随着自然语言处理技术和语义技术的发展,社会化媒体上出现了一些流行的术语,如知识图、聊天机器人、智能客服、机器人过程自动化(RPA)、知识库填充(KBP)、了解客户(KYC)和阅读理解。基于我们的工业研发经验,我们观察到在基于知识图的应用中应用NLP技术的两个主题:1)开发人员构建和推断领域知识图的半自动知识提取和集成技术,(2)语义和自然语言接口,方便用户有效地浏览和理解领域知识图。在这次演讲中,我将回顾这两个主题中的主要挑战和最新进展,然后讨论从我们在金融领域的实践中得到的例子和教训。

丁力

丁力,开放政府数据中的工作获得了2010年国际语义网挑战赛的二等奖。他在北京大学获得计算机科学学士和硕士学位,在马里兰大学巴尔的摩分校获得计算机科学博士学位。他还在斯坦福大学(Stanford)从事博士后研究,并在RPI和高通研究公司(Qualcomm research)工作。他的研究兴趣包括知识图、本体论、语义搜索、聊天机器人、社交网络、开放数据、自然语言处理和机器学习,特别关注FinTech和HealthTech应用。

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