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自然语言是人类交流思想、表达情感最主要的方式，将成为实现人工智能最重要的支撑技术之一。但自然语言理解并不是一件容易的事情，自然语言具有的歧义性、非规范化、表达方式多样性等特点，是制约自然语言理解取得突破性进展的瓶颈。

近年来，深度ope体育电竞赛事手机版下载在自然语言、图像、语音等领域都取得了显著的成绩。深度ope体育电竞赛事手机版下载方法将自然语言理解与语义计算简化成端到端的“黑匣子”方式，忽视了知识引导在语义计算与深度理解上的关键作用。知识图谱作为结构化的显性知识，在语义表示、语义理解、语义推理、智能问答等语义计算任务中发挥着越来越重要的作用。

嘉宾介绍

周光有，华中师范大学教授、博导，中科院自动化所博士，主要研究领域：自然语言处理、智能问答、深度ope体育电竞赛事手机版下载等。在ACL、CIKM、IJCAI、COLING、TKDE等ope体育电竞赛事手机版下载顶级会议期刊上，以第一作者发表论文近20余篇，先后两次获得ope体育电竞赛事手机版下载会议最佳论文奖。出版高等ope体育电竞赛事手机版下载专业系列教材1部，获批ope体育电竞赛事手机版下载发明专利11项、计算机软件著作登记10余项。主持ope体育电竞赛事手机版下载和省部级以及横向研发项目10余项，并在智慧ope体育电竞赛事手机版下载领域取得明显经济效益。

内容简要

（1）梳理知识图谱的发展脉络以及核心关键技术；

（2）基于知识图谱的智能问答：任务、方法、挑战，并以此介绍我们提出的基于深度融合模型的智能问答框架。