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評測任務征集|全國知識圖譜與語義計算大會和知識圖譜國際聯合會議聯辦(CCKS-IJCKG 2024)

2024-06-11 21:06:57
中文信息學報 2024年3期
關鍵詞:語義模型

全國知識圖譜與語義計算大會和知識圖譜國際聯合會議聯辦,是由第十八屆全國知識圖譜與語義計算大會 2024(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,CCKS 2024)和第十三屆知識圖譜國際聯合會議2024(International Joint Conference of Knowledge Graph,IJCKG 2024)聯合舉辦。其中,全國知識圖譜與語義計算大會(CCKS)由中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會主辦,大會源自中文知識圖譜研討會(Chinese Knowledge Graph Symposium,CKGS)和中國語義網與萬維網科學大會(Chinese Semantic Web and Web Science Conference,CSWS),2016年兩會合并,CCKS 2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022和2023分別在北京、成都、天津、杭州、南昌、廣州(線上)、秦皇島和沈陽舉辦。全國知識圖譜與語義計算大會已經成為國內知識圖譜、語義技術等領域的核心學術會議,聚集了知識表示與推理、自然語言理解與知識獲取、圖數據管理與圖計算、智能問答等相關技術領域的學者和研發人員。今年該大會與IJCKG2024聯合舉辦。知識圖譜國際聯合會議(IJCKG)是知識圖譜領域的國際盛會之一。 IJCKG 2024的使命是匯集知識圖譜領域和其他相關領域的國際學者,展示他們的最新研究成果和在知識圖譜領域的應用。 IJCKG 是由國際語義技術聯合會議 (JIST) 發展而來:一個旨在傳播語義網、知識圖譜、鏈接數據和網絡AI的國際會議。 IJCKG 2023在日本東京舉辦,今年該大會與CCKS 2024聯合舉辦。全國知識圖譜與語義計算大會和知識圖譜國際聯合會議聯辦(CCKS-IJCKG 2024)將于2024年9月19日至22日在重慶召開。CCKS-IJCKG 2024將組織知識圖譜相關評測競賽,旨在為研究者們提供一個測試技術、算法及系統的平臺。CCKS-IJCKG 2024的評測任務可由任務發布者自行選擇平臺和評測方案。CCKS 2023評測競賽環節共設立4個主題,7項任務,涵蓋金融、電商、軍事、醫療等領域,吸引了2771支隊伍、近1.1萬人參賽,共計35支隊伍獲得18萬獎金,在工業界和學術界形成較高影響力。在此,CCKS-IJCKG 2024大會誠摯地向相關領域的研究者、研究機構及企業征集評測任務方案。

時間安排:

? 任務征集截止:4月16日 ? 審核結果通知:4月23日

? 評測任務發布:4月30日 ? 報名時間:5月1日—8月1日

? 訓練及驗證數據發布:5月14日 ? 測試數據發布:8月1日

? 測試結果提交:8月8日 ? 評測排名通知:8月15日

? 評測論文提交:9月1日

? CCKS-IJCKG會議日期(評測報告及頒獎):9月19日—22日

評測主席:

? 吳天星,東南大學(tianxingwu@seu.edu.cn)

? 張元哲,中科院自動化所(yuanzhe.zhang@ia.ac.cn)

評測任務主題包括(但不限于):

?知識表示與推理

? 知識表示與本體建模

? 知識表示學習

? 本體重用與演化

? 本體映射、融合與對齊

? 本體評估

? 知識推理

? 知識庫補全

? 大模型賦能的知識表示與推理

?知識獲取與知識圖譜構建

? 開放知識抽取

? 眾包知識工程與協同知識獲取

? 人機協同知識庫構建

? 大模型賦能的知識挖掘

? 維基數據的知識獲取

? 自動化知識庫構建工具、語言與系統

? 基于監督學習/非監督學習的知識獲取

? 半監督學習/遠程監督學習與文本抽取

?鏈接數據、知識融合和知識圖譜存儲管理

? 實體識別、實體消解與實體鏈接

? 術語映射與集成

? 異構知識鏈接與集成

? 基于本體的數據集成

? 大模型賦能的知識融合

? 知識查詢與搜索

? 彈性知識存儲與分布式計算

? 圖數據庫

? 大模型賦能的知識查詢分析

?自然語言理解、語義計算和知識圖譜挖掘

? 文本理解

? 機器閱讀理解

? 語義相似度/相關度計算

? 同義挖掘

? 大模型賦能的自然語言理解

?知識圖譜應用

? 知識圖譜可視化

? 語義搜索

? 基于知識的問答系統

? 智能個人助理系統

? 基于知識的自然語言/語音/圖像/視頻語義分析

? 智能推薦

? 大模型與知識圖譜應用

?知識圖譜賦能大模型

? 知識圖譜增強的大模型預訓練

? 知識圖譜增強的大模型微調

? 知識圖譜增強的大模型生成驗證與解釋

? 基于知識圖譜的大模型知識編輯

? 基于知識圖譜的檢索增強生成

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