【摘 要】
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本文为解决领域科技文献与专题价值的割裂问题提出深度融合科技文献、科研活动等科研对象与领域专题数据资源的图谱构建方法。通过主题词关联设计,构建包含期刊论文、期刊、
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所,中国农业科学院,农业农村部农业大数据重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“科技论文全景式摘要知识图谱构建与应用研究”(编号:19BTQ061)资助
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本文为解决领域科技文献与专题价值的割裂问题提出深度融合科技文献、科研活动等科研对象与领域专题数据资源的图谱构建方法。通过主题词关联设计,构建包含期刊论文、期刊、科研机构、科研人员及专题实体类型的科研本体,选取机器学习专题构建科研知识图谱,并基于图数据库Neo4J进行图谱管理与查询验证。该专题科研知识图谱可以支持单实体/属性、多实体事实性问题的复杂图谱查询,有效揭示专题、科技文献的关联关系,具有较强的应用价值,可以为面向文献数据的智能知识服务提供新的思路和方向。
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