Page 99 - 《中国图书馆学报》2025年第1期

097
曹树金 闫 颂 李睿婧 曹茹烨: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

上结果也同时在平台前端以图谱及列表的形式进行多类型实体展示,包括论文实体、创新基础实体、
创新成果实体等,用户可以根据自己的检索需求调整实体显示类型范围,从而更精准地得到检索结
果。 通过与科技论文创新知识图谱的结合,能在呈现高相关性论文的同时,将与其直接或间接相关联
的多类创新知识节点与关联关系一并呈现,进一步获取创新知识。

5 结论

本研究以情报学中文期刊论文为样本,以聚焦和挖掘科技论文中最能支持创新的精准知识和情
报为目标,通过实验探索科技论文创新知识图谱的构建和应用,得到以下结论。
(1)创新知识图谱是对科技论文中蕴含的创新知识进行揭示、组织和展示的有效工具和方式。
(2)界定科技论文创新内容的知识实体与关系类型,包括九种实体类型与七种实体间关系,对揭
示科技论文中的创新知识提供了新视角和完整有效的框架,可作为科技论文创新知识挖掘的概念模
型。 此外,聚焦科技论文内容中支持创新的多粒度知识与情报,通过知识图谱深度且全面地揭示了创

新知识关联,有助于发现科技创新产生的基础、条件及规律,从而为推动进一步的创新提供先验知识。
(3)以科技论文创新知识图谱为基础构建的科技论文创新知识平台能够帮助用户直观、多维度、
多场景地获取多粒度的创新知识与情报,为用户提供创新视角的知识和情报服务,辅助发现创新思
路,今后可在科技信息检索系统中嵌入这一模块和功能。
(4)为有效从论文中抽取创新知识图谱所需的各类实体和关系,需要视不同情况采用深度学习
方法或基于规则的方法。 当 BERT 与基于 BERT 改进的 RoBERTa 分别作为预训练模型时,后者在本
研究的识别任务中表现更佳。 运用基于规则的方法对实体间的关系进行抽取后,通过人工抽样核对,

发现该方法具有可行性。
本研究的贡献主要在于:①提出采用知识图谱可以进行科技论文全文创新知识的细粒度挖掘和
结构化、关联化组织与展示,并验证其可行性,有利于科技论文对科技创新的精准、高效支持;②探索
并初步实现了科技论文创新知识图谱的构成要素和技术方法,发现了创新知识图谱构建中的一些特

殊问题和解决方法。
本研究对于科技论文中创新知识的挖掘仍处于较为粗浅的层面,存在一定局限性:①样本来源较
为单一,覆盖不够全面,仅选取情报学领域的部分中文期刊论文为语料来源,在外文期刊论文以及其

他学科论文上的可行性有待进一步研究;②深度学习模型有待进一步优化,本研究主要为应用导向,
主要基于应用层面的需求展开方法探索,并未对底层模型与算法进行改进,在这一层面仍有提升

空间。

参考文献
[ 1 ] 曹树金,闫颂. 基于语义角色信息的科技论文创新段落定位及功能句识别方法研究———以中文情报学领域论

文为例[J]. 情报理论与实践,2022,45 ( 11):1 - 9,20. ( CAO S J,YAN S. Research on innovative paragraph

positioning and functional sentence identification method of scientific and technical papers based on semantic role

information:a case study of papers in the field of Chinese intelligence[J]. Information Studies:Theory & Application,
2022,45(11):1-9,20. )

2025 年 1 月 January,2025