| 基于全文知识网络的学术资源关联发现实践 |
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| 引用本文： | 王 颖,于改红,谢 靖.基于全文知识网络的学术资源关联发现实践[J].情报科学,2021,39(8):67-77. |
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| 作者姓名： | 王 颖 于改红 谢 靖 |
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| 摘 要： | 【目的/意义】通过对学术资源进行深度挖掘与语义化组织，实现学术资源及其内部知识之间的关联发现。
【方法/过程】本文提出基于全文知识网络的学术资源关联发现方法，设计了全文知识网络的模型和构建流程，以
Pubmed Central数据库中拟南芥（Arabidopsis）相关的520篇期刊论文全文数据为实验对象，通过全文解析和挖掘将
其分解为细粒度的知识，形成全文知识网络。然后利用SPARQL查询和RelFinder可视化工具从数字资源层、知识
单元层和知识对象层三个层次开展关联发现实验。【结果/结论】本文构建全文知识网络对学术资源进行细粒度组
织和挖掘，有助于发现不同学术资源及其内部知识之间的潜在关联，对学术资源的深度利用具有重要的意义。【创
新/局限】本文创新之处在于通过构建全文知识网络对学术资源进行细粒度揭示和组织并进一步发现潜在关联，局
限在于尚未开展大规模应用实践。
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