Covidia：COVID-19 跨学科学术知识图谱
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2023-04-17 v1 计算与语言
摘要
COVID-19 的流行激发了不同研究领域的广泛工作。现有的 COVID-19 文献与知识平台仅聚焦于收集生物学和医学方面的论文，忽视了跨学科的努力，这阻碍了领域间的知识共享与研究协作以应对该问题。研究跨学科研究需要有效的论文学科分类以及高效的跨领域知识抽取与整合。在本工作中，我们提出 Covidia，即 COVID-19 跨学科学术知识图谱，以弥合不同领域上 COVID-19 知识之间的鸿沟。我们设计了基于对比学习的学科分类框架，并提出了一种新的学术知识图谱方案，用于跨学科研究中的实体抽取、关系分类与本体管理。基于 Covidia，我们还建立了用于发现 COVID-19 研究社群和预测潜在链接的知识发现基准。
引用
@article{arxiv.2304.07242,
title = {Covidia: COVID-19 Interdisciplinary Academic Knowledge Graph},
author = {Cheng Deng and Jiaxin Ding and Luoyi Fu and Weinan Zhang and Xinbing Wang and Chenghu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07242},
year = {2023}
}