在深夜的灯火通明中，我沉浸于数据挖掘领域的最新资讯，心中充满了对未知知识探索的渴望。北京，这座充满智慧与创新气息的城市，成为了我关注焦点。在这里，不仅有着无数研究者的脚步，更有着两大顶会——CIKM 2019和ICDM 2019相继召开，它们如同两个巨大的星辰，吸引着无数科技爱好者前来观摩。

这两个会议虽然都属于CCF B类，但却各具特色。CIKM覆盖范围更广，包括了数据库、信息检索和数据挖掘三个领域，而ICDM则更为专注于数据挖掘。这次会议上，我有幸见证了一位名叫韩家炜教授的科学巨擘，他将就其研究分别做主题为《From Unstructured Text to TextCube: Automated Construction and Multidimensional Exploration》（@CIKM2019）和《Embedding-Based Text Mining: A Frontier in Data Mining》（@ICDM2019）的报告。

现实世界中的大数据之所以难以处理，是因为它们通常是非结构化、互联且动态出现，以自然语言文本形式存在。将这些庞大的非结构化数据转换为有用的知识，是我们追求的一条必由之路。不过，由于目前普遍采用的是劳动密集型方法进行打标签提取知识，这种方法虽然短期可行，却无法扩展，而且对于高度动态且领域相关的企业文本数据尤其不便。

韩家炜教授认为，大量文本数据内含大量隐模式、结构和知识，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。他提出两种结构化形式，一种是异质网络（Heterogeneous Network），另一种是文本立方体（Multi-dimensional Text Cube）。通过这种方式生成知识已经证明强大，但如何将原始无结构化到具有这些特性的Network 或 Text Cube，则是一个极其困难的问题。

在这个问题上，韩家炜等人已取得许多成果，并获得多个奖项，他们也在尝试从无结构文本到Text Cube或Network 的路径上取得进展。这是一条漫长而艰难的道路，但他们坚持不懈，每一步都朝着目的地迈进。我相信，只要大家携手合作，就能使这条小路变成一条康庄大道，为人类带来更多宝贵财富。