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CCF TF第99期
时间 2024年1月18日 19:00-21:10
主题 AIGC时代的多模态知识图谱构建与应用
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报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF99
在AIGC（人工智能生成内容）时代，多模态知识图谱的构建与应用成为了人工智能领域的一个热点和挑战。本次会议聚焦于如何利用先进的人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM），来构建和利用包含多种模态数据（如文本、图像、声音等）的知识图谱，以及如何将这些知识图谱应用于各种智能系统和服务中。
本期会议邀请到来自美团、阿里、蚂蚁等互联网企业的代表，以及来自哈尔滨工业大学的研究人员，一起围绕AIGC时代多模态知识图谱构建与应用这个话题，分享典型的多模态知识图谱构建与应用的关键技术、典型案例与最佳实践。本次活动旨在搭建一个高水平的融合学术与业界的交流平台，从不同层面为多模态知识图谱建设者，以及更广泛的AIGC应用开发者提供借鉴与参考。
TF99：AIGC时代的多模态知识图谱的构建与应用 主持人：王昊奋 CCF TF知识图谱SIG主席 |
时间 | 主题 | 讲者 |
19:00-19:05 | 活动介绍 | 王昊奋 同济大学特聘研究员 |
19:05-19:10 | 开场致辞 | 杨卫华 CCF TF主席&架构SIG主席，Westar Labs创始人兼CEO |
19:10-19:35 | 《多模态知识图谱构建初探》 | 刘铭 哈尔滨工业大学教授 |
19:35-20:00 | 《多模态大模型知识挖掘框架》 | 陈凤娇 美团技术专家 |
20:00-20:25 | 《领域事理图谱构建和知识服务逻辑性增强》 | 孙梦姝 蚂蚁知识图谱算法专家 |
20:25-20:50 | 《信息抽取：从PLM到LLM的变迁》 | 蒋勇 阿里巴巴通义实验室算法专家 |
20:50-21:05 | 参会者提问互动 |
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21:05-21:10 | 活动总结 |
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CCF TF 知识图谱SIG
报告主题：《多模态知识图谱构建初探》
主题简介：人类能够通过听、读、触、看等感知器官从多种模态的数据中获取知识，进而利用知识完成决策和判断等多种智能任务。人工智能是对人类知识的模拟，因此针对多模态数据的分析和处理是当前人工智能发展的主要趋势。知识图谱是人工智能发展的基石，能够为众多人工智能应用提供知识支撑。本次报告即探讨了如何将不同模态的数据进行有机融合，进而从中获取有用的知识构建多模态知识图谱，为大量人工智能应用提供跨模态知识支撑。
个人简介：刘铭，教授/博士生生导师，哈尔滨工业大学计算学部。先后主持国家重点研发计划项目（课题)、国家自然科学基金、中国博士后科学基金特别资助等多项基金项目。任黑龙江省自然语言处理专委会副主任。获黑龙江省科学技术一等奖，哈尔滨市科技成果，第六届全国青年人工智能创新创业大会一等奖。担任多个国内外知名会议的领域主席和程序委员会主席。
报告主题：《多模态大模型知识挖掘框架》
主题简介：多模态大模型带来了知识图谱构建方法的变革。然而在应用中，大模型的效果并不能超越任务小模型，理想和现实存在差距。因此我们提出大模型知识挖掘框架，围绕知识挖掘任务抽象通用流程，通过调用工具箱和知识库解决任务适配和幻觉问题，通过外部反馈进行自我反思，进行错误修正、沉淀工具和记忆，实现持续学习。
个人简介：陈凤娇，先后就职于微软亚洲研究院，初创公司和美团。在美团期间参与商品搜索，负责商品图谱和Cross图谱构建和应用，知识图谱和大模型的双向融合，大模型在线检索增强(RAG)。追本溯源，用简单可控的方法分析和解决问题。
报告主题：《领域事理图谱构建和知识服务逻辑性增强》
主题简介：大语言模型带来了知识服务能力的变革，然而在进行原生的分析性内容生成时仍存在欠缺专业逻辑、观点自相矛盾等问题，而事理图谱作为逻辑性知识的容器，可以精准的提供专业逻辑作为语言模型的补充。因此为了实现更精准、专业的知识服务能力，我们设计了LLM和KG之间的协同框架，包括图谱指导的预学习K-lora、图谱引导SFT、图谱反馈的强化学习RLKGF等多种协同机制，并在区域风险研报生成场景验证了这一框架有效性。
个人简介：孙梦姝，任职于蚂蚁金服平台技术事业群，负责蚂蚁知识图谱的构建及应用相关算法技术的研究。其中，立足于蚂蚁的业务场景，重点探索了以事理图谱为基础的知识服务搭建方法，从而面向金融场景实现建设更精准、有深度的知识服务能力。
报告主题：《信息抽取：从PLM到LLM的变迁》
主题简介：在数字化信息理解问题中，信息抽取是最广泛的应用之一。最近大模型的出现改变了信息抽取领域的研发和应用范式，本场分享主要是介绍在信息抽取方向，我们过去几年面向PLM架构的研究工作，以及在LLM新范式下的一些尝试和思考。
- 信息抽取任务背景
- 检索增强范式的信息抽取技术
- 大模型时代信息抽取探索
个人简介：博士毕业于中国科学院大学和上海科技大学，加州大学伯克利分校访问学者，从事自然语言处理相关的技术研发，并将先进性技术落地产品和平台。目前在国际顶级会议ACL/EMNLP/NAACL/AAAI等发表40多篇论文，在SemEval 2022、SemEval 2023、NLPCC 2022国际比赛摘取20个子赛道的冠军，并获得SemEval 2022、SemEval 2023最佳系统论文奖、ACL 2023杰出论文奖，当前研究方向包括RAG相关技术、Agent、搜索增强大模型等。
王昊奋
CCF TF知识图谱SIG主席，同济大学特聘研究员
个人简介：同济大学特聘研究员，博士生导师。全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。负责参与多项国家级AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到3100余次，H-index达到28。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，SIGKG主席，上海秘书长，中国中文信息学会理事，语言与知识计算专委会副秘书长，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任，上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。
期数 | 日期 | 所属SIG | 主题 | 形式 |
TF118 | 1月25日 | 智能前端 | 前端工具的新发展 | 线上 |
TF130 | 1月30日 | 架构 | 云原生-服务治理体系 | 线上 |
1、如报名后无法参加，请及时于活动开始前发送邮件申请取消（联系邮箱：tf@ccf.org.cn），无故缺席将影响下一期活动的参与。
2、活动采用线上模式：腾讯会议；同时也将在CCF视频号“中国计算机学会”同步直播。（注：腾讯线上会议仅限100人参与，若未能进入腾讯会议，可通过直播参与，两种方式均可扫码进入互动群互动提问）
3、会议链接和密码将在活动当天通过邮件、短信通知。可点击腾讯会议链接，输入密码参加。
4、请于活动前一天15:00前完成报名，及时获取会议链接。
5、CCF会员免费参加，非会员99元/次，加入会员可免费参与全年20场线上活动。
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2024年1月18日 19:00-21:10
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