全国知识图谱与语义计算大会召开，聚焦知识图谱与认知智能前沿

2020年11月12日至11月15日，以“知识图谱与认知智能”为主题的第十四届全国知识图谱与语义计算大会（CCKS: China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing）在江西省南昌市召开。来自中国科学院、清华大学、北京大学、斯坦福大学等国内外院校的知名学者，以及华为、美团、蚂蚁集团、腾讯、京东、字节跳动等产业界的技术研发人员出席会议，分享相关领域的最新进展、发展趋势和实战经验，促进产学研合作。中译语通作为大会战略合作伙伴，向会议嘉宾展示了公司知识图谱技术在金融监管科技、科技大数据、数字城市大脑等领域的实践应用。

中译语通作为CCKS战略合作伙伴参会展示知识图谱技术应用

本届会议由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，主题是“知识图谱与认知智能”，旨在探讨大数据环境下语言理解、知识获取、知识应用、知识推理等方面的关键技术和应用。会议设有学术讲习班、大会特邀报告、工业界论坛、评测与竞赛、知识图谱顶级峰会回顾、Poster/Demo展示及学术论文报告等环节。

会议现场：中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士做特邀报告

其中，在特邀报告环节，中国科学院数学与系统科学研究院陆汝钤院士做题为《发展知识图谱支撑平台研究》的报告。报告回顾了学术界和企业界对知识图谱支撑平台的研究现状，其中涉及目前支持知识图谱的系统，如天马、AISWare、OpenKN、CN-probase、xlore等，以及四件套架构（数据、知识、服务、应用）、三件套架构、独行侠架构等常用知识图谱架构。同时，陆院士还介绍了其团队自主研发的通用知识图谱平台HAPE的设计理念、大知识体系概念、KScript脚本语言，以及Big-Cons（知识组件、过程组件、连接组件、中转组件和方舱组件）等。

斯坦福大学教授Barbara Tversky（芭芭拉·特沃斯基）在《Thinking with the body and the world》的报告中，从人的认知机理、空间思维、手势交互等角度来阐述人认知世界的方式及其演进历史，并从最基础的人的认知心理角度，揭示了知识的本质，为如何更好地构建知识体系提供指导。

字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监李航博士的报告重点放在语言模型的发展历史及其团队在语言模型领域的创新。他认为，语言模型是基于概率论、统计学、信息论、机器学习对自然语言建模的重要方法。语言模型结合深度学习，使得模型具有强大的表示和学习能力，可以提高自然语言处理任务的准确率。最后李航博士针对他们实验室的Soft-Masked BERT和AMBERT模型进行了详细讲解，阐述了其创新点，并对语言模型的未来发展进行了展望。

中译语通展示知识图谱技术应用

中译语通在知识图谱成果展示区展示了其基于深度学习、机器翻译、自然语言处理、语义计算、信息抽取、知识融合、知识补全、知识存储、本体构建、逻辑推理等人工智能方法，构建的行业知识图谱解决方案及其在金融监管科技、科技大数据、数字城市大脑等领域的应用。

在金融监管科技领域，公司将知识图谱技术与产业链和供应链数据、研报、白皮书、咨询报告等文献数据和全球另类数据相融合，构建了金融监管科技平台，从产业位置、市场规模、资本结构、关联关系、竞争关系等维度全景分析企业及其所处产业的价值画像，服务金融监管、政府招商引资、银行信贷评估、金融投资与企业发展。在科技大数据领域，以科技知识图谱为基础，从技术创新、企业稳定性、投资风险、市场影响四大指数维度评估企业科技创新价值，便于政府和投资机构快速锁定目标行业的优势企业和优势人才，提升产业招商和投资效率。在数字城市大脑领域，知识图谱技术已用于公共卫生疾控管理、城市综合治理、区域经济分析、智慧工业大脑及智慧产业园区打造等领域。