王昊奋

上海乐言信息科技有限公司CTO，CCF理事、计算机术语审定工作委员会主任、中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一，共发表80余篇高水平论文，在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验。其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获得全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、863重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。

刘升平

主题报告一：知性会话——基于知识图谱的人机对话系统方法与实践

主题简介：人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切相关的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是以知识图谱为核心的人机会话交互服务。本次报告介绍了知性会话的架构和关键技术，并结合工业级的人机对话系统实践经验，阐述了知识图谱在人机对话系统的核心模块，包括口语理解，自然应答生成，聊天，问答，主动交互等方面的应用。

个人简介：刘升平，云知声AI Labs资深技术专家，前IBM中国研究院资深研究员，中文信息学会语言与知识计算专委会，医疗健康与生物信息处理专委会委员。2005年获得北京大学数学学院信息科学系博士。曾在语义网，机器学习、信息检索，医学信息学等领域发表过20多篇论文。在IBM中国研究院信息与知识组工作期间，多次获得过IBM研究成就奖。目前在云知声领导NLP和智慧医疗团队，主要从事要从事自然语言理解和生成，人机对话系统，聊天机器人，知识图谱，临床辅助诊断等研发工作。

陈博兴

主题报告二视频：阿里机器翻译——场景、挑战与最新技术

主题简介：在这个报告中，我们介绍机器翻译技术在跨境电商领域的应用。具体内容包括：机器翻译在跨境电商领域的应用场景、面临的挑战和我们在数据收集、模型选择和工程架构上采取的策略；以及为了改善翻译性能和提高训练和翻译效率我们采用的一些技术，包括翻译干预、词尾预测、以及分布式训练等等。最后介绍阿里巴巴机器翻译的一些创新研究，以及采用这些研究成果在国际评测中取得的世界一流成绩。

个人简介：陈博兴，阿里巴巴集团机器智能技术实验室资深算法专家。他的研究方向是机器翻译，自然语言处理和机器学习。在加入阿里之前，他是加拿大国家研究委员会（NRC）的终身研究员，再之前是新加坡信息与通信研究所的研究员，意大利FBK-IRST和法国格勒诺布尔大学的博士后。他本科毕业于北京大学，博士毕业于中国科学院。他和同事合作先后发表了50多篇会议和期刊论文，获得过ACL 2013的最佳论文奖提名和MT Summit 2013的最佳论文奖；他长期担任NLP领域所有顶级会议和期刊的审稿人或程序委员会成员。他领导的团队先后在各种机器翻译评测中取得优异成绩，获得了WMT 2018五个语向的第一名，WMT 2017俄语到英语第一名，NIST 2012机器翻译中文到英文第一名，IWSLT 2007口语机器翻译比赛中文到英文第一名，和IWSLT 2005比赛中文到英文和日语到英语第一名等等。

刘作鹏

主题报告三：小米智能问答成长之路

主题简介：小米的智能问答服务从一个原型系统开始，经过一年多的持续演进，总结出一套面向变化的、易扩展的系统架构，很好地应对了知识规模指数级扩大、用户请求急剧增长、技术复杂度迅速提升等挑战。通过引入知识图谱和机器学习相关技术，明显提升了知识构建、问题理解、答案匹配等关键环节的效果。目前小米的智能问答分三个子系统 ，分别基于KBQA、FAQ 问答和阅读理解技术构建而成，三个子系统相互补充，也都在迅速地进化的过程中。

个人简介：刘作鹏，小米AI Lab智能问答技术总监，有10多年人工智能相关工作经验。耗时一年多，从零开始为小米搭建出知识问答、知识图谱、智能客服三个系统，核心指标国内领先。2009年到2015年，任职于雅虎全球(北京)研发中心，作为雅虎&微软搜索联盟技术负责人，所承担的项目曾为雅虎带来数十亿美金的收入增长。在百度工作时间，设计并实现了凤巢的广告选择平台，成为了国内第一个日请求数突破20亿的互联网服务。

倪渊

主题报告四视频：自然语言处理在医疗领域的应用

主题简介：医疗领域有大量需要自然语言交互的工作，耗费了大量的人力。比如诊前对于患者就诊科室以及就医流程相关问题，医院往往需要有专业的人员在门诊大厅，回答相关问题；诊后对于患者的健康咨询和随访，需要家庭医生定期上门或者电话来进行。在中国医生资源缺乏的情况下，导致医生的工作负担重而患者的管理质量低。平安医疗科技通过构建医疗知识图谱来打造医疗人工智能的大脑，并通过对话问答技术，来和患者智能交互，为患者提供智能分诊/导诊服务以及智能患教问答和随访服务。本次报告将主要介绍平安如何运用自然语言处理技术来打造智能的患者服务。

个人简介：倪渊，博士。2003年毕业于复旦大学计算机科学与技术专业，2007年毕业于新加坡国立大学计算机系。之后加入IBM中国研究院，从事自然语言处理，知识图谱等相关领域的研究。在IBM期间，倪渊参与过著名人工智能项目沃森机器人的开发。2018年，倪渊加入平安医疗科技研究院，带领医疗文本处理团队。倪渊博士在著名国际会议，比如SIGMOD, WWW, ISWC等上，发表过20多篇文本，并且获得20多项国际专利。

鲍捷

主题报告五：在知识图谱工程中如何进行规则建模

主题简介：知识图谱技术侧重于实例结构化数据的提取和建模，但是得到知识图谱后，为实现后续的应用如处理自动化，规则建模是不可缺少的。本讲座介绍知识图谱上规则建模的实践方法，关注如何全周期控制成本，如规则建立的成本，规则管理的成本，规则推理的成本，规则调试的成本等。针对金融监管、贷款风控，投资研究等，分别给出规则建模的具体案例。

个人简介：鲍捷，博士，文因互联 CEO，联合创始人。他曾是三星美国研发中心研究员，伦斯勒理工学院（RPI）博士后，麻省理工学院（MIT）分布式信息组（DIG）访问研究员，以及雷神 BBN 技术公司访问科学家。2007 年，他于爱荷华州立大学（Iowa State University）获得博士学位。他的研究领域涉及人工智能很多方向，如自然语言处理，语义网，机器学习，描述逻辑，信息论，神经网络，图像识别等。鲍捷博士已经发表 70 多篇论文。他曾是 W3C OWL(Web本体语言)工作组成员，在此期间，合作撰写了 OWL2 的 W3C 规范文档。他先后参与组织了 50 多场国际学术会议和学术研讨会。他是中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员，W3C顾问委员会委员，中国计算机协会会刊编委，中文开放知识图谱联盟(OpenKG)发起人之一。

陈华钧

浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师。主要研究方向为知识图谱、自然语言处理、大数据与知识发现、生物医学信息等。浙江省大数据智能计算重点实验室副主任、中文开放知识图谱OpenKG发起人。在IJCAI, WWW, KR, ISWC, EMNLP, AAAI/IAAI, ICDE, IEEE Magazine on Computational Intelligence, IEEE Intelligent System, TKDE, Briefings in Bioinforamtics, BMC Bioinformatics 等国际顶级会议或期刊上发表多篇论文，并曾获国际语义网会议ISWC最佳论文奖。作为主要参与者，获得教育部技术发明一等奖、国家科技进步二等奖等奖励。

漆桂林

东南大学教授、博士生导师，获得“江苏省六大人才高峰”资助。2006 年从英国贝尔法斯特女皇大学获得计算机科学博士学位。2006 年8 月至2009 年8 月，在德国Karlsruhe 大学AIFB 研究所从事博士后研究。是开放知识图谱联盟openKG的联合创始人之一。是Data Intelligence期刊执行主编，并且担任语义Web权威期刊Journal of Web Semantics的副主编和Semantic Web Journal的编委。是新华社中国经济信息社特约专家。发表高质量学术论文150余篇，获得多项发明专利授权。在知识图谱和知识工程、大数据语义分析、不确定性推理等领域有将近20年的研究和产业化经验。