丁力 |
海知智能 联合创始人 &CTO
OpenKG发起人之一，cnSchema的主导开发者，全球首款语义搜索引擎Swoogle 作者，美国开放政府数据 Data.gov语义技术专家，国际语义网大会挑战赛（Semantic Web Challenge)全球第二名。北京大学计算机系本科及硕士，UMBC 博士，斯坦福博士后，RPI 研究员，高通研究员。主要研究方向为知识图谱，语义搜索，政府数据公开，中文自然语言处理与机器学习等。
课程概要
随着人工智能算法的广泛应用，知识图谱在数据层面的价值日益增长。面向智能化生态圈的全球协作，Schema是知识表示的基础：（1）从数据层面来看，正如HTML规范是万维的重要共识，通用的Schmea也是全局（全球、全国或全公司）构建知识图谱联邦，形成数据层面互联与共享的关键；
（2）从应用层面看，以智能机器人为代表的智能应用对数据的需求深化到细粒度数据结构（例如实体、属性和关系），这都需要通用Schema来定义数据需求以及数据接口。在达成知识共识的过程中，还需要考虑知识体系在不同文化的特有现象。现有的Schema国际规范，不论是Schema自身的中文化解释，还是中文信息处理的支持都做得不够。在开放共享知识的生态，我们要从轻量的核心出发，以有限的成本快速落地实现回报，然后逐步迭代形成正反馈体系。
cnSchema面向中文信息处理，为开放中文知识图谱的建模、生产、推理、学习、交互以及应用落地提供可解释、可迭代、可复用的数据接口标准。cnSchema是OpenKG的核心规范，支持中文领域知识图谱的构建以及相应AI技术的应用。
第一、立足于中文信息处理，同时对接国际标准Schema for Chinese，connect the world 。
第二、以人为本，面向信息消费者支撑开放数据的互联网生态体系 Schema for consumer，support from open data ecosystem。 第三、针对知识图谱，对接其他AI技术 Schema for KG, support linking AI technology。本次报告将着重介绍cnSchema2.0的新进展，对Schema.org 3.4的映射和扩展，新一代核心实体关系图模型定义，以及如何通过实体属性模版支持知识图谱的生命周期（建模、生产、融合、互联、应用和复用）。以及cnSchema如何支持对话机器人和金融分析等智能人机交互界面。
听众收益
（1）了解cnSchema建设的最新进展
（2）理解知识图谱建模的方法论
（3）通过案例快速体验知识图谱的价值
丁力 |
海知智能 联合创始人 &CTO
OpenKG发起人之一，cnSchema的主导开发者，全球首款语义搜索引擎Swoogle 作者，美国开放政府数据 Data.gov语义技术专家，国际语义网大会挑战赛（Semantic Web Challenge)全球第二名。北京大学计算机系本科及硕士，UMBC 博士，斯坦福博士后，RPI 研究员，高通研究员。主要研究方向为知识图谱，语义搜索，政府数据公开，中文自然语言处理与机器学习等。
课程概要
随着人工智能算法的广泛应用，知识图谱在数据层面的价值日益增长。面向智能化生态圈的全球协作，Schema是知识表示的基础：（1）从数据层面来看，正如HTML规范是万维的重要共识，通用的Schmea也是全局（全球、全国或全公司）构建知识图谱联邦，形成数据层面互联与共享的关键；
（2）从应用层面看，以智能机器人为代表的智能应用对数据的需求深化到细粒度数据结构（例如实体、属性和关系），这都需要通用Schema来定义数据需求以及数据接口。在达成知识共识的过程中，还需要考虑知识体系在不同文化的特有现象。现有的Schema国际规范，不论是Schema自身的中文化解释，还是中文信息处理的支持都做得不够。在开放共享知识的生态，我们要从轻量的核心出发，以有限的成本快速落地实现回报，然后逐步迭代形成正反馈体系。
cnSchema面向中文信息处理，为开放中文知识图谱的建模、生产、推理、学习、交互以及应用落地提供可解释、可迭代、可复用的数据接口标准。cnSchema是OpenKG的核心规范，支持中文领域知识图谱的构建以及相应AI技术的应用。
第一、立足于中文信息处理，同时对接国际标准Schema for Chinese，connect the world 。
第二、以人为本，面向信息消费者支撑开放数据的互联网生态体系 Schema for consumer，support from open data ecosystem。 第三、针对知识图谱，对接其他AI技术 Schema for KG, support linking AI technology。本次报告将着重介绍cnSchema2.0的新进展，对Schema.org 3.4的映射和扩展，新一代核心实体关系图模型定义，以及如何通过实体属性模版支持知识图谱的生命周期（建模、生产、融合、互联、应用和复用）。以及cnSchema如何支持对话机器人和金融分析等智能人机交互界面。
听众收益
（1）了解cnSchema建设的最新进展
（2）理解知识图谱建模的方法论
（3）通过案例快速体验知识图谱的价值
