【AI 技術生態論】新冠全球蔓延,AI+大數據拿什么拯救全人類?

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【AI 技術生態論】新冠全球蔓延,AI+大數據拿什么拯救全人類?

AMiner 平臺收集融合了新冠病毒相關專家學者近 30 余年的科研行為數據,使用人工智能技術從學術影響力、研究興趣、合作者網絡等多個維度對多位全球高關注度專家學者的學術水平進行了深度分析。

受關注學者分析是實時的,系統會使用AI算法根據實時數據動態地追蹤學者信息,更新最受歡迎學者消息。比如3月9日,最受歡迎的學者Top 1為香港大學新發傳染性疾病國家重點實驗室主任以及流感研究中心主任管軼,評分中詳細的分析內容包含實時動態、成果影響力、合作者,以及專家的H指數、研究領域和研究興趣等信息。

張鵬解釋道,依靠AMiner學者平臺,應用大數據分析和AI技術,特別是NLP和數據挖掘技術,他們的團隊從新冠肺炎相關學者的學術成就、研究領域、合作者、高引論文、牛人引用及引用分析、實時新聞等多個角度,對學者進行精準、深入、詳細的分析。

他以示例說明了這一復雜過程:

學者研究領域分析:首先,篩選出新冠肺炎相關關鍵詞,計算其空間表示并聚類。具體來說針對新冠肺炎,AMiner收集了100多位相關學者及相似學者的大約10萬篇論文,通過相關關鍵詞的抽取分析,詞與新冠肺炎主題相似度匹配,找出與新冠肺炎關系最緊密的關鍵詞集合,再將這些關鍵詞通過聚類算法進行聚類分析,得到新冠研究領域的主要研究熱點。然后,計算學者空間表示和研究領域分布。通過分析學者的在AMiner庫中的論文,抽取關鍵詞,將關鍵詞與第一步建立的關鍵詞空間中的詞建立聯系,從而分析出學者的領域分布。

合作者推薦:團隊利用經10余年構建的大規模學術知識庫AMiner進行搜索,獲取與學者有合作關系的全部其他學者,并根據研究領域、合作次數以及師承關系等多種維度進行推理分析,從而精確推薦合作者。同時,進一步通過AMiner獲得該學者合作者的其他信息(包括論文信息、研究領域、基金信息和獲獎信息等),以網狀結構進行存儲形成了一個小型的疫情專家知識圖譜。

保證實時性和準確性:牛人引用及引用分析具有實時性,AMiner團隊開發的學者論文引用實時分析系統,通過對學者論文引用關系數據的實時監控,能做到實時發現該學者論文的引用量,及引用的學者信息的變化。通過與AMiner學者庫中的數據對接,準確地分析出引用學者的基本信息和研究信息、獲獎信息等。準確定位論文中引用的位置,標記出引用的段落和句子后,再通過實體抽取、句向量抽取、情感分析等NLP技術對引用論文進行評價分析。

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