3月10日，美團點評AI Lab NLP負責人王仲遠博士，給大家進行了題為“基於概念化的短文字理解（Conceptualization for Short Text Understanding）”的報告。

王博士的這次報告主要分為3個步驟：通過理解短文字問題，引出知識圖譜概念；講解知識圖譜的技術；以及應用場景。

他首先從通俗易懂的小例子入手，講解了短文字。短文字比較稀疏，而且是充滿噪音幷包含歧義的。由於這樣的特性，傳統方法使得機器對短文字理解十分困難。並指出了當前搜尋引擎面臨的諸多問題。人類由於額外知識源，對於這種短文字的理解卻很容易。

按照人類理解問題和回答問題的過程，可以將知識分兩類—常識性知識和百科全書式知識（區別如下圖）

而後，通過生動的例子講解指出人們對於短文字的理解，會將它們對映到一個概念空間，再根據上下文進行推理。

緊接著，指出將常識知識加入到計算推理中

以例項講解“概念化”：將文字對映到概念的空間。

又以例子具體講解相關技術，如對實體進行正確的推理，挖掘字典關係，構建概念模型以及需要注意的事項等。

最後，王博士講了這些技術的實際應用場景結束了這次精彩的彙報演講。

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