Feb, 2022

学者知识图谱：Web of Scholars

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TL;DRWeb of Scholars 是一个基于知识图谱的系统，它集成了最先进的挖掘技术，可用于计算机科学领域学者之间的网络搜索、挖掘和可视化复杂网络。它提供了快速、准确、智能的语义查询和强大的推荐服务，并提供一个开放 API 作为高级功能的底层架构，可用于学者进行科学分析。
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发现论文，激发创造
  • CL Scholar: ACL Anthology 知识图谱挖掘工具

    CL Scholar 是一种基于文本和网络信息构建的 ACL 医学知识图谱挖掘器，支持使用自然语言查询和关键词搜索来精确探索当前计算语言学研究进展。

    Apr, 2018

  • 世界文学知识图谱

    数字媒体为人们探究和分享世界文学作品和作者提供了非凡的机会。本文介绍了基于知识图谱的全球文学知识库，其中包含约 194,346 位作家和 965,210 部作品，专门用于探索世界各地文学作品和作者的相关信息。此资源通过在线可视化平台提供，可提升人们的工作效率和取得有价值的成果。

    Jul, 2023

  • 在 Semantic Scholar 中构建文献图谱

    通过 NLP 技术构建一个规模巨大的异构图，用于组织已发表的科学文献，并且在 www.semanticscholar.org 上使用此系统以实现语义功能。

    May, 2018

  • 语义学者开放数据平台

    Semantic Scholar 是一个旨在帮助学者发现和理解科学文献的开放数据平台，通过使用最先进的学术 PDF 内容提取和自动知识图构建技术，结合公共和专有数据源，构建了迄今最大的开放科学文献图，包括 200 多万篇论文，8000 多万名作者，550 万个论文作者的联系，以及 24 亿多个引用的联系。

    Jan, 2023

  • 一个面向 Web 规模的科学知识探索系统

    本研究提出一种大规模系统，将科学出版物组织成层次化概念结构，建立了包含超过 20 万个概念和 100 万以上关系的跨领域科学概念本体论。

    May, 2018

  • Web 上的知识图谱 -- 概述

    介绍了知识图谱的概念和应用，比较了多个公开的知识图谱的内容、大小、覆盖范围和重叠程度，其中包括互联网巨头谷歌的知识图谱和公共数据库 DBpedia。

    Mar, 2020

  • 专业技能的语义化网络：面向社区中心任务的联结数据

    该论文探讨如何将社区技术知识在语义 Web 上进行表述，并提出了一种能够自动获取真实任务的过程性知识的新型框架。

    Oct, 2014

  • 创建 Web 地理数据知识图谱

    本文介绍了我们最近开发的方法，以解决地理数据在 Web 和机器学习应用中的数据真实性、缺乏地理和语义特性集成以及不完整表示等问题。

    Feb, 2023

  • 利用 Wikidata 作为 Web 抽取的种子

    基于问题回答技术，本研究提出了一个能从网页中提取新事实并推荐给 Wikidata 编辑人员验证的框架，并通过利用 Wikidata 中已有的信息，无需额外学习信号便可训练该框架来提取各种属性和领域的新事实，实验结果表明平均 F1 得分为 84.07，在人类验证之前，有潜力提取数百万条事实，旨在帮助编辑人员的日常任务，完善 Wikidata 知识图谱。

    Jan, 2024

  • 基于知识图谱的医疗领域医生和地点强大搜索引擎

    KG-based search engine architecture for finding doctors and locations in healthcare domain, with significantly higher coverage for complex queries without degrading quality.

    Oct, 2023