Page 84 - 《中国图书馆学报》2025年第1期
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           科技论文创新知识图谱构建与应用设计
           ———以情报学期刊论文为例


           曹树金  闫  颂  李睿婧  曹茹烨




           摘  要  对科技论文中创新知识及知识间的关联关系进行识别与探索,能够揭示各创新成果完整的创新脉络,帮助
           科研人员了解全局性、整体性的创新网络关系。 本研究基于深度学习模型、语义信息对科技论文全文进行创新知识
           实体与关系抽取,构建科技论文创新知识图谱,以回答如何聚焦和挖掘科技论文中最能支持创新的精准知识和情报
           这一科学问题。 以情报学重要中文期刊的科技论文全文为研究对象,首先,通过 BERT-BiLSTM-CRF 和 RoBERTa-
           BiLSTM-CRF 模型框架、语义角色信息对科技论文中的创新“贡献”“过程”“工具”“方法”“理论”等九种类型创新知
           识实体进行抽取;其次,基于正则表达式等方法完成实体间“创新基础”“创新贡献”“创新过程”等七种关系的抽取;
           最后,通过 Neo4j 图数据库完成知识图谱的存储,并在此基础上进行应用平台的设计。 实验结果表明,RoBERTa-
           BiLSTM-CRF 模型更适用于本研究的命名识别任务;构建的科技论文创新知识图谱能够有效揭示隐藏在论文全文中
           的创新知识关系网络,为科技创新提供精准的知识和情报支持,从创新维度深度挖掘科技论文的价值。 图 5。 表 7。
           参考文献 38。
           关键词  科技论文  创新知识图谱  深度学习  科技创新情报  创新知识挖掘
           分类号  G254. 29

           Construction and Application Design of Innovation Knowledge Graph in Scien-









           tific Papers—A Case Study of Information Science Journal Papers








           CAO Shujin,YAN Song,LI Ruijing & CAO Ruye





           ABSTRACT

           Identifying and exploring the correlation among innovation knowledge in scientific papers can reveal the

           complete innovation network of each achievement. This helps researchers understand the global and

           overarching innovation relationships  reflect existing innovation laws and methods  and reveal the potential

           innovation paths based on latent relationships among innovation elements. Such insights can serve as a

           reference for further innovation research and practice  ultimately enhancing the efficiency of scientific and

           technical innovation.

            In this study  we extract innovation knowledge entities and relationships from the full text of scientific

           papers using deep learning models and semantic information. We then construct an innovation knowledge

           graph to address the scientific question of how to leverage the knowledge graph to mine accurate knowledge

           and information that directly supports innovation in scientific papers.

            Using the full text of papers from prominent Chinese journals in information science as our research corpus

           we first extract nine types of innovative knowledge entities—such as contribution   process   tool

              通信作者:曹茹烨,Email:cherishye123@ 163. com,ORCID:0000-0002-7807-7652(Correspondence should be add-

           ressed to CAO Ruye,Email:cherishye123@ 163. com,ORCID:0000-0002-7807-7652)
           总第五十一卷  第二七五期  Vol. 51. No. 275
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