GraphReasoning是一种基于人工智能技术将大量科学论文转换成知识图谱的方法。通过结构化分析,计算节点度、识别社区及其连通性,评估关键节点的中心性,来揭示知识的架构。方法基于图的属性,如传递性和同构性,来发现跨学科的新颖联系,用于回答问题、识别知识空白、提出创新的材料设计和预测材料行为。GraphReasoning的目标是促进科学创新和发现,通过图推理揭示隐藏的联系,为多学科研究提供广泛的应用框架。


GraphReasoning是一种基于人工智能技术将大量科学论文转换成知识图谱的方法。通过结构化分析,计算节点度、识别社区及其连通性,评估关键节点的中心性,来揭示知识的架构。方法基于图的属性,如传递性和同构性,来发现跨学科的新颖联系,用于回答问题、识别知识空白、提出创新的材料设计和预测材料行为。GraphReasoning的目标是促进科学创新和发现,通过图推理揭示隐藏的联系,为多学科研究提供广泛的应用框架。
全部评论
留言在赶来的路上...
发表评论