本网讯（文 罗巧琳 张泽鑫 应澎）为帮助学生深入了解电商领域的技术，拓宽学生的知识领域，5月5日下午，管理学院在腾讯会议举办线上名师大讲堂，主题为“知识图谱前沿技术及其在电商领域的运用”，本次讲座特邀我校管理学院电子商务系主任、博士、副教授席运江担任主讲人。本场讲座吸引了三百余名师生观看。

讲座现场（张泽鑫 供图）

 讲座伊始，席运江开门见山地指出，人工智能在当今时代有被广泛应用的趋势，并影响着人类的命运。席运江从自然语言处理（NLP）基础知识、知识图谱的概念及发展、知识图谱领域的前沿技术及知识图谱在电商领域的应用四个方面展开本次讲座。

 席运江就“自然语言处理基础知识”展开解说。他指出，自然语言处理（NLP）的目的，是让计算机能够听懂、理解人类的语言，而且高效、智能地进行加工、处理、甚至创新。在讲解自然语言处理的相关技术时，席运江表示：“自然语言处理的方法将计算机变得越来越能够理解人类的语言，包括对人类自然语言进行词法的分析、句法的分析还有文法的分析等。”同时，他还向大家简要介绍了NLP的发展历程。

 席运江讲解中（张泽鑫 供图）

讲座上，席运江对知识图谱的概念及其发展进行讲解。他表示，知识图谱（Knowledge Graph,简称KG）是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络，知识图谱发展到今天，已不仅是应用在搜索引擎上，更是AI的基础功能。席运江还阐述了知识图谱的构建技术的相关内容，例如实体对齐和本体等，进而又展示了知识图谱的构建过程。

 席运江讲解中（张泽鑫 供图）

 席运江在知识图谱领域的前沿技术这个方面针对KG技术展开分析。他列出了包括CRF、Bi-LSTM、WE Word2Vec在内的12个知识图谱前沿技术，向同学们深入浅出地进行讲解。其中，谈到命名实体识别（NER）这一概念时，席运江通过举“特朗普在白宫”这一例子介绍了NER的流程，进而提出NER的任务——实体边界确定、实体类别划分，以及NER的实质——预测每个字的标注是什么。席运江还对深度学习的方法进行了深度解读，包括隐马尔可夫模型、条件随机场、Bi-LSTM等概念，并列出了LSTM的总体框架。

 席运江讲解中（张泽鑫 供图）

在知识图谱在电商方面的应用，席运江向同学们讲解到，知识图谱在电商中有着广泛应用，如智能语音服务、商品大数据分析、个性化推荐、智能决策等。他通过三个视频示例，来展现知识图谱在Google、美团、科大讯飞三家公司中的作用，并列举美团大脑、京东等软件中的知识图谱的应用，来展示该技术的智能化、灵活性。“智能化趋势下，知识图谱必将与电商更紧密结合，并发挥越来越重要的作用。”席运江如是总结到。

 稿件来源：管理学院新闻宣传中心  编辑：应澎