课程介绍

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  陈玉博

  中科院自动化所模式识别国家重点实验室助理研究员

  中国科学院大学工学博士学位，中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员。研究方向为信息抽取、知识图谱和自然语言处理。在ACL、EMNLP、COLING、CIKM、WWW、AAAI等国际重要会议和期刊发表学术论文20余篇，曾获得NLP-NABD 2016最佳论文奖、CCKS 2017最佳论文奖。2018年获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖。主持或参与国家自然科学基金青年基金项目、国家自然科学基金重点项目以及多项企业合作科研项目的研发，同时也开发了事件抽取、关系抽取、实体识别和消歧等多项工具和软件。

• 主题说明

  现有知识图谱大多关注于以实体为核心的静态知识，缺乏对于以事件为核心的动态知识的刻画和构建。如何从非结构化文本中抽取结构化的事件知识已成为眼下热门研究课题。本次分享将首先介绍事件抽取与事件图谱构建过程中的基本概念，然后介绍从非结构化文本中抽取事件知识的基本方法，最后介绍我们在实践过程中的经验和体会。

• 适合对象

  知识图谱学习者和从业者

• 学习要点

  课程大纲：
  1.面向事件抽取的特征表示
  2.大规模训练数据的自动生成
  3.多事件协同抽取 
  4.篇章级事件抽取
  5.实践过程中的经验分享和体会

   

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• 课时安排

  注：
  1、开课前会有短信提醒或者邮件提醒，填写正确的手机号码及邮箱地址
  2、开课后2-3个工作日内上传视频回放，不限时观看，到报名页观看回放即可。

  课程安排如下：
  19:45—20:00  学员提前入场
  20:00—21:00  讲师上课
  21:00—21:10 讲师答疑环节