|北语信息院院长荀恩东：语言智能的核心是语义理解丨CCF-GAIR 2020( 五 )
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下图展示了块依存树2.0中缺省结构还原的例子 。 在1.0的基础上 ， 我们针对事件类的谓词 ， 标注了具有缺省的依存结构 ， 构造了主、谓、宾、状、补自足的结构 ， 这为下一步生成意合图提供了充分的结构基础 。
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有了意合图 ， 我们能做很多任务 ， 意合图是一种抽象表达 ， 可以用于对话、推理和生成图谱、写作等等 。 例如：我们可以在意合图的基础上引入第三方知识 ， 比如知识图谱 ， 做推理；如果大数据中句子都分析成意合图形态 ， 可以做意合图的融合 ， 形成意合图图谱 ， 进一步可以生成知识图谱、事理图谱等；也可以做复述 ， 从抽象的意合图生成句子；可以从意合图中抽取答案 ， 做问答系统 ， 可以从意合图中提取至命题 ， 做蕴含分析等等 。
我们团队已经在专利、健康等领域初步应用了意合图 ， 显示了强大的功能 ， 为语义理解研究和开发开辟了新的领域 。
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广而告之：
目前 ， 大会现场票已罄 ， 应观众强烈需求 ， 现新增少许第三天 8 个专场通票 ， 可于 8 月 8 号 23:00 前直达阅读原文申请抢票~
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