6月21日，由北京大学、中国中文信息学会语言与知识计算专委会、北京大数据研究院联合举办，北京大学计算机科学技术研究所、大数据分析与应用技术国家工程实验室（北京大学）承办的“知识图谱学术研讨会”在北京大学中关新园举行。北京大学张平文院士、清华大学李涓子教授等出席会议并发表致辞。来自学界和业界的200余位代表共享此次知识图谱学术盛宴。会议由北大计算机所邹磊教授、冯岩松副教授，天津大学王鑫教授主持。

会议现场

“作为学者要重视基础研究，要建立起良好的学术环境”，张平文指出，知识图谱研讨，既要重视应用场景，更要重视基础研究。他希望大家能对于中国的知识图谱的发展的基础研究和基础系统提出宝贵意见。

张平文致辞

李涓子对北大计算机所为会议的组织所作出的贡献表示肯定和感谢，并鼓励大家积极参与知识图谱学术活动。

李涓子致辞

浙江大学陈华钧教授、北京大学邹磊教授、滴滴出行王鹏博士、武汉大学洪亮副教授、360朱坤鸿、乐言科技王昊奋博士、哈尔滨工业大学（深圳）陈清财教授、清华大学刘知远副教授等8位专家学者作主题报告。陈华钧作题为“浅谈知识图谱发展前沿”的报告，详细讲解了可解释的知识图谱推理领域的研究成果并以可解释的电商应用为例，对该领域的应用场景进行了说明。陈华钧还介绍了其主持开发的知识图谱开放平台OpenKG，希望大家广泛参与OpenKG建设。

邹磊作题为“大规模知识图谱数据管理”的报告。邹磊指出知识图谱的本质是基于图的语义网络，并且知识图谱是知识工程、自然语言处理、数据库、机器学习等的交叉研究领域。邹磊着重讲述了知识图谱的数据管理方法，并介绍了其主持研发的图数据管理系统gStore及面向RDF知识图谱的问答系统gAnswer，致力于打造图数据管理系统的中国芯。

王鹏作题为“知识图谱在滴滴的应用”的报告，展示了滴滴内部的两大类知识图谱——领域实体图谱和领域知识图谱，并分享了这两类知识图谱在滴滴的应用情况。王鹏展望了滴滴在智能出行、人才培养、数据开放、AI赋能社会等方面的愿景。

洪亮作题为“股权网络视角下的金融知识图谱研究与平台”的报告。洪亮指出了发展金融知识图谱的必要性，介绍了构建金融大数据平台的思路和具体方法，并展示里知融平台的应用场景。

朱坤鸿作题为“大规模通用知识图谱的构建以及在搜索中的应用进展”的报告。朱坤鸿从知识图谱在360搜索中的应用案例出发，详细说明了360知识图谱的构建技术和应用技术。

王昊奋作题为“多策略智能问答——企业计算的AI利器”的报告。王昊奋针对自然问答的三大技术：IRQA、KBQA、MRCQA，分别进行了概述并指出多引擎QA融合的必要性。王昊奋从算法和工程实施角度，对多引擎QA进行了具体介绍。

陈清财作题为“多形态医疗实体识别及医学应用”的报告。陈清财指出，需要自然语言处理来完成在海量数据上用程序自动构建知识图谱的工作。陈清财主要介绍医疗实体识别，关系抽取等可以支持知识图谱构建的自然语言处理方法。

刘知远作题为“知识指导的自然语言处理”的报告。刘知远介绍了数据驱动的深度学习和符号表示的知识图谱双向驱动的自然语言处理技术体系，对义原语言知识、世界知识的表示学习以及知识获取技术的重要作用及关联进行了详细解释。

学术研讨会上，报告内容丰富详实，与会代表们表示获益良多。此外，大数据分析与应用技术国家工程实验室（北京大学）知识集成和智能决策中心工作会议及中国中文信息学会语言与知识计算专委会会议同期举行。

参加知识集成和智能决策中心工作会议的人员合影