《一种基于知识图谱的技术功效图自动构建方法》

  • 来源专题:图书情报
  • 编译者: mawutong
  • 发布时间:2018-04-29
  • 文章研究了一种基于知识图谱进行技术功效图自动构建的方法。具体包括专利文本中技术主题、应用领域、功效等知识抽取方法,知识图谱构建技术,技术功效图自动构建模型、数据流程等,并对新能源汽车领域专利进行实证研究。结果表明基于知识图谱的技术功效图自动构建,减少了人工参与,提高了技术功效图构建的速度、交互性和灵活性。但该方法较大依赖于词系统中术语与术语间关系的丰富程度。

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    • 来源专题:图书情报
    • 编译者:xuxue
    • 发布时间:2020-06-16
    • 2020年4月24日至26日,为期两天的EUvsVirus泛欧黑客大会旨在草拟出对抗COVID-19的解决方案。共计两万多人在本次黑客大会中组成了不同团队,在大会的37项挑战中提交了2000多个项目。37项挑战分为6大类:健康与生活、业务持续性、社会与政治凝聚力、远程工作与教育、数字金融等。“健康与生活”是最受欢迎的挑战类别,有超过800个团队参与挑战。 TiB-Leibniz信息中心的团队“TIB ORKG”也挑战了“健康与生活”这个类别,团队由6人构成,分别是三位博士和博士后级别的生物化学和神经科学领域专家、一位软件开发专家,以及两位博士和博士后级别的人工智能和自然语言处理专家。在48小时的黑客挑战赛中,团队间无缝协作地完成了任务:一名成员在ORKG(Open Research Knowledge Graph)中策划了六次金标生物测定法,这对我们的团队提交工作是一个巨大的贡献;两名成员构建了机器学习模型;另一名成员验证了一部分自动注释的数据;软件开发人员开发了一个突出ORKG贡献的用户界面;另一名成员负责营销任务。 我们的黑客挑战提案是:“开放研究知识图谱中的COVID-19生物测定法”。我们的目标是:“允许科学家使用带注释的生物测定轻松搜索相似的测定,并基于相似的特征从数据库中搜索各种语义结构的生物测定。”
  • 《Metapacts与Dimensions联合推出Dimensions知识图谱》

    • 编译者:董文杰
    • 发布时间:2024-05-31
    • Digital Science旗下的解决方案metafacts和Dimensions近日宣布,备受期待的Dimensions知识图谱已经正式发布。这一大型知识图谱为制药和生命科学行业的人工智能解决方案提供动力。 Dimensions知识图谱由metapactory提供技术支持,是一个综合性的知识图谱解决方案,旨在便于客户将其数据基础设施及现有的内部知识图谱进行集成。该知识图谱的核心是一个明确定义且灵活的语义模型,可以轻松扩展以纳入内部数据(如领域专家知识或内部文档数据),并结合全球研究和内部知识的协同效应,推动商业决策。通过统一的语义层,它能够连接所有相关来源的数据,并增加数据的丰富性和上下文,从而简化并加速生成可循证的决策。 制药和生命科学领域的公司现在可以获取大量相互的全球研究数据,包括约3.5亿条记录,如专利、临床研究报告和出版物,以及公共数据集和本体。这些公司可以结合自己已经拥有的丰富内部数据,利用这些资源推动商业决策和支持人工智能应用。 metafacts的创始人兼首席科学官彼得·哈斯博士强调了Dimensions知识图谱的独特之处,这为人工智能应用(如大型语言模型和生成式人工智能)提供了更高水平的透明度和可信度,这对于制药行业尤为关键。 Dimensions知识图谱的数据基于Dimensions数据库,包括数百万出版物、专利、基金、临床试验、政策文件和技术报告的数据。该数据库不仅支持对出版物的元数据进行搜索,还提供全文搜索和发现功能。 Dimensions知识图谱通过与公共数据集和本体的集成,增强了Dimensions数据,包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、分子相互作用、生物过程和药理学的数据、元数据和关系,并包括来自3.5亿研究产出的元数据和语义注释。此外,用户还可以轻松地将这些数据与内部数据或任何现有的知识图谱结合起来。 Dimensions知识图谱是目前最大的语义注释知识集合,包括以下方面的数据: ? 1.43亿出版物 ? 1.6亿专利 ? 3000万个数据集 ? 700万项拨款 ? 200万份政策文件 人员和组织 ? 3400万研究人员 ? 12900个组织机构 语义注释 ? 3070亿个关联语义注释 ? 350万个研究完整性信任标记 制药本体/词汇表 ? 3800万个概念来自38个领域本体