卫生政策科研本体构建研究

在对现有科研本体和本体构建方法进行分析的基础上,利用Protege工具进行开发,选择OWL作为卫生政策科研本体描述语言,阐述了构建过程,初步设计了卫生政策科研本体模型,最后提出了问题和展望。

基于科研本体的国防科技知识图谱构建

以海量科技文献为对象构建国防科技知识图谱。研究了知识图谱的定义和构建的相关技术,结合科技文献特点,提出了从科研本体模式构建知识图谱的思路。将国防科技分类一体化词表与科研本体相结合,通过国防科技海量文献元数据进行实体概念抽取、归一和关联建立,构建了国防科技知识图谱,并开展服务应用,提高了国防科技文献利用的有效性。

基于科研人员本体的知识产出自动获取方法与技术研究

集成第三方系统中已有的知识产出元数据是机构知识库内容建设的重要途径。文章分析了常见的知识资源管理系统中元数据共享方式,并确定了三种内容采集策略。对采集到的知识产出元数据,结合科研人员本体等语义网技术尝试解决作者同名问题。最后,系统使用WOS提供的元数据共享接口,对整体方案进行了检验。测试结果表明基于科研人员本体的知识产出自动获取方法能够最大可能地从多种类型的资源管理系统中获取知识产出元数据,基于科研人员本体的作者唯一辨识也较好地解决了作者重名问题。

融合专题知识和科技文献的科研知识图谱构建

本文为解决领域科技文献与专题价值的割裂问题提出深度融合科技文献、科研活动等科研对象与领域专题数据资源的图谱构建方法。通过主题词关联设计,构建包含期刊论文、期刊、科研机构、科研人员及专题实体类型的科研本体,选取机器学习专题构建科研知识图谱,并基于图数据库Neo4J进行图谱管理与查询验证。该专题科研知识图谱可以支持单实体/属性、多实体事实性问题的复杂图谱查询,有效揭示专题、科技文献的关联关系,具有较强的应用价值,可以为面向文献数据的智能知识服务提供新的思路和方向。

知识图谱驱动的科研档案大数据管理系统构建研究

为实现档案资源的智能采集、语义化组织与档案大数据的统计分析,探索科研档案智能管理新路径,本文基于应用编辑工具Protégé、建模语言OWL建立的计算机可理解的科研档案知识图谱语义模型,依据档案大数据管理流程,针对多种档案类型的资源进行数据解析、抽取和结构化处理,并对各类实体进行识别、抽取与消歧,以及语义关系的计算、关联、校对、审核等。利用本体、知识图谱、机器学习等语义技术对科研档案核心知识资源进行组织和表示,实现档案智能化采集与归档、档案数据碎片化加工、档案数据自动抽取与智能识别、语义关联以及档案数据审核与发布等功能,推动科研档案智能管理。

科研档案管理知识图谱构建研究

为推动科研档案精细化管理与智能化服务,基于已有的档案本体系统和标准,继承利用EAD、DCMI、VIVO、SWRC、Schema.org等现有较为通用的本体,与科研档案为中心的知识单元进行集成、关联和融合,应用编辑工具Protégé、建模语言OWL建立了计算机可理解的科研档案知识图谱语义模型,丰富并规范了科研档案中蕴含知识单元及其语义关系,主要包括7个核心类、8个一级对象属性及21个数据属性,为科研档案的精细化加工、语义化描述组织与智能化应用服务等提供了基础。