11月23日，德国人工智能研究中心语言技术实验室Hans Uszkoreit教授、Feiyu Xu博士访问自动化所模式识别国家重点实验室，并做题为“Language Understanding cum Knowledge Yield”的学术报告。
自然语言理解是帮助人们尽可能快速，轻松地获取所需信息的关键。最近的研究成果极大的刺激了网络规模的自然语言理解的研究：大型结构化知识库的出现，语言处理上的进展，新的语言知识资源和新的强大的机器学习技术。报告中，Uszkoreit教授介绍了他们在关系提取领域的研究成果，特别是在他们的Google聚焦研究奖项目——LUcKY取得的成果。他们开发了一个机器学习平台，可以利用已知事实的大集合和提到这些事实地数百万的网页，学习人们用来表达这些事实的语言模式。在学习的模式的帮助下，在数字文本中（例如在媒体或报告中）发现新的事实，从而建立了一个名为Sar-graphs（sargraph.dfki.de）的开源网站，这是一种新型的语言知识资源，包含25个现实世界关系的依赖模式网络。 Sar-Graph还自动链接到WordNet，BabelNet和FrameNet，为链接语言开放数据（LLOD）做出贡献。
Hans Uszkoreit教授现任德国人工智能研究中心（German Research Center for Artificial Intelligence，DFKI）语言技术实验室的科技总监，DFKI柏林站的站点协调员以及DFKI的部门主任。其实验室在信息抽取，跨语言信息检索，问答系统，语言分析，机器翻译以及深度语言处理领域都有所建树。Uszkoreit教授现为欧洲科学院的成员，同时担任计算语言学国际委员会的永久会员，柏林技术大学的荣誉教授。
Feiyu Xu博士现任DFKI语言技术实验室首席研究员和文本分析研究组主任。2012年，Feiyu Xu与Hans Uszkoreit以及Roberto Navigli获得了Google的聚焦研究奖项。
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