11月23日，德国人工智能研究中心语言技术实验室教授Hans Uszkoreit、博士Feiyu Xu访问中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，并作题为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——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极大地刺激了网络规模的自然语言理解的研究。报告中，Hans Uszkoreit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，能够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。Hans Uszkoreit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。