在深夜的灯火通明中，我沉浸于数据挖掘领域的两大盛会——CIKM 2019和ICDM 2019，这两个会议如同星辰般吸引着众多研究者的目光，它们不仅聚焦于北京这座城市，更是数据挖掘领域巨擘韩家炜教授的舞台。他的报告，如同一道光芒，照亮了无数探索从无结构文本到有用知识的道路。

现实世界中的大数据，就像是一片未知的大海，充满了非结构化、互联且动态的自然语言文本。将这些庞大的非结构化数据转换为有用的知识，是我们必须克服的一条必经之路。过去，我们通常采用劳动密集型方法，对数据进行打标签，从而提取知识。但这种方法虽然短期内可行，却无法扩展，尤其是在企业级文本数据高度动态且领域相关时更是如此。

韩家炜教授认为，大量文本数据蕴含着大量隐模式、结构和知识。他提出，我们可以借助domain-independent 和 domain-dependent 的知识库，将海量无结构化数据转化为结构化知识。这条路径，如下图所示，是他及其学生过去以及未来研究的主线：

要想将现有的无结构的大数据变成有用的知识，首先要做的是将其结构化。韩家炜教授提出两种形式：异质网络（Heterogeneous Network）和文本立方体（Multi-dimensional Text Cube）。由这种结构化生成的知识已经证明强大，但如何将原始无结构转变为有构造则是个挑战。

在Network/Text Cube 到 Knowledge 的问题上，韩家炜等人取得了许多成果，他们也获得了奖项。在这个过程中，他们尝试并推进了一些新技术，如BERT、Spherical Text Embedding等，这些都是近期发表论文中的最新进展。

站在今天，我看到了一个清晰脉络，一条由十年如一日坚持开辟的小路，而这一路正在不断拓宽。我相信，只要大家携手合作，这条康庄大道终将实现。此外，他团队最近还发布了一些新书，如《Mining Structures of Factual Knowledge from Text》、《Multidimensional Mining of Massive Text Data》等，为探索者提供了新的视角和工具。

作为一个追求真理的人，我深信，在这场追求从无到有的旅程中，每一步都值得我们去思考，每一次探索都可能带来突破性的发现。而我，也愿意成为这场旅程的一部分，无论前方是什么样的风景，只要有一颗渴望学习的心，就足以让我们继续前行。