NASA 科学任务理事会知识图谱发现
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2023-03-21 v1 人工智能
摘要
美国国家航空航天局（NASA）科学任务理事会（SMD）的规模呈指数级增长，使研究者得以做出发现。然而，由于数据目录规模庞大且许多概念与数据间接相连，做出发现既具挑战又耗时。本文提出一种生成表征不同 NASA SMD 领域的知识图谱（KGs）的流程。这些 KG 可作为数据集搜索引擎的基础，节省研究者时间并助其发现新关联。我们收集文本数据，并运用若干现代自然语言处理（NLP）方法创建 KG 的节点与边。我们探索跨领域关联，讨论所面临的挑战，并给出未来方向以启发从事类似挑战的研究者。
引用
@article{arxiv.2303.10871,
title = {NASA Science Mission Directorate Knowledge Graph Discovery},
author = {Roelien C. Timmer and Fech Scen Khoo and Megan Mark and Marcella Scoczynski Ribeiro Martins and Anamaria Berea and Gregory Renard and Kaylin Bugbee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.10871},
year = {2023}
}