“我们想做的，是让计算机能够更好地理解人类。”现负责Microsoft Concept Graph 和 Microsoft Concept Tagging 模型的微软亚洲研究院资深研究经理闫峻博士说，“理解是万事万物的基础，我们用计算机抓取过去这些不成文的开放领域的常识，能够帮助计算机更具象地了解这个世界。”

　　图（从左至右）为微软亚洲研究院研究员纪蕾，资深研究经理闫峻，研究员张大卫

　　对于这类知识图谱，学术界和工业界都有参与，但始终离不开一些根本问题：如何去获取实体、实体和实体之间的属性和关联。在过去，知识库系统和人类的思考方式差异巨大。例如“奥巴马生日”，过去计算机能理解这个词的含义，但是却不能直接给你回答，而此次微软开放的Microsoft Concept Graph 和 Microsoft ConceptTagging模型就希望能为人们提供一个更智能化知识图谱，借助它，从实体到抽象概念，计算机都能够理解。

　　谈及Microsoft Concept Graph 和 Microsoft Concept Tagging模型的下一步计划，闫峻博士表示目前该模型暂只能支持英文，还要和高校合作完成中文的支持工作。在完成中文的知识库构建之后，再逐步扩展到多语言版本。其次，人类的语言还涉及到比喻、夸张和玩笑等高层次跨领域的抽象表达方法，这也是接下来需要让机器不断学习的方向。最后，从短文本的理解到长文本的理解，如理解两个完全不同的故事，但语义层面在表达同样的道理，也是他们接下来不断努力的方向。

　　Microsoft Concept Graph 和 Microsoft Concept Tagging模型可以应用于不同的文本处理应用，包括搜索引擎、自动问答系统、在线广告系统、推荐引擎、聊天机器人、以及人工智能系统等。目前这个模型已经进入了微软的多个产品和服务中。微软亚洲研究院高级研究经理闫峻博士表示：“我们希望Microsoft Concept Graph和Microsoft Concept Tagging模型的发布可以推动知识挖掘、自然语言处理等领域的发展，最终推动人工智能的进步。“

　　（本文获授权转自微软研究院AI头条公众号）

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