知识图谱的构建分为知识存储、知识挖掘、以及知识应用三个层次。在知识存储方面,基于Nebula Graph内核自研的图数据库架构支持千亿顶点、万亿边超大规模图的存储与维护,可完成千亿边级别大图的毫秒级查询。目前图数据库承接了美团内61个需求,共存储了约16TB的图数据;在知识挖掘方面,依托美团在生活服务领域业务上积累的海量用户、商户、商品数据,通过信息抽取、关系挖掘、打标等算法能力构建了高质量、高覆盖的生活服务知识库,序列标注技术和评论信息抽取技术在内部和公开数据集上达到业界先进水平;在知识应用上,重点发力基于知识图谱的问答技术(KBQA)以及相关的表单问答技术Text2SQL,在公司内支撑了酒店问一问,优选极光、美团管家等产品中的信息查询需求,在外部获得了CCKS KBQA比赛唯一的技术创新奖,在Yale和Salesforce联合发布的Text2SQL榜单Spider上位列第一。
1.提出了基于图神经网络的知识增强序列标注方法,提升了短文本概念抽取的性能;提出了基于阅读理解模型的概念挖掘方法,提升了长文本概念抽取的性能。
2.提出了基于生成与验证框架的类目体系自动构建方法,提高了构建知识图谱的效率;提出了时空图表征学习方法,提升了商户推荐的效果。
3.提出了关系抽取、关系匹配、关系推理的预训练方法,使知识问答系统的准确率达到了94%。
1 武威 男 1985年3月 无 博士 北京三快在线科技有限公司 项目负责人
2 肖仰华 男 1980年9月 正高 博士 复旦大学 复旦合作项目负责人
3 王思睿 男 1987年11月 无 硕士 北京三快在线科技有限公司 层次供需知识体系构建技术;知识图谱问答技术
4 曹雪智 男 1991年8月 无 博士 北京三快在线科技有限公司 层次供需知识体系构建技术;基于知识增强的序列标注技术
5 张梦迪 女 1991年7月 无 本科 北京三快在线科技有限公司 时空图表征学习技术;基于知识增强的序列标注技术
6 谢睿 男 1988年1月 无 硕士 北京三快在线科技有限公司 低资源评论信息抽取技术
7 梁家卿 男 1992年4月 副高 博士 复旦大学 层次供需知识体系构建技术
8 刘井平 男 1991年11月 无 博士 复旦大学 层次供需知识体系构建技术
评价单位:“科创中国”人工智能专业科技服务团 (中国人工智能学会)
评价时间:2022-11-13
综合评价
鉴定委员会认为,该项目技术难度大,创新性强,经济社会效益显著,整体技术达到国际先进水平,其中生活服务知识图谱和问答技术达到国际领先水平。
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