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刘知远

文章来源:全国大数据与社会计算学术会议(BDSC2017) 发布时间:2017-06-24 浏览量:106次



演讲题目深度学习与知识获取 

摘要:知识就是力量,知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识库系统,是推动人工智能学科发展和支撑智能信息服务应用的重要基础。知识获取是构建知识图谱的重要技术。如何使用深度学习技术实现知识图谱的表示、构建与应用,是自然语言处理领域的热点研究问题之一。本报告将着重介绍知识图谱的表示学习技术,及其在知识获取任务中的应用进展。

个人简介:刘知远,清华大学计算机系助理教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位,已在AAAIIJCAIACL等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文20余篇,Google Scholar统计引用超过1200次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖,入选CCF-Intel青年学者提升计划、中国科协青年人才托举工程。


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