【摘 要】
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[目的/意义]知识图谱是一种高效描述知识资源、深度揭示知识关联的语义网络。将知识图谱创造性地用于科技论文创新点的动态识别中，对于监测并推动领域科技创新具有重要意义。[方法/过程]本文以“人工智能+神经病学”交叉领域的中文科技论文为研究对象，利用Bert4keras深度学习框架，从摘要中抽取能够反映论文研究问题、方法、技术要点、结论等的三元组，构建领域知识图谱。然后，以后期发表的科技论文为例，将其与
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[目的/意义]知识图谱是一种高效描述知识资源、深度揭示知识关联的语义网络。将知识图谱创造性地用于科技论文创新点的动态识别中，对于监测并推动领域科技创新具有重要意义。[方法/过程]本文以“人工智能+神经病学”交叉领域的中文科技论文为研究对象，利用Bert4keras深度学习框架，从摘要中抽取能够反映论文研究问题、方法、技术要点、结论等的三元组，构建领域知识图谱。然后，以后期发表的科技论文为例，将其与知识图谱中的实体及关系进行匹配，识别出创新点，并通过知识图谱的不断更新实现科技论文创新点的动态识别。[结果/结论]研究发现，基于知识图谱的知识表示与对比方法能够有效识别出科技论文中的创新点，跟踪特定领域的科技创新动态，为发掘并利用创新情报助力科学研究提供支撑，也为论文的创新性评价提供参考。
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