AceMap: Knowledge Discovery through Academic Graph

科学文献的指数增长需要有效的管理和提取有价值的见解。虽然现有的科学搜索引擎擅长基于关系数据库提供搜索结果，但它们经常忽略科学实体之间的合作和思想的演变，以及对科学出版物内容的深入分析。异构图的表示以及对这些图的有效测量、分析和挖掘都面临着重大挑战。为了解决这些挑战，我们提出了AceMap，这是一个通过学术图进行知识发现的学术系统。我们提出了先进的数据库构建技术，以构建包含丰富的视觉、文本和数字信息的大规模学术出版物的综合AceMap数据库。AceMap还采用创新的可视化、量化和分析方法来探索学术实体之间的关联和逻辑关系。AceMap引入了以星云图为中心的大规模学术网络可视化技术，从多个角度提供了学术网络的全面视图。此外，AceMap提出了一种基于结构熵的统一度量标准，用于定量衡量不同学术实体的知识内容。此外，AceMap提供了高级分析能力，包括通过引用关系和概念共现追踪学术思想的演变，并生成由此演变过程得出的简洁摘要。此外，AceMap使用机器阅读方法在不同领域的交叉点上生成潜在的新思想。探索大语言模型和知识图谱的整合是未来研究思想演变的一个有前途的方向。请访问\url{https://www.acemap.info}进行进一步探索。

如何解决科学文献的管理和信息提取问题？

AceMap是一个基于学术图谱的知识发现系统，采用高级数据库构建技术，提供大规模学术出版物的综合数据库，并利用创新的可视化、量化和分析方法探索学术实体之间的关联和逻辑关系。

AceMap提出了基于结构熵的统一度量标准，量化不同学术实体的知识内容；引入星云图的大规模学术网络可视化技术，提供多角度的学术网络综合视图；提供高级分析功能，包括通过引用关系和概念共现追踪学术思想的演变，并生成基于演化过程的简洁摘要。

近年来，还有一些相关的研究，如《Knowledge Graphs: A Tutorial》、《Graph-Based Knowledge Representation: Computational Foundations of Conceptual Graphs》等。