团队|人工智能帮你“论文溯源”
不过在人工智能面前 ， 要为一篇论文溯源却并非难事 。
最近 ， AMiner团队的硕士生殷达等人提出一种新方法——论文溯源树 ， 通过人工智能工具 ， 就可以把一篇论文的源头梳理清楚 ， 能极大地减少无效检索的时间 ， 同时也能快速了解一个新领域的发展脉络 。 研究团队设计了检索、阅读、构图、推理等若干步骤 ， 只需要把一篇新的论文放入一个开放数据源中进行检索 ， 很快就能从论文标题、摘要及其引用信息等各个方面 ， 查探到与目标论文相关的具体文献 ， 并分析出兼顾文本信息和引用结构信息的论文向量 。
该研究最大亮点是 ， 通过溯源树的搭建 ， 可以构建出一幅清晰的论文演变图 ， 帮助学者研究论文中各种思路方法的演变过程 。
有来自多家学术出版机构和平台的数据表明 ， 在过去20年间 ， 计算机科学、物理学、统计学等专业研究领域中每年涌现的论文也已经高达上千篇 ， 而且很多都涉及一些新领域 。 任何一名研究者都不可能了解所有新领域 ， 即使这一领域和自己的研究方向近似 。 如果只是提炼这些论文中的专业术语倒不是难事 ， 但要研究大量专业论文内容中较深层次的关联关系 ， 厘清其中的关系变化 ， 绝非易事 。 而通过这个研究中溯源树的搭建 ， 不仅可以减少大量无效检索 ， 也可以快速了解一个新研究领域的发展脉络 。
目前 ， 在AMiner网站上 ， 该研究团队公开了这个学术信息挖掘系统 ， 大家只需要提交想要生成溯源树的论文 ， 即可在线排队申请获取相关信息 。 在线上用户交互过程中 ， 为了方便用户在阅读溯源树过程中可以快速定位当前感兴趣的相关论文 ， 该系统算法还应用强化学习程序 ， 设计出在线推荐模块 ， 根据用户的阅读点击事件动态推荐更多相关论文 ， 供查询者阅读共享 。 （BOBO）
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