直播 | 腾讯天衍实验室张子恒:详细解读天衍实验室知识图谱对齐技术
「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學(xué)術(shù)直播間,旨在幫助更多的青年學(xué)者宣傳其最新科研成果。我們一直認(rèn)為,單向地輸出知識(shí)并不是一個(gè)最好的方式,而有效地反饋和交流可能會(huì)讓知識(shí)的傳播更加有意義,從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。
本期 AI Drive,我們邀請(qǐng)到騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用研究員博士生張子恒,為大家在線詳細(xì)解讀天衍實(shí)驗(yàn)室知識(shí)圖譜對(duì)齊技術(shù)。對(duì)本期主題感興趣的小伙伴,9 月 23 日(本周四)晚 7 點(diǎn),我們準(zhǔn)時(shí)相約 PaperWeekly 直播間。
直播信息
在過去的一年時(shí)間里,我們針對(duì)醫(yī)療知識(shí)圖譜對(duì)齊任務(wù)中面臨的難點(diǎn)和挑戰(zhàn),做出了不同方面的探索嘗試,力求通過利用知識(shí)圖譜對(duì)齊技術(shù)構(gòu)建起大規(guī)模、高質(zhì)量的醫(yī)療知識(shí)圖譜,我們已經(jīng)在多個(gè)人工智能領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文來介紹我們的知識(shí)圖譜對(duì)齊技術(shù)。
我們針對(duì)醫(yī)療知識(shí)圖譜對(duì)齊任務(wù)中面臨的問題做了如下的探索,我們先后提出了:
- 真實(shí)場景醫(yī)療數(shù)據(jù)集以及真實(shí)場景評(píng)估方式(COLING’20) 
- 基于本體指導(dǎo)的知識(shí)圖譜對(duì)齊技術(shù)(ACL’21) 
- 融合概率推理和圖譜建模的知識(shí)圖譜對(duì)齊技術(shù)(IJCAI’21) 
- 知識(shí)圖譜對(duì)齊工具(CIKM’21) 
論文標(biāo)題:
An Industry Evaluation of Embedding-based Entity Alignment. In Proceedings of COLING 2020 (Industry Track).
論文鏈接:
https://aclanthology.org/2020.coling-industry.17.pdf
論文標(biāo)題:
OntoEA: Ontology-guided Entity Alignment via Joint Knowledge Graph Embedding. In Proceedings of Findings of ACL 2021.
論文鏈接:
https://aclanthology.org/2021.findings-acl.96.pdf
論文標(biāo)題:
Unsupervised Knowledge Graph Alignment by Probabilistic Reasoning and Semantic Embedding. In Proceedings of IJCAI 2021.
論文鏈接:
https://www.ijcai.org/proceedings/2021/0278.pdf
論文標(biāo)題:
PRASEMap: A Probabilistic Reasoning and Semantic Embedding based Knowledge Graph Alignment System. In Proceedings of CIKM 2021 (Demo Track).
論文鏈接:
https://arxiv.org/pdf/2106.08801.pdf
嘉賓介紹
?張子恒?/ 騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用研究員?
張子恒,騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用研究員,研究生畢業(yè)于劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)系。研究方向?yàn)橹R(shí)圖譜及其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用落地。先后在 IJCAI、ACL、COLING、CIKM 等國際會(huì)議上發(fā)表論文。
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總結(jié)
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