特邀报告

特邀报告1:

Knowledge will Propel Machine Understanding of Big Data

Amit Sheth教授(Kno.e.sis, Wright State University)

http://knoesis.wright.edu/amit/

Amit Sheth is an educator, researcher, and entrepreneur. He is the LexisNexis Ohio Eminent Scholar, an IEEE Fellow, and the executive director of Kno.e.sis—the Ohio Center of Excellence in Knowledge-enabled Computing. Kno.e.sis is a multidisciplinary Ohio Center of Excellence in BioHealth Innovation. Its faculty and researchers are computer scientists, cognitive scientists, biomedical researchers, and clinicians. It has the largest US academic research group in the area of Semantic Web and maintains a very high publication impact. In recent years, Kno.e.sis’ research impact has been responsible for Wright State University placing 2nd in World Wide Web (WWW) research with world-class universities for 5-year impact (http://j.mp/www-Mar13) and earning a spot among the top 10 universities in the world based on its 10-year impact (http://j.mp/www-org-Jun15).

特邀报告2:Open knowledge, corporate knowledge and the analytics of dynamic unstructured data

Hans Uszkoreit教授(德国人工智能研究中心)

http://www.dfki.de/~hansu/

汉斯·乌思克尔特教授是欧洲科学院院士,德国知名的人工智能专家,自然语言处理领域的世界顶级科学家之一。现为北京深知无限人工智能研究院(AITC)首席科学家。自2010年至今,他一直担任全球最大的非营利人工智能研究机构——德国人工智能研究中心(DFKI)柏林分所所长。曾任职于斯坦福大学人工智能实验室近十年,以及IBM德国科学部、德国萨尔州大学计算机系、柏林工业大学等诸多顶级企业及知名学府。沃夫冈·瓦尔斯特尔是德国“工业4.0”概念的创始人之一,担任德国总理默克尔的科学技术顾问,他所领导的德国人工智能研究中心是德国国宝级的人工智能技术中心。

特邀报告3:显式知识在深度学习对话模型中的应用与挑战

赵军 研究员(中国科学院自动化研究所)

http://www.nlpr.ia.ac.cn/cip/jzhao.htm

赵军,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师。中国科学院大学岗位教授。长期从事自然语言处理、知识图谱和问答系统方向的研究,承担国家自然科学基金重点课题、973计划、863计划等多个重要科研项目,在IEEE TKDE、ACL、SIGIR、IJCAI、AAAI、COLING、EMNLP、CIKM、WWW等国际顶级期刊和会议上发表论文50多篇,曾获国际计算语言学大会COLING 2014最佳论文奖;主持研发的推荐系统获得2011 SIGKDD CUP第二名(2/1792);主持研发了汉语分析、知识图谱、知识问答等软件工具和平台,曾获CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀专利奖。

特邀报告4:人工智能的下一个前沿: 知识计算

林钦佑 研究员(微软亚洲研究院)

https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cyl/

林钦佑研究员,现任微软亚洲研究院首席研究员、研究经理和知识计算组主任。自1994年来一直从事自然语言处理、知识计算、人工智能研究。对文本摘要、语义计算、知识挖掘等有独到的见解。领导开发了世界第一的文本摘要自动评价系统ROUGE,自2004年发布,十几年来一直是学术界、工业界的自动评价标准,对自动摘要方法和系统的研究改进产生巨大的影响力。在微软研究院领导团队参加2013年美国国家标准局(NIST)主导的知识库植入(KBP)评价的实体链接(Entity Linking)评测中获得总体最佳正确率,参加2013、2014年的知识库加速器(KBA)的渐增引文推荐(CCR)评测中获得总体最佳F1。2016年在微软Build大会推出实体链接智能服务API (Entity Linking Intelligence Service), 为需要大量语义标注的工业界和学界提供高效、方便、易用的语义分析服务。在ACL、SIGIR、KDD、WWW、AAAI、IJCAI、WSDM、CIKM、COLING、EMNLP等国际核心会议上发表文章100余篇, Google Scholar h-index 为44。获得美国和国际专利批准31项。曾经担任过2012年国际计算机语言学会(ACL)程序委员会主席、2011年AAAI AI & Web程序委员会主席、2016年NLPCC程序委员会主席,多次ACL、COLING、EMNLP等会议的领域主席、国际期刊Transactions of Association for Computational Linguistics, Computational Linguistics编委等。目前担任哈工大-微软联合实验室共同主任、曾任香港科技大学-微软联合实验室共同主任。