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知识图谱的深度学习推理

申报人:黄征 申报日期:2021-09-27

基本情况

第二十四期“上海交通大学大学生创新实践计划”项目
知识图谱的深度学习推理
创新训练项目
工学
计算机类
创新类
电子信息与电气工程学院
黄征
指导教师
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2021 三维成像系统联合人工智能神经卷积研究Tecrl诱导的CPVT心肌细胞微观结构, 医工联合重点项目
2020 基于深度学习的用户用车行为分析,中国太保
2020 互联网敏感图像信息分析,华为
2019 票据识别引擎研究,唯你科技
2018 面向隐私保护的密文计算理论及关键技术,科学技术部重点研发计划
2018 基于电信大数据的用户画像技术,数凹科技有限公司

1. 计算资源支持   

2. 学习调研资料和差旅

3. 数据标注和数据收集的劳务支持

知识图谱(Knowledge Graph)通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构,是人工智能AI的基石。
目前AI领域热门的计算机图像、语音识别、自然语言处理,都是AI的感知能力层次,知识图谱是更高层次的真正AI认知能力。

本项目研究知识图谱的建设和应用,包括数据获取、实体识别和关系抽取、数据存储、知识图谱的深度学习推理等几个方面。

本项目的成果可以用于智能搜索、智能问答、安全合规性智能审计等多种场景。

项目预期成果:
1. 某个特定领域的知识图谱建设(安全威胁识别,或 中国历史,或者金融事件)。
2. 基于知识图谱的推理算法设计和实现。
3. 知识图谱和推理的演示系统。


选题成员

0

指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 黄征 登录状态下查看 电子信息与电气工程学院 第一指导教师

选题附件

结束