系统。在ACL、EMNLP、CIKM、AAAI、IJCAI等自然语言处理、知识工程和人工智能国际重要会议发表论文20余篇。参与国家自然科学基金重点项目、973计划、863计划以及多项企业合作科研项目的研发，合作企业包括：华为、阿里巴巴、腾讯等，同时也开发了知识抽取，知识问答等多项工具和软件。目前主持国家自然科学基金青年科学基金项目“知识问答中的自然答案生成关键技术研究”，2018年获得中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖。