本期为TechBeat人工智能社区第372期线上Talk，也是“将门x智谱AI系列Talk”第①期。

北京时间12月30日(周四)晚7点，智谱AI CTO——张鹏的Talk将准时在腾讯会议及将门B站直播间进行。

他与大家分享的主题是: “面向大规模知识图谱的预训练模型”，届时将讲解以其在预训练和知识融合方面的一些研究和应用探索为例，尝试为业界提供一种可能的思路和方向。

直播信息

分享主题：面向大规模知识图谱的预训练模型

分享嘉宾：智谱AI CTO 张鹏

活动时间：北京时间12月30日 (周四) 19:00-20:00

活动地点： 腾讯会议-实时参与讨论 B站直播间-直播观看，弹幕参与讨论

B站链接：

http://live.bilibili.com/22183939

B站二维码：

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备注“直播-姓名-title”，

title可以是“公司-职位”

或者“高校-专业”

报名截至：北京时间12月30日(周四)下午16点

Talk·提纲

预训练模型和知识图谱是产业界近期非常关注的两个热点AI技术，前者利用基于深度学习的数据驱动方法提升了NLP等任务的算法效果和应用范式，后者则为行业知识的积累和利用提供了明确的方法论和路径。如何结合两者的优势，实现数据和知识双轮驱动的认知智能落地，是大家都颇为关心的话题。本次的报告以讲者及其团队在预训练和知识融合方面的一些研究和应用探索为例，尝试为业界提供一种可能的思路和方向。

1. 知识图谱增强的预训练研究

2. 异构实体网络的预训练模型

3. 预训练模型支撑的无监督知识图谱链接

4. AMiner-AI帮你读懂科学

Talk·预习资料

1. Liu X, Yin D, Zhang X, et al. OAG-BERT: Pre-train Heterogeneous Entity-augmented Academic Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2103.02410, 2021

2. Fanjin Zhang, Xiao Liu, Jie Tang, Yuxiao Dong, Peiran Yao, Jie Zhang, Xiaotao Gu, Yan Wang, Bin Shao, Rui Li, and Kuansan Wang. OAG: Toward Linking Large-scale Heterogeneous Entity Graphs. In Proceedings of the Twenty-Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'19)

3. https://cogdl.ai/oagbert/

4. https://github.com/thudm/glm

5. Xiao Liu, Li Mian, Yuxiao Dong, Fanjin Zhang, Jing Zhang, Jie Tang, Peng Zhang, Jibing Gong, and Kuansan Wang. OAG_know: Self-supervised Learning for Linking Knowledge Graphs. IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2021.

Talk·嘉宾介绍

张鹏，北京智谱华章科技有限公司CTO，清华大学2018创新领军工程博士，毕业于清华大学计算机科学与技术系，研究领域包括文本数据挖掘和语义分析、知识图谱构建和应用等。作为主要研究人员参与欧盟第七合作框架跨语言知识抽取、国家863计划“海量知识库建设与构建关键技术及系统”、科技情报分析挖掘平台AMiner（https://aminer.cn）等项目的研发工作，并参与设计和研发了国内首个中英文平衡的跨语言知识图谱系统XLORE（http://xlore.org）,在ICML、ISWC等顶级会议上发表10余篇文章。曾任中国新闻信息标准化分会委员，电子学会标准化工作委员会机器人技术委员会委员。长期致力于将知识图谱研究理论应用于实际需求，在语义大数据分析、智能问答、辅助决策等应用领域拥有丰富的实践经验。

Talk·提问交流

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