KnowledgeMapAI —— 用于将科研文章转化为知识图谱的人工智能平台

GraphReasoning指的是什么？

GraphReasoning是一项利用人工智能技术将众多科研论文转化为知识图谱的技术方案。它通过对数据进行结构化处理，分析节点之间的连接度、辨识不同的社群及其关联性，并评估核心节点的重要性来展示知识的整体架构。此方法依托于图形的特性如传递性和同构性质去挖掘跨领域的创新联系，适用于问题解答、发现研究空白区域以及新材料的设计预测等领域。GraphReasoning旨在推动科学研究和新知探索，通过图谱推理揭示潜在的关系网，提供一个多学科交叉应用的研究框架。

GraphReasoning的核心作用

• 构建知识图表把科学文章中的海量文本信息转化为有组织的知识图表，构建出一个由概念及其相互关联组成的网络体系。
• 构架剖析开展知识图谱的详细研究工作，涵盖节点连通数量统计、社群检测、集群紧密程度测量以及节点中介重要性的评价。
• 图形推理解析利用图形的传递特性和结构相似性原则，探索各学科间的潜在关联，以解答问题并预见物质的行为模式。
• 多种类型数据的处理结合多种数据类型，如文本信息、图片资料和数字值等，以实现更加综合的数据洞察。
• 路径选择方案利用对深度节点的表示进行计算及评估节点间的相似度排序来设计路径采样方法，从而连接各种不同的概念。
• 多领域融合创新利用图表分析推动各个学术领域之间的相互结合与渗透，从而启发创新的科研成果和技术进步。
• 材质规划采用图谱分析方法来设计新材料方案，比如创新性的生物与工程材料复合物。
• 智能化问答服务利用知识图谱解答复杂的科学研究疑问，开拓研究机遇并提出新的假设可能性。
• 数据扩增利用与大规模语言模型的互动，能够实时更新知识图谱中的信息，并发掘未知的知识及关联性。
• 展示与解析展示知识图谱的视觉化形式，协助用户掌握复杂的资料与关联，并促进解析型分析。

GraphReasoning的核心技术机制

• 语言的自然处理（NLP）解析与评估文本资料，抽取核心要点。
• 图形理论解析并阐述图谱内节点与连接线构成的网络架构。
• 人工智能领域的分支——学习算法：发现数据里的规律与走向。
• 推断方法涵盖规则驱动的推理与统计性推理，应用于预测及决策过程。
• 多种类型的数据整合整合多种类型数据源的信息，以实现更加全方位的分析。
• 自动化的计算方法利用强化学习或遗传算法，在无人工介入的条件下对图谱进行探索。
• 知识的表达与学习：把实体与关联映射进向量空间里，以把握复杂的相互联系。

GraphReasoning项目的仓库位置

• Git存储库：在GitHub上可以找到由lamm-mit维护的GraphReasoning项目。
• arXiv科技文章在ArXiv数据库中有一篇论文，其标识链接为2403.11996，详细内容可通过访问提供的网址进行查阅。

GraphReasoning的使用情境

• 学术研究研究人员利用GraphReasoning技术探究了包括物理、生物及材料科学在内的多个科学领域间的交汇点，并借助图表分析识别出创新的研究方向，从而推动不同学科之间的协作与交流。
• 新药研发制药企业利用GraphReasoning技术解析药品效应网路，以预见可能产生的不良反应，并探索创新的联合用药方案或治疗策略。
• 材料学研究复合材料的研发由材料工程师负责，他们致力于创造具备独特属性的新型组合材质。通过运用图形推理解析，可以预估这些创新物质在力学坚固性和耐热度等方面的特征表现。
• 生命信息科学生物学研究人员探索基因表达系统与蛋白相互作用网路，旨在解析复杂疾病背后的分子运作原理，并识别出可能的生物标记。
• 学习与发展教育组织利用GraphReasoning技术创建课程材料的知识地图，并配备交互式的教学资源，以辅助学员更好地掌握复杂的思想与理论基础。
• 信息治理公司通过运用GraphReasoning技术来整合其内部的知识资源，这不仅提升了员工查找信息的效率，同时也推动了知识的交流与创新思维的发展。