【AI 技术生态论】新冠全球蔓延,AI+大数据拿什么拯救全人类?

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【AI 技术生态论】新冠全球蔓延,AI+大数据拿什么拯救全人类?

AMiner 平台收集融合了新冠病毒相关专家学者近 30 余年的科研行为数据,使用人工智能技术从学术影响力、研究兴趣、合作者网络等多个维度对多位全球高关注度专家学者的学术水平进行了深度分析。

受关注学者分析是实时的,系统会使用AI算法根据实时数据动态地追踪学者信息,更新最受欢迎学者消息。比如3月9日,最受欢迎的学者Top 1为香港大学新发传染性疾病国家重点实验室主任以及流感研究中心主任管轶,评分中详细的分析内容包含实时动态、成果影响力、合作者,以及专家的H指数、研究领域和研究兴趣等信息。

张鹏解释道,依靠AMiner学者平台,应用大数据分析和AI技术,特别是NLP和数据挖掘技术,他们的团队从新冠肺炎相关学者的学术成就、研究领域、合作者、高引论文、牛人引用及引用分析、实时新闻等多个角度,对学者进行精准、深入、详细的分析。

他以示例说明了这一复杂过程:

学者研究领域分析:首先,筛选出新冠肺炎相关关键词,计算其空间表示并聚类。具体来说针对新冠肺炎,AMiner收集了100多位相关学者及相似学者的大约10万篇论文,通过相关关键词的抽取分析,词与新冠肺炎主题相似度匹配,找出与新冠肺炎关系最紧密的关键词集合,再将这些关键词通过聚类算法进行聚类分析,得到新冠研究领域的主要研究热点。然后,计算学者空间表示和研究领域分布。通过分析学者的在AMiner库中的论文,抽取关键词,将关键词与第一步建立的关键词空间中的词建立联系,从而分析出学者的领域分布。

合作者推荐:团队利用经10余年构建的大规模学术知识库AMiner进行搜索,获取与学者有合作关系的全部其他学者,并根据研究领域、合作次数以及师承关系等多种维度进行推理分析,从而精确推荐合作者。同时,进一步通过AMiner获得该学者合作者的其他信息(包括论文信息、研究领域、基金信息和获奖信息等),以网状结构进行存储形成了一个小型的疫情专家知识图谱。

保证实时性和准确性:牛人引用及引用分析具有实时性,AMiner团队开发的学者论文引用实时分析系统,通过对学者论文引用关系数据的实时监控,能做到实时发现该学者论文的引用量,及引用的学者信息的变化。通过与AMiner学者库中的数据对接,准确地分析出引用学者的基本信息和研究信息、获奖信息等。准确定位论文中引用的位置,标记出引用的段落和句子后,再通过实体抽取、句向量抽取、情感分析等NLP技术对引用论文进行评价分析。

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