实验室全体科研人员：
为了更好地发挥“学术交流主渠道”的积极作用，推动藏语智能信息处理及应用科学技术的发展创新，搭建高水平、高层次的学术交流平台，经省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室（以下简称实验室）学术委员会研究决定，将于2023年01月12日（星期四）召开实验室2023年1月学术讨论会（腾讯会议号：938-275-995）”，请所有实验室专职、兼职科研人员及本校在读研究生线上参加。现将有关事项通知如下：
报告题目：中文医学知识图谱构建及应用研究
报告人：昝红英 教授，郑州大学
会议时间：2023年01月12日（星期四）上午 09：00-17：30
报告摘要：
本报告将介绍知识图谱的发展历程，面向医学教材/医学标准/治疗指南/电子病历等中文医学文本的信息抽取技术，医学知识图谱辅助构建平台，中文医学知识图谱（CMeKG）构建及其在智能辅助诊断、医疗问答、健康宣教、相似病历检索、影像报告自动生成等方面的应用研究。抽象语义表达AMR是一种语义基于图的语义表达方式。它在机器翻译、阅读理解等任务上带来性能提升。对话是自然语言处理的一个重要应用。理论上，对话表达方式比较灵活，使用语义结构可以帮助模型学习稳定特征，提升对话理解。然而，现在AMR工作专注于资源丰富领域，而且在句子级别。在这次报告中，我将介绍我们对于AMR分析跨领域的研究，文档级别AMR建模，以及显式和隐式将AMR结构用于对话系统，实现基于AMR的对话理解增强。
报告人简介：昝红英，博士，2004年毕业于北京大学，现任职于郑州大学计算机与人工智能学院，教授。学术兼职有中国人工智能学会理事及自然语言理解专委会委员；中国中文信息学会理事及计算语言学专委会委员、语言与知识计算专委会委员、医疗健康与生物信息专委会委员等。曾主持完成国家自然基金、国家社科基金等项目，主要研究兴趣包括信息抽取、自动问答、机器翻译、情感计算、医疗/法律/金融/教育等领域文本处理及其知识图谱构建和应用、汉语虚词用法知识库（CFKB）等语言资源构建和应用。近年来致力于医学文本处理研究，参与构建中文医学知识图谱（CMeKG），并取得了阶段性成果积累。
