Aug, 2023

SemOpenAlex: 260 亿 RDF 三元组的科学领域

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TL;DRSemOpenAlex 是一个拥有超过 260 亿三元组的 RDF 知识图谱，包含科学出版物及其关联实体（例如作者、机构、期刊和概念）。它提供多种数据访问方式，并支持知识图谱实体的嵌入，可用于探索性语义搜索、科学影响度量、学术推荐系统和语义科学出版中的其他应用。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 开放研究知识图谱中生物分析的数字化

    该论文介绍了 ORKG-assays 工具，一个帮助科学家将他们的学术贡献语义化的 AI 工具，它利用了 AI 聚类算法，可以帮助药学研究人员在药物开发方面智能地访问语义化的生物分析集合。

    Mar, 2022

  • VisualSem: 一个高质量的视觉与语言知识图谱

    VisualSem 是一个高质量的知识图谱，包括具有多语言注释、多幅图像和视觉相关关系的节点，并提供了可以用作输入的图像或句子并检索知识图谱中实体的神经多模态检索模型。

    Aug, 2020

  • 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

  • 开放研究知识图谱中语义谓词的聚类

    本文介绍了一种使用两个基于人工智能的聚类算法来推荐 Open Research Knowledge Graph（ORKG）中资源有关谓词（在 RDF 语句中）的方法，以促进 ORKG 中术语汇聚的服务。实验证明，该方法具有很高的准确性和相对较高的召回率，并提供了有关谓词组的新见解，这些谓词组自动在跨 44 个研究领域的学术知识的语义化模式中积累。

    Oct, 2022

  • 构建和服务大型开放领域知识图谱

    本文介绍了基于领域知识图谱的 Saga 平台，包括训练知识图谱嵌入和创建语义注释服务，以及使用注释 Web 文档来驱动开放领域知识抽取。同时，我们还描述了构建和处理个人知识的平台适应。

    May, 2023

  • 学者知识图谱：Web of Scholars

    Web 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。

    Feb, 2022

  • 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

  • 利用知识图谱嵌入空间上的语义查询探索学术数据

    本文介绍了使用知识图谱嵌入方法来分析其语义结构，从而支持数据探索和解决相关问题的框架和方法。通过这种方式，可以使用良好研究的词嵌入空间定义语义查询，以便在数据集中解决相似性和类比等任务，并支持传统学术数据探索任务及一些新的有趣任务的解决。

    Sep, 2019

  • SciFact-Open: 面向开放领域的科学主张验证

    本文介绍了一种新型测试集 SciFact-Open，通过信息检索中的池化技术和四种先进的科学主张验证模型的预测，评估了科学主张验证系统在 50 万个研究摘要的语料库上的表现，发现在 SciFact-Open 上进行测试要比在更小的语料库上进行测试更具挑战性。

    Oct, 2022