一、峰会简介
AIGC，ChatGPT以及发布的GPT-4相信已经给大家带来足够的冲击，那么对于知识图谱的应用产生哪些变化和变革？知识图谱在其中如何发挥作用呢？通过LLM是否有可能辅助创建通用大规模知识图谱？AIGC时代下行业知识图谱的新机遇有哪些？
本次峰会共包含了：统一知识表示与复杂推理、大规模知识图谱构建与更新、海量知识存储与计算、知识问答与推荐、知识图谱与AIGC、最佳行业知识图谱实践等6大论坛。
1、知识图谱技术的概述
会议首先对知识图谱技术进行了概述，介绍了知识图谱的定义、发展历程以及在各行业的应用价值。知识图谱是一种语义网络，以图形化的方式表示实体之间的关系，能够实现对知识的结构化和可视化。随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在智能问答、智能推荐、智能助手等领域的应用越来越广泛。
2、知识图谱的构建方法
会议深入探讨了知识图谱的构建方法，包括实体识别、关系抽取、知识推理等方面的技术。介绍了基于规则的方法、基于模板的方法、基于深度学习的方法等构建知识图谱的技术手段。同时，还介绍了如何从大规模文本数据中抽取知识，以及如何对知识进行质量评估和更新等关键问题。
3、知识图谱的应用场景
会议重点介绍了知识图谱在各行业的应用场景，包括金融、医疗、教育、电商等领域。例如，在金融领域，知识图谱可以帮助银行识别信贷风险、识别洗钱行为；在医疗领域，知识图谱可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在教育领域，知识图谱可以帮助教师进行教学设计和课程开发。此外，还介绍了知识图谱在智能城市、智能交通等领域的应用前景。
4、知识图谱技术的发展趋势
会议对知识图谱技术的发展趋势进行了展望，认为未来知识图谱技术将朝着以下几个方向发展：一是知识图谱的规模将不断扩大，覆盖更多的领域和场景；二是知识图谱将与自然语言处理技术更加紧密地结合，实现更加智能化的问答和推荐；三是知识图谱将与大数据技术相结合，实现对海量数据的处理和分析；四是知识图谱将更加注重隐私保护和数据安全，确保知识共享和利用的安全可控。
5、知识图谱技术的挑战与机遇
会议还讨论了知识图谱技术面临的挑战和机遇。挑战主要包括数据隐私保护、数据质量问题、构建成本和效率等方面。机遇则主要来自于各行业对智能化升级的需求，以及人工智能技术的不断创新和发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，知识图谱技术将迎来更加广阔的发展空间。
6、知识图谱技术的实践案例
会议最后介绍了几个知识图谱技术的实践案例，包括金融行业的风险控制平台、医疗行业的病历管理系统、电商行业的智能推荐系统等。这些案例展示了知识图谱技术在不同行业的应用效果和实践经验，为参会者提供了有益的参考和借鉴。
二、峰会核心资料清单
三、峰会核心资料截图示例
四、获取大会核心PPT全套资料
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