大语言模型与知识图谱：机会与挑战

张文 浙江大学 特聘研究员

个人介绍：张文，浙江大学软件学院特聘研究员，研究方向为知识图谱、图数据处理、大数据系统。在包括NeurIPS/KDD/WWW/IJCAI/AAAI/ICDE/ACM MM/WSDM等在内的国际顶级会议上发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年科学基金项目、浙江省自然科学基金探索青年项目、宁波市自然科学基金探索一般项目。曾获国际知识图谱联合会议IJCKG最佳论文奖、最佳应用论文奖，浙江省科技进步二等奖等奖励。入选副省级市高层次人才引进计划、百度2023年度AI华人女性青年学者榜。

演讲题目：大语言模型与知识图谱：机会与挑战

演讲提纲：大语言模型实现了基于参数的隐式知识表示，这使得显式的知识表示方法逐渐向混合了符号化和参数化的表示方法迁移，本报告将从知识表示的视角介绍和讨论一些知识图谱和大语言模型融合的辩论点、机会、挑战、和研究点。

听众收益：

1. 知识计算社区针对大语言模型和知识图谱结合的辩论点

2. 语言模型和知识图谱结合的机会与展望