| 基于“问题—方法”知识抽取的科研领域知识演化研究：以人工智能为例 |
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| 引用本文： | 陈果,彭家彬,肖璐.基于“问题—方法”知识抽取的科研领域知识演化研究：以人工智能为例[J].情报理论与实践,2022(6):32-38. |
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| 作者姓名： | 陈果 彭家彬 肖璐 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学经济管理学院;2. 南京财经大学新闻学院 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于领域实体的学科研究前沿识别体系构建研究”(项目编号：21YJC870003)；;江苏省社会科学基金青年项目“面向前沿技术监测的领域知识分析模式研究”(项目编号：21TQC002)； |
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| 摘 要： | 目的/意义]当前各学科领域文献增长迅速，迫切需要以面向“问题解决”的思路，从大量科技文献中抽取出研究问题、解决方案及其解决关系，并以此为基础开展领域知识演化研究。方法/过程]文章提出了可应用于实践的低成本领域实体关系抽取方案：依托词嵌入类比的思想，仅从领域知识资源中提取的少量实体关系对作为基准即可实现关系分类。结果/结论]在人工智能领域数据集上使用基于词嵌入类比方案的集成模型，抽取解决关系、问题层级关系、方法层级关系的F1值分别为82.33,81.49,74.81。最后，将集成模型应用于全量数据抽取实体关系，从宏观、中观、微观三个层面展示了面向问题解决的人工智能领域知识演化情况。
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| 关 键 词： | 实体关系抽取 知识演化 词嵌入类比 领域知识分析 人工智能 |
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