该研究介绍了一个包含科学技术领域中非传统主题的自动化科学技术本体，并通过连接不同领域和专业之间相关或具有共性的主题来促进跨学科研究与合作。使用从 2021 年 10 月到 2022 年 8 月从语义学者 (Semantic Scholar) 收集的 393,991 篇科学文章构建 S＆TO。目前，S&TO 划分了四个科学领域中的 5153 个主题和 13155 个语义关系，可以通过对更新的数据集运行 BERTopic 来更新模型。

May, 2023

NASA Astrophysics Data System 的研究人员介绍了 astroBERT，这是一个用于天文学论文的机器学习语言模型。他们还展示了 astroBERT 在天体物理学特定任务上如何改进现有的公共语言模型，并详细说明 ADS 计划利用科学论文的独特结构，引用图和引文上下文进一步完善 astroBERT。

Nov, 2022

该研究使用数据挖掘技术对用户在 BioPortal 上的浏览行为进行研究，并成功识别出七种特定的浏览行为类型，从而为更好地支持用户探索和发现现有本体论提供有益信息。

Oct, 2016

数据空间是一种新兴的概念，用于可信实施基于数据的应用程序和业务模型，为所有利益相关者提供高度的灵活性和主权。本论文从 13 个不同领域整合数据模型，并分析这些领域的本体不协调性。通过网络图分析，确定了中心数据模型和本体属性，同时还定性地描述了这些领域的语义异质性。研究展望说明了这些结果如何有助于跨领域连接不同的数据空间。

Aug, 2023

本文介绍了 Virtual Materials Marketplace 项目，重点讨论其本体论开发和数据技术方面。在 VIMMP 内，开发了一个商场级本体系统，用于描述服务，模型和用户之间的交互，并利用 European Materials and Modelling Ontology (EMMO) 作为顶级本体。这些本体用于注释存储在 VIMMP 的 ZONTAL Space 组件中的数据，并支持在 VIMMP 商场前端摄取和检索数据以及元数据。

Dec, 2019

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

本论文提出了一个部分物质本体论，涉及科学和工业领域的实际应用。该本体论是在统一基础本体论（UFO）的框架下开发的，使用数量的概念来表示拓扑最大自连接的物质部分。所提出的本体论引入了颗粒的整体性关系（granuleOf parthood relation），用于对象和物质部分之间的关联。本论文还讨论了通过颗粒集合构成数量、表示物质的子部分以及使用历史关系跟踪数量之间的物质来源等问题。最后，通过一个地质领域的案例研究展示了物质部分本体论在石油与天然气工业应用中的使用。在案例研究中，我们建模了如何表示原始岩石部分与工业过程中生成的子部分之间的历史关系。最后，还概述了未来的研究方向，包括研究颗粒级别和定义事件的分类。

Jun, 2024

改善研究数据的 FAIR 性（可找性、可访性、互操作性、可重复性）的重要性不容忽视，特别是在当前由组学技术产生的大规模复杂数据集面前。本篇综述介绍了与基础植物科学相关的本体论术语，并说明了如何使用这些术语来注释与植物特定实验相关的数据，在元数据框架（如 ISA）中标记植物科学相关数据。同时，还介绍了用于确定适用本体论或查找本体论术语的资源库和平台。

Aug, 2023

本文提出了一种基于自然语言问题的问答引擎，用于处理大量地理空间数据的查询，该引擎可以对连接的地理空间数据源进行查询，采用 SPARQL 或 OGC 标准扩展 GeoSPARQL，研究者们可以使用我们提供的 201 个自然语言问题数据集来评估该引擎的性能。

Jul, 2020

我们提出了一个新的用于低地球轨道的 RSO 分类法来增强空间交通管理，并且提出了基于自编码器架构的深度学习模型，以减少表示 RSO 特征的属性。该自编码器生成一个低维空间表示，然后使用 Uniform Manifold Approximation and Projection 等技术探索并识别基于 RSOs 独特特征的基本群集。我们的分类法和模型为缓解轨道上不断增加的 RSOs 所带来的整体风险做出了重要贡献。

Nov, 2023