现有常识图谱大多重视于以实体为中心的静态常识，缺少关于以事情为中心的动态常识的描写和构建。怎么从非结构化文本中抽取结构化的事情常识已成为眼下抢手研讨课题。

  本次揭露课中，咱们约请到了陈玉博，他将首要介绍事情抽取与事情图谱构建过程中的根本概念，然后介绍从非结构化文本中抽取事情常识的根本办法，最终介绍在实践过程中的经历和领会。

  陈玉博，我国科学院大学工学博士学位，我国中文信息学会青年工作委员会委员、我国中文信息学会言语与常识核算专委会委员。研讨方向为信息抽取、常识图谱和自然言语处理。在ACL、EMNLP、COLING、CIKM、等世界重要会议和期刊宣布学术论文20余篇，曾取得NLP-NABD 2016最佳论文奖、CCKS 2017最佳论文奖。2018年取得我国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科技奖”一等奖。掌管或参加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和多项企业协作科研项目的研制，一起也开发了事情抽取、联系抽取、实体辨认和消歧等多项东西和软件。

  扫码增加小帮手，回复：事情图谱，参加课程沟通群，嘉宾 PPT 及收拾笔记将在直播完毕后在群内揭露。

  开课前会有短信提示或许邮件提示，请报名的时分填写正确的手机号码及邮箱地址。

  开课后 2-3 个工作日内会上传本节课的视频回放，报名后回放视频不限时观看。