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大本体的知识提取

发布日期:2024-07-07点击数:

报告人:马跃(法国巴黎萨克雷大学)

时间:2024年07月08日 11:30

地址:理科楼LA103


摘要:语义知识的表示与推理是符号人工智能的一个重要方法,其目的是促进知识的共享和理解,为人工智能系统提供丰富的语义基础,以便其具有处理常识知识的能力。例如,基于逻辑的本体语言可以提供对领域知识的一致、准确和可理解进行表示和自动推理

随着现实中的本体变得复杂而庞大,一个关键的挑战自然出现:如何设计有效方法从大本体中提取符合用户特定兴趣本体,从而可以更好的给用户提供有针对性的信息?鉴于简单的信息提取不足以保持知识的完整性,本报告将演示若干前沿的知识提取技术,如本体证据(justifications)、本体模块(modules)本体摘录(excerpts)。这些技术针对不同的应用场景而设计,目的是实现可定制的语义技术。


简介:马跃于2008年在北京大学数学科学学院应用数学专业获博士学位。现为法国巴黎萨克雷大学计算机实验室副教授。已经在人工智能、知识表示与自动推理、信息提取领域发表国际期刊10余篇,国际会议文章40余篇(如IJCAI,AAAI,KR,AMMAS, IJCAR)。主持法德国际合作项目 (本体查询与问答方法,2016-2019,ANR-DNG资助),负责法国EXPIDA项目(具有可解释性的偏好模型及其在不一致数据库的应用,2023-2027,ANR资助),参加法国医院高校十年合作项目IHU Prometheus,Thales高校企业合作博士培养项目(2016-2019)和IBM高校企业合作博士培养项目(2020-2023)。


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