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[目的/意义]本研究将知识图谱构建视角深入到论文内具有核心价值的创新内容,在论文创新内容的知识图谱构建与应用上进行探索,以便从创新视角发挥学术论文的功能,提高其利用效率.[方法/过程]综合运用词频分析以及互信息和左右信息熵等语义分析方法形成关键对象分析这一知识图谱构建的预处理环节,以此为本体的初步构建提供重要参考,同时结合ALBERT深度学习模型进行知识实体识别,采用SmartKG+Mon-goDB构建知识图谱并探讨其应用.[结果/结论]本研究所采用的关键对象分析环节可以有效地挖掘出具体领域的关键范畴,本研究所构建的知识图谱有助于实现学术论文创新内容的揭示和利用,并为进一步的知识融合创造便利条件.