讲者:袁毓林(北京大学)

摘要

本报告讨论怎样利用语言知识资源来帮助机器进行语义理解和常识推理。首先,指出人类生活在常识和意义世界中,人工智能机器人必须理解自然语言的意义、能够进行常识推理。接着,简单梳理了基于知识和基于统计两种自然语言处理路线各自的优长和短缺。然后,说明完全绕开知识的统计方法和深度学习,都不能真正理解概念和语言。本报告通过具体案例说明,《实词信息词典》已经配备了有关词项的语义角色关系及其句法配置信息;把这种语言知识加入知识图谱和内容计算中,可以为人工智能提供理解和解释。由于“物性角色”描述了名词所指事物的百科知识,可用以回答相关事物是什么(形式角色)、有哪些部件(构成角色)、用什么做的(材料)、怎么形成的(施成)、有什么用途(功用)等常识性问题。

讲者简历

袁毓林,男,1962年2月生,江苏省昆山市人。1990年毕业于北京大学,获博士学位。现为北京大学中文系教授,博士生导师。兼任中国语言学会理事,中国中文信息学会常务理事,《当代语言学》、《中文信息学报》、日本《中国语学》等十几家杂志编委。
主要研究理论语言学和汉语语言学,特别是句法学、语义学、语用学,兼及计算语言学和中文信息处理等应用性研究。从认知心理学和计算机处理自然语言的角度研究汉语句法和语义问题,形成了一种基于认知并面向计算的语法研究的路子。正在进行面向内容计算和信息检索的语义知识资源的研究和建设工作。在《中国社会科学》、《中国语文》、《当代语言学》和《中文信息学报》等刊物发表论文八十余篇,出版著作10部。曾获中国社会科学院青年语言学家奖、北京市优秀社科成果奖和中国高校人文社会科学研究优秀成果奖等奖项。1998年入选北京市跨世纪(新世纪)中青年社科理论人才“百人工程”。1999年入选教育部跨世纪人才培养计划,2015年被聘为教育部长江学者特聘教授,2017年入选第三批国家“万人计划”哲学社会科学领军人才!