在中国互联网+医疗的诸多问题中，患者对可信赖的医疗知识的旺盛需求与专家医生资源的严重不足导致了很多矛盾与现实问题。针对此类问题，我们尝试通过技术手段辅助医生建立知识库并基于知识提供自动问答服务，以此来提高医生的生产力并同时更大范围满足患者需求。然而，专业领域知识库的建立与基于自然语言理解的自动问答两个方面都面临很多技术挑战。本次报告将从知识库建立与自动问答两方面各选择一个具体问题介绍一些我们最近的研究进展。针对前者，我们将分享一个针对自动问答场景的有条件知识库建立工作。针对后者，我们将分享如何利用结构化知识进行问题理解与语义相关性计算。最后，我们将分享一些如何通过知识的分布式表示学习利用随机算法赋予机器一定创造力的早期研究。

在中国互联网+医疗的诸多问题中，患者对可信赖的医疗知识的旺盛需求与专家医生资源的严重不足导致了很多矛盾与现实问题。针对此类问题，我们尝试通过技术手段辅助医生建立知识库并基于知识提供自动问答服务，以此来提高医生的生产力并同时更大范围满足患者需求。然而，专业领域知识库的建立与基于自然语言理解的自动问答两个方面都面临很多技术挑战。本次报告将从知识库建立与自动问答两方面各选择一个具体问题介绍一些我们最近的研究进展。针对前者，我们将分享一个针对自动问答场景的有条件知识库建立工作。针对后者，我们将分享如何利用结构化知识进行问题理解与语义相关性计算。最后，我们将分享一些如何通过知识的分布式表示学习利用随机算法赋予机器一定创造力的早期研究。