【摘 要】
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近年来随着中国科学技术的迅猛发展,科研成果的数量出现爆发式增长。为了从科研成果中更高效获取隐性知识,并对科研人员进行针对性推荐,在多种类型的科研成果中选择中文科研论文为主要研究对象,做了以下几方面的工作:（1）对科研论文进行主题词提取。论文的主题词有别于其作者自定义的关键词。利用自然语言处理技术对科研论文数据进行清洗及归一化的处理,基于规则提取论文中的结构化数据,基于TF-IDF算法抽取论文的主题
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近年来随着中国科学技术的迅猛发展,科研成果的数量出现爆发式增长。为了从科研成果中更高效获取隐性知识,并对科研人员进行针对性推荐,在多种类型的科研成果中选择中文科研论文为主要研究对象,做了以下几方面的工作:（1）对科研论文进行主题词提取。论文的主题词有别于其作者自定义的关键词。利用自然语言处理技术对科研论文数据进行清洗及归一化的处理,基于规则提取论文中的结构化数据,基于TF-IDF算法抽取论文的主题词,得到相关标签数据,最终用于构成知识图谱中的实体。（2）完成科研论文中的新词发现和筛选过滤。基于汉字的成词模式规则和Ngram算法进行滑动窗格扫描,提取得到论文词语的集合。由于不是所有得到的候选新词均为目前新词,所以需要对候选新词进行处理。计算词语的边界自由度和内部凝固度,设置阈值对不符合目标新词的词语进行过滤与筛选,最后得到目标新词集合。（3）发现论文词语之间的关系。研究得到了目标新词的集合,构建词向量矩阵计算词语之间的相似度,再利用人工进行上下位词汇关系的筛选,从而以半自动化方式实现了词语之间层次关系抽取;使用关联分析的方法对论文技术点间的非层次关系进行了探讨发现。（4）知识图谱的构建及应用推荐。基于NEO4J图数据库构建出科研论文成果图谱,确定了科研论文中的各类实体、以及实体具有的属性值类型和不同类型实体之间的关系类型,可视化展示科研论文的知识图谱。基于科研论文知识图谱,采用协同和社交推荐算法对科研人员进行针对性的知识推荐。
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