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演讲摘要：近年来知识图谱在人工智能领域被广泛应用，而知识图谱中的不确定性也逐渐引起关注。知识图谱的不确定性主要来源于两方面：首先是图谱构造过程中产生的噪声，其次是如医疗、法律、金融等领域涉及的知识难以使用确定的方式进行表达。本报告将介绍不确定知识图谱表示学习的研究进展，探讨实体、关系、图谱的不确定性建模方式及在推理补全中的价值。
讲者简介：吴天星，东南大学计算机科学与工程学院助理教授、硕导，江苏省“双创博士”，2021年入选东南大学“至善青年学者”支持计划。主要研究方向：知识图谱、知识表示与推理、语义网、数据挖掘、人工智能应用，作为主要负责或参与人构建并发布著名知识图谱Zhishi.me、Zhishi.schema等。 曾获2019年江苏省计算机学会优秀博士学位论文奖，2020年东南大学优秀博士学位论文奖，主持国家自然科学基金青年项目1项，江苏省“双创博士”项目1项，南京市留学人员科技创新项目1项。在人工智能与语义网领域内国际期刊及会议上发表论文30余篇，担任中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员，江苏省人工智能学会自然语言处理专委会委员，CCF YOCSEF南京学术委员，国际著名期刊International Journal on Semantic Web and Information Systems, Data Intelligence编委，CCKS 2022 Resource Track Chair及多个国际著名会议的程序委员会成员。
第十九届CCF中国信息系统及应用大会
本期嘉宾
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