港科大（广州）陈雷教授课题获国家自然科学基金重点支持项目立项
近日，从国家自然科学基金委传来喜讯：香港科技大学（广州）信息枢纽数据科学与分析学域主任陈雷教授主持申报的“多模态数据驱动与知识融合的可解释性知识图谱推理技术”项目获得2022年度国家自然科学基金重点支持项目—企业创新发展联合基金资助，资助经费（直接经费部分）254万元。这是香港科技大学（广州）首次获得国家自然科学基金该类型项目的资助。
国务院于2017年印发的《新一代人工智能发展规划》提出，大规模知识图谱是发展新一代人工智能的关键共性技术。本项目正是聚焦于大规模知识图谱，深入探究多模态数据驱动与知识融合的可解释性知识图谱推理技术，重点围绕可解释性知识图谱推理，着力解决数据模态少、知识更新慢、推理解释差这三项研究挑战。项目汇集了香港科技大学（广州）陈雷教授、唐靖助理教授，中山大学的印鉴教授、郑立彬副教授、彭振辉讲师，中国电子科技集团公司信息科学研究院高级工程师王萌萌、工程师许文文与王贺等产、学、研人才，是深化了产学研合作，科研交流和人才培养的有益尝试。
经国家自然科学基金委学部初审、同行专家评议、答辩、学科评审组评审投票表决和基金委委务会议审批等环节的激烈竞争，陈雷教授团队的项目在知识图谱众多项目中脱颖而出，最终获得批准立项。
陈雷教授及其科研团队多年来主要针对知识图谱构建、更新与推理开展理论研究、关键技术攻关和工程系统研发。在知识图谱构建方面，陈雷团队攻研实体与关系抽取以及实体和关系联合链接算法以执行进一步的规范化，然后通过整合领域专业知识去评估数据源可靠性，用以融合不同信息源的知识，最后提出主观知识图谱构建理论。在知识图谱更新上，陈雷团队开创性地提出面向不同场景应用与知识图谱下游任务(如推理)，自动化地搜索各类知识图谱表示学习模型，如双线性模型，路径类模型，张量分解模型。并优化了负采样设计以及通过缓存办法来实现表示更新的质效均衡。
自然科学基金委与企业共同出资设立企业创新发展联合基金，旨在发挥国家自然科学基金的导向作用，吸引和集聚全国的优势科研力量，围绕产业发展中的紧迫需求，聚集关键技术领域中的核心科学问题开展基础研究，促进知识创新体系和技术创新体系的融合，推动我国企业自主创新能力的提升。
来源：香港科技大学（广州）
