领域知识图谱构建及应用关键技术研究
- 发布时间:2020-07-06
- 信息来源:平台运行管理办公室
需求编号:8006111011 提交纸质方案截止时间:2020年8月31日
中关村第四届新兴领域专题赛需求表
(技术问题难题类)
单位名称全称 | 专题赛组委会 | |
需求方所在领域 | 人工智能与大数据 | |
需求情况说明
| 需求 题目 | 领域知识图谱构建及应用关键技术研究 |
需求 简述 | 垂直领域知识图谱的构建及应用面临若干典型技术难题:弱数据资源条件下的领域知识抽取、融合、推理,以及推荐系统和对话问答等应用开发等。本项目需针对上述问题,结合符号学、统计学、深度学习等技术,构建面向领域数据的典型应用示范。 | |
功能 要求 | 面向专业试验报告、产品研制过程记录、学术文献等领域数据: 1、 构建基于无监督/半监督/迁移学习的知识抽取、知识融合模块 2、 构建基于图推理的异构数据(知识库+非结构化文本)知识推理模块 3、 开发基于语法知识/上下文知识/元学习的多轮语义分析和智能问答模块 | |
主要 指标 | 面向领域数据: 1、 知识抽取/融合任务:实体抽取F1值达到0.85以上,关系抽取F1值达到0.70以上,实体-关系抽取整体F1值达到0.80以上,实体对齐F1值达到0.80以上; 2、 知识推理任务:以常识问答测试的形式进行考核,准确率需达到75%以上,对挂接的知识库无限制; 3、 多轮语义分析和智能问答:以多轮复杂问答测试的形式进行考核,准确率需达到40%以上,对挂接的知识库无限制。 | |
其他 要求 | 测试过程需采用封闭环境(类似于美国AI2研究所通过BEAKER平台提供的封闭测试环境,测试样本不公开,需上传模型,可反馈测试成绩供迭代优化),目前该平台正在开发中,测试样本主要是垂直领域非结构化数据,覆盖的专业方向如军事新闻百科、故障件信息记录、产品研发过程记录等。 | |
实测 要求 | 参考主要指标。 | |
产学研 | 现有基础情况 | 可在封闭环境提供少量领域数据样例用于模型调试,规模约一千万字 |
合作 意向 | 前三年名达到指标要求可进入采购必选流程 联合研发(基础研发 工程应用研发) | |
对优秀解决方案 悬赏奖励 | 否 | |
比选方式 | 仅产品实测比拼 | |
备 注 | 1.专题赛详细信息可登陆专题赛官网(http://www.zgccmichallenges.cn)或搜索微信公众号“中关村新兴领域专题赛”查询。 2.需求可登陆专题赛官网(http://www.zgccmichallenges.cn)或搜索微信公众号“中关村新兴领域专题赛”下载。 3.需求细节沟通咨询和专家辅导点评请关注微信公众号“中关村新兴领域专题赛”,分别在“需求发布”和“提交方案”栏按提示操作。 |