知识图谱是近年来的研究和应用热点，已经进入其蓬勃发展的阶段，并且逐步辐射众多行业。但是知识图谱成本高昂，能否获得相对应的增益，达到物有所值的目的仍旧是值得探讨的问题。
针对上述问题，YOCSEF合肥与2020年10月10日成功在线举办了“知识图谱是否真的物有所值？”主题论坛。本次论坛由中国科学技术大学何向南教授、徐童副教授主持召开，包含了嘉宾分享和思辨讨论两个环节。超过200名老师和同学报名了此次论坛，并积极参与思辨讨论环节，各位专家教授给予耐心解答并结合当前知识图谱研究的痛点给大家深刻启发。
嘉宾分享 观点鲜明
第一阶段的嘉宾分享环节由清华大学计算机系刘志远副教授、复旦大学肖仰华教授、哈尔滨工业大学（深圳）汤步洲副教授做专家引导发言，并由讯飞智慧城市大数据研发总监范磊、合肥大多数信息科技有限公司副总经理杨奚诚作为本地嘉宾发言。
图1 清华大学的刘志远副教授引导发言
来自清华大学的刘志远副教授，以“知识指导的自然语言处理”为题，介绍了知识图谱在自然语言处理中的应用。刘副教授从自然语言中包含的“语言知识”“世界知识”“领域知识”三个角度出发，结合深度学习，由浅入深的梳理了该领域的一系列工作， 向我们展示了知识图谱和基于深度学习的自然语言处理模型两者互相之间相互帮助、促进、提升的关系。并针对当前现有的知识图谱与自然语言处理相结合所面临的挑战进行了总结。
图2 复旦大学肖仰华教授引导发言
来自复旦大学的肖仰华教授，以“知识图谱落地‘痛点’及其应对策略”的报告为题，结合知识图谱的工业智能化，系统性地梳理和衡量了知识图谱所带来的价值及其付出的代价。知识图谱有众多应用场景，比如医疗、交通、司法等等，但是知识图谱目前主要应用在一些简单场景中，复杂场景下难以落地。在工业界，数据类型多，治理代价大，维护成本高昂，高昂的成本是当前知识图谱的根本“痛点”，解决这一问题既需要依靠通用领域的大规模预训练模型以习得简单事实，也需要在落地应用中使用合适的复合策略。
图3 哈尔滨工业大学（深圳）汤步洲副教授引导发言
来自哈尔滨工业大学（深圳）的汤步洲副教授结合自身经历，以“医学知识图谱(库): 一个医疗领域绕不开的话题”为题，给我们介绍了知识图谱在医疗领域的现有成果及其面临的挑战。具体而言，单从医疗领域来看，虽然医疗知识图谱众多，但是各知识图谱之间存在大量概念的交叉，对齐和统一极具挑战性，而且知识图谱要求精度高，需保证更新实时性和准确性，同时医疗决策不能单纯的以统计为基础，这些对医疗知识图谱的研究都带来了巨大的挑战。
图4 本地嘉宾发言
来自讯飞智慧城市大数据的研发总监范磊和合肥大多数信息科技有限公司副总经理杨奚诚作为本地嘉宾，从工业界的角度出发，结合自身实践，分别介绍了知识图谱在智慧城市和电力领域的应用和其面临的机遇和挑战。
思辨环节，讨论激烈
第二阶段的思辨讨论环节围绕“知识图谱是雪中送炭还是锦上添花”的核心问题展开思辨。
图5 中国科学技术大学何向南教授主持思辨环节
与会嘉宾和师生从 “知识图谱有什么应用和场景？需要将知识图谱构建到什么程度才能发挥其优势？”“知识图谱构造耗资巨大，如何针对现有资源进行量体裁衣，在充分发挥价值的同时减少额外负担？”“知识存在老化的问题，如何保障知识的时新性，实现持续输出价值？”“未来知识图谱又有哪些值得研究的新方向？”这四个议题出发，展开了热烈的讨论。
最终，专家针对论坛主题给出结论：构造知识图谱十分必要，合理使用可以达到物有所值。虽然知识图谱领域痛点多且难以解决，但是知识图谱在当下许多行业中已经变得必不可少，而且已经带来了可观的收益。在借助知识图谱进行研究的过程中，平衡好成本和收益的关系，是能够实现物有所值的。
本次论坛取得了圆满成功，受到了专家、学者、业界精英们的一致好评，并在今日头条、中国新闻网中报道了本次活动。
图7 中国新闻网报道
（http://www.ah.chinanews.com/news/2020/1013/263630.shtml）
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