7月20日下午，OpenKG发起人之一、同济大学特聘研究员王昊奋就“知识图谱与智能问答”这一话题，为暑期学校师生带了精彩的报告。
首先，王昊奋教授提出AI正在由“感知智能”向“认知智能”演进，并为大家介绍了认知智能的基础，包括符号与连接、知识表示框架、神经网络解决认知智能问题以及认知智能用于神经网络行为解释（XAI）等有趣的话题，为报告的主题奠定了基础。
接着，王昊奋教授从知识图谱以及智能问答两个方面正式展开了报告。
第一部分，王昊奋教授从通用知识图谱和行业知识图谱两个方面分别介绍了知识图谱的分类。通用知识图谱是面向全领域的，主要应用于面向互联网搜索、推荐、问答等业务场景。而行业知识图谱只是面向特定的领域。紧接着，王教授介绍了知识图谱的主要应用，如语义搜索、问答交互、决策以及语言理解等。他还介绍了行业知识图谱构建的关键技术与挑战以及知识图谱的未来发展趋势。
报告的下半场，王昊奋教授主要为大家介绍了多策略智能问答的相关技术与概念，主要从基础、算法与工程三个方面展开。根据问答形式分类，QA主要可以分为三种：IRQA（基于信息检索的问答）、KBQA（基于知识库的问答）以及MRC（基于阅读理解的问答）。在基础部分，王昊奋教授分别介绍了三种问答系统的基本概念以及排序与句子匹配的评价标准。算法部分，王教授就这三个系统的架构设计（包括在线与离线两部分）、具体算法以及遇到的挑战给同学们做了详细的介绍，并提出了多策略融合问答系统的概念。
在工程部分，王昊奋教授介绍了问答系统在实际部署时需要考虑的问题，包括数据获取、模型更新、智能导航、交互设计、负载均衡、服务质量控制等。
通过王昊奋教授长达三个小时的报告，同学们对于知识图谱的发展历史以及未来发展趋势，包括各种智能问答系统都有了全面的了解。报告最后，王教授耐心的问答了同学们提出的问题。
撰稿 | 郑舒
摄影 | 刘文欣
排版 | 孙家博
