清華大學(xué)人工智能研究院今天宣布成立知識智能研究中心，由李涓子教授擔(dān)任中心主任。中心旨在開展理論研究、促進(jìn)交流合作，最終構(gòu)建包含語言知識、常識知識、世界知識、認(rèn)知知識的大規(guī)模知識圖譜以及典型行業(yè)知識庫的清華大學(xué)知識計(jì)算開放平臺。

2019年1月21日，清華大學(xué)人工智能研究院在清華大學(xué)FIT樓舉行知識智能研究中心成立儀式暨知識計(jì)算開放平臺發(fā)布會，清華大學(xué)副校長、清華大學(xué)人工智能研究院管委會主任尤政院士，人工智能研究院院長張鈸院士、常務(wù)副院長孫茂松教授出席儀式并致辭。

知識智能研究中心(Knowledge Intelligence Research Center, KIRC)是清華人工智能研究院自2018年6月建院以來成立的首個研究中心(點(diǎn)擊“閱讀原文”訪問網(wǎng)站)，是研究院整合校內(nèi)優(yōu)勢研究力量、推動人工智能原始創(chuàng)新的一個重要舉措，也是人工智能研究院發(fā)展的一個新的里程碑?！庇日菏吭谥罗o中說。

知識中心主任由我國知識計(jì)算領(lǐng)域?qū)＜?、清華大學(xué)長聘教授李涓子擔(dān)任。李涓子教授表示，知識中心將以促進(jìn)清華和國家知識智能研究與發(fā)展為宗旨，打造具有廣泛影響力的學(xué)術(shù)研究、知識計(jì)算平臺與學(xué)術(shù)交流中心。

知識智能研究中心揭牌儀式上，清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸院士(左)，清華大學(xué)副校長、清華大學(xué)人工智能研究院管委會主任尤政院士(右)，為李娟子教授頒發(fā)知識中心主任聘書。

李涓子，清華大學(xué)長聘教授，博士生導(dǎo)師。中國中文信息學(xué)會語言與知識計(jì)算專委會主任。研究方向?yàn)橹R工程、語義Web和文本挖掘。近年來在重要國際會議和學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文100余篇，編著出版《Mining User Generated Content》，《Semantic Mining in Social Networks》。主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)課題、歐盟第七合作框架等多項(xiàng)國家、國際和部委項(xiàng)目。獲得2017年北京市科技進(jìn)步一等獎、2013年人工智能學(xué)會科技創(chuàng)新一等獎等多個獎項(xiàng)。

董振東先生被聘任為知識中心學(xué)術(shù)顧問（由董強(qiáng)先生[中]代領(lǐng)）

清華大學(xué)知識計(jì)算開放平臺發(fā)布，讓知識為AI賦能

讓計(jì)算機(jī)擁有大規(guī)模高質(zhì)量的知識是實(shí)現(xiàn)人工智能的一項(xiàng)重要任務(wù)。知識表示、獲取、推理與計(jì)算等問題，一直處于人工智能的研究核心。

“很多人以為現(xiàn)在這波深度學(xué)習(xí)掀起的浪潮已經(jīng)讓我們進(jìn)入了新一代人工智能的時(shí)代，”張鈸院士：“這種看法是錯誤的?！?/p>

張鈸院士指出，新一代人工智能指向的必須是安全可信的人工智能，深度學(xué)習(xí)技術(shù)由于數(shù)據(jù)驅(qū)動的特性，存在可解釋性和魯棒性的局限性，亟需大規(guī)模知識的支持，以實(shí)現(xiàn)有理解能力的人工智能，這也是清華人工智能研究院成立知識中心的初衷。

目前，中國在知識表示、知識推理方面積累不足，從最近的相關(guān)文獻(xiàn)看，少見中國學(xué)者在這一領(lǐng)域發(fā)表論文，而多樣化的研究和基礎(chǔ)性研究是人工智能探索必須的。因此，“清華大學(xué)在這個時(shí)間點(diǎn)成立知識中心還是非常及時(shí)的”，張鈸院士說。

作為清華大學(xué)人工智能研究院成立的首個研究中心，李涓子教授表示，知識智能研究中心旨在：

開展理論研究。研究支持魯棒可解釋人工智能的大規(guī)模知識的表示、獲取、推理與計(jì)算的基礎(chǔ)理論和方法，尤其是原創(chuàng)性研究；

構(gòu)建知識平臺。建設(shè)包含語言知識、常識知識、世界知識、認(rèn)知知識的大規(guī)模知識圖譜以及典型行業(yè)知識庫，建成清華大學(xué)知識計(jì)算開放平臺；

促進(jìn)交流合作。舉辦開放的、國際化的與知識智能相關(guān)的學(xué)術(shù)活動，增進(jìn)學(xué)術(shù)交流；普及知識智能技術(shù)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)合作。

會上，知識中心隆重發(fā)布了清華大學(xué)知識計(jì)算開放平臺(THUKC)，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授劉知遠(yuǎn)對平臺做了介紹，包括中英文跨語言百科知識圖譜XLORE、大規(guī)模開放語言知識庫OpenHowNet、科技知識挖掘平臺AMiner、清華大學(xué)人工智能技術(shù)系列報(bào)告THUAITR等。

劉知遠(yuǎn)副教授表示，深度學(xué)習(xí) (數(shù)據(jù)) 與知識的結(jié)合是人工智能發(fā)展的必然趨勢，人工智能本身也渴求世界知識、常識知識等知識智能的支撐。

劉知遠(yuǎn)告訴新智元，目前平臺以清華團(tuán)隊(duì)為主，未來希望匯聚更多學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界力量，這也是平臺冠名“開放”之意義所在。

知識中心將在清華大學(xué)和人工智能研究院的支持下，以這次發(fā)布的知識計(jì)算平臺為起點(diǎn)，堅(jiān)持做好做強(qiáng)知識計(jì)算平臺，讓知識為AI賦能。

清華大學(xué)知識計(jì)算開放平臺(THUKC)詳介

會上，知識計(jì)算開放平臺現(xiàn)有項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)代表分別做了學(xué)術(shù)報(bào)告，詳細(xì)介紹了清華發(fā)布的知識資源和計(jì)算平臺。

知網(wǎng)(HowNet)知識系統(tǒng)共同發(fā)明人董強(qiáng)發(fā)表《THUKC語言與常識知識庫——OpenHowNet》的學(xué)術(shù)報(bào)告。

OpenHowNet：基于義原的開放語言知識庫

網(wǎng)址：openhownet.thunlp.org

知網(wǎng)HowNet是由董振東先生、董強(qiáng)先生父子畢三十年之功建立的一個以漢語和英語的詞語所代表的概念為描述對象，以揭示概念與概念之間、以及概念所具有的屬性之間的關(guān)系為基本內(nèi)容的語言和常識知識庫。

HowNet秉承還原論思想，認(rèn)為詞義概念可以用更小的語義單位來描述，這種語義單位被稱為“義原”(Sememe)，是最基本的、不易于再分割的意義的最小單位。在不斷標(biāo)注的過程中，HowNet逐漸構(gòu)建出了一套精細(xì)的義原體系(約2000個義原)。

HowNet基于該義原體系累計(jì)標(biāo)注了數(shù)十萬詞匯/詞義的語義信息，自1999年正式發(fā)布以來引起了中文信息處理領(lǐng)域極大的研究熱情，在詞匯相似度計(jì)算、文本分類、信息檢索等方面探索了HowNet的重要應(yīng)用價(jià)值，建立了廣泛而深遠(yuǎn)的學(xué)術(shù)影響力。

2017年以來，清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)探索HowNet知識庫在深度學(xué)習(xí)時(shí)代的應(yīng)用價(jià)值，并在詞匯語義表示、句子語義表示、詞典擴(kuò)展等任務(wù)上均得到了驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn)，HowNet通過統(tǒng)一的義原標(biāo)注體系直接精準(zhǔn)刻畫語義信息，一方面能夠突破詞匯屏障，深入了解詞匯背后豐富語義信息；另一方面每個義原含義明確固定，可被直接作為語義標(biāo)簽融入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使自然語言處理深度學(xué)習(xí)模型具有更好的魯棒可解釋性。相關(guān)成果均發(fā)表在AAAI、IJCAI、ACL、EMNLP等人工智能和自然語言處理領(lǐng)域頂級國際會議上。

為了讓HowNet知識庫及其學(xué)術(shù)思想得到更廣泛的應(yīng)用，知識中心聯(lián)合董氏父子共同開源HowNet知識庫核心數(shù)據(jù)，研制了知識庫的訪問與計(jì)算工具包，并將在清華大學(xué)知識計(jì)算平臺上持續(xù)地維護(hù)、更新和擴(kuò)展。

XLORE：千萬級概念實(shí)體和億級實(shí)體大規(guī)模跨語言知識圖譜

網(wǎng)址：https://xlore.org/

李涓子教授介紹XLORE，融合百度百科、中英文維基百科等多語言融合的知識圖譜

接下來，李涓子教授介紹了THUKC世界知識圖譜——XLORE。

XLORE是中英文知識規(guī)模平衡的大規(guī)模跨語言百科知識圖譜。該圖譜通過融合中文、英文的維基百科和百度百科，并對百科知識進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和跨語言鏈接構(gòu)建而成。

該圖譜以結(jié)構(gòu)化形式描述客觀世界中的概念、實(shí)例、屬性及其豐富語義關(guān)系。XLORE目前包含約247萬概念、44.6萬屬性/關(guān)系、1628萬實(shí)例和260萬跨語言鏈接。XLORE作為世界知識圖譜，將為包括搜索引擎、智能問答等人工智能應(yīng)用提供有力支撐?，F(xiàn)在全部內(nèi)容都可以用網(wǎng)站下載使用。

XLORE集成了多項(xiàng)創(chuàng)新研究成果：

利用基于鏈接因子圖模型的知識鏈接方法，實(shí)現(xiàn)對不同語言知識資源之間的實(shí)體知識關(guān)聯(lián)；

利用跨語言概念層次關(guān)系的驗(yàn)證保證生成跨語言本體中概念關(guān)系的質(zhì)量，并進(jìn)一步研究了跨語言知識圖譜的概念層次剪枝和優(yōu)化算法以規(guī)范知識分類體系；

利用因子圖模型建立跨語言屬性間的對應(yīng)關(guān)系，減少知識圖譜的冗余；

聯(lián)合使用DBpedia分類樹、維基分類體系、百度百科詞條標(biāo)簽對未分類實(shí)體進(jìn)行類別標(biāo)注。相關(guān)成果發(fā)表在WWW、IJCAI、ACL、EMNLP等人工智能和自然語言處理領(lǐng)域重要國際會議上。

與著名知識圖譜DBpedia相比，XLORE的中文實(shí)體數(shù)量是其的3.6倍，中英文跨語言鏈接增加39%。XLORE還提供多樣化數(shù)據(jù)API服務(wù)，系統(tǒng)累計(jì)訪問次數(shù)過億次，訪問來自53個不同國家或地區(qū)；2018年API響應(yīng)調(diào)用160萬余次。XLORE項(xiàng)目計(jì)劃于2019年正式發(fā)布跨語言實(shí)體鏈接服務(wù)XLINK。

在世界知識的獲取、表示與計(jì)算方面，中心還研制發(fā)布了很多開源工具和評測數(shù)據(jù)集，如知識表示學(xué)習(xí)工具包OpenKE、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系抽取工具包OpenNRE、Few shot learning關(guān)系抽取數(shù)據(jù)集FewRel等，自發(fā)布以來獲得學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界廣泛使用。

AMiner：大規(guī)?？萍贾R挖掘平臺

網(wǎng)址：https://aminer.cn/

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授唐杰詳細(xì)介紹了科技知識挖掘平臺AMiner和清華大學(xué)人工智能技術(shù)系列報(bào)告THUAITR

AMiner作為科技情報(bào)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘平臺，包含超過2億篇學(xué)術(shù)論文和專利以及1.36億科研人員學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)。該平臺于2006年上線，已經(jīng)累計(jì)吸引全球220個國家和地區(qū)的800多萬獨(dú)立IP訪問，數(shù)據(jù)下載量230萬次，年度訪問量超過1000萬，成為學(xué)術(shù)搜索和社會網(wǎng)絡(luò)挖掘研究的重要數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)平臺。

AMiner項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)與中國工程科技知識中心、微軟學(xué)術(shù)搜索、ACM、IEEE、DBLP、美國艾倫研究所、英國南安普頓大學(xué)等機(jī)構(gòu)建立了良好的合作關(guān)系，項(xiàng)目成果及核心技術(shù)應(yīng)用于中國工程院、科技部、國家自然科學(xué)基金委、華為、騰訊、阿里巴巴等國內(nèi)外20多家企事業(yè)單位，為各單位的專家系統(tǒng)建設(shè)及產(chǎn)品升級提供了重要數(shù)據(jù)及技術(shù)支撐。

唐杰教授還介紹了清華大學(xué)人工智能技術(shù)系列報(bào)告THUAITR，并新發(fā)布了“知識圖譜研究報(bào)告”和“數(shù)據(jù)挖掘研究報(bào)告”兩份新報(bào)告。

THUAITR：清華大學(xué)人工智能技術(shù)系列報(bào)告

網(wǎng)站：https://reports.aminer.cn/

THUAITR以AMiner全球科技情報(bào)大數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺為基礎(chǔ)，聘請領(lǐng)域?qū)＜易鳛轭檰?，結(jié)合人工智能自動生成技術(shù)，以嚴(yán)謹(jǐn)、嚴(yán)肅、負(fù)責(zé)的態(tài)度制作發(fā)布的人工智能技術(shù)評論及人才分析。報(bào)告內(nèi)容涵蓋技術(shù)趨勢、前沿預(yù)測、人才分布、實(shí)力對比、以及洞察情報(bào)等。

2018年，THUAITR共發(fā)布14份技術(shù)報(bào)告，主題包括：自動駕駛(基礎(chǔ)版)、機(jī)器人、區(qū)塊鏈、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、機(jī)器翻譯、通信與人工智能、自動駕駛、自然語言處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、超級計(jì)算機(jī)、3D打印、智能機(jī)器人、人臉識別、人工智能芯片，累計(jì)閱讀量超過120萬人次。

此外，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授黃民烈還在會上做了報(bào)告《知識計(jì)算典型案例——常識知識感知的語言生成初探》，主要介紹了兩項(xiàng)工作：一是結(jié)合常識進(jìn)行對話生成，一是符合邏輯的故事結(jié)局的生成。