AMiner 是一个基于人工智能技术的学术搜索与分析平台，主要面向科研人员、学者和学生，提供学术论文、学者信息、研究趋势等方面的检索与挖掘服务

AMiner 是一个基于人工智能技术的学术搜索与分析平台，主要面向科研人员、学者和学生，提供学术论文、学者信息、研究趋势等方面的检索与挖掘服务。其核心亮点包括：

1. 海量学术数据覆盖：AMiner 整合了数千万篇学术论文、上亿学者信息以及多年来的科研成果数据，涵盖计算机科学、人工智能、工程学等多个领域。

2. 智能学者画像：通过自然语言处理与机器学习技术，为每位学者生成详细的学术画像，包括研究方向、发表论文、合作者网络、学术影响力（如 H 指数）等。

3. 研究趋势分析：利用大数据分析技术，可视化展示某一领域的研究热点和发展趋势，帮助用户把握前沿动态。

4. 推荐系统支持：可智能推荐相关论文、学者、会议和研究课题，提升科研效率。

5. 学术图谱构建：构建大规模的学术知识图谱，揭示学者、机构、论文、关键词之间的深层关联。

6. 开放 API 接口：提供开放接口，便于开发者和研究人员集成 AMiner 的数据和服务到自己的应用中。

7. 多语言支持与国际化：支持中英文等多种语言，服务全球用户，促进国际学术交流。

# 示例：模拟获取某领域热门关键词（示意代码）
def get_hot_topics(area="Artificial Intelligence", year=2023):
    hot_keywords = {
        "Artificial Intelligence": ["Large Language Models", "Explainable AI", "Federated Learning"],
        "Data Mining": ["Graph Neural Networks", "Temporal Networks", "Anomaly Detection"]
    }
    return hot_keywords.get(area, [])
    
print(get_hot_topics("Artificial Intelligence"))
# 输出: ['Large Language Models', 'Explainable AI', 'Federated Learning']

AMiner 实现学术论文的自动分类主要依赖于自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和知识图谱技术，结合大规模学术文本数据进行建模与分析。其核心流程包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：

   • 从论文标题、摘要、关键词、引用文献等字段中提取文本内容。
   • 进行去噪、分词、去除停用词、词形还原等预处理操作，构建结构化文本表示。

2. 特征表示：

   • 使用词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF 等传统方法提取文本特征。
   • 更进一步采用深度学习模型如 Word2Vec、BERT、SciBERT（面向科学文献优化的 BERT 变体）将文本编码为高维向量，捕捉语义信息。

3. 分类模型训练：

   • 基于标注好的论文数据集（如领域标签：人工智能、数据挖掘、计算机视觉等），使用分类算法进行训练。
   • 常用模型包括：支持向量机（SVM）、随机森林、以及深度神经网络（如 CNN、LSTM、Transformer）。

4. 融合知识图谱信息：

   • 利用 AMiner 自建的学术知识图谱，引入学者、机构、会议期刊（e.g., CVPR, NeurIPS）等先验信息辅助分类。
   • 例如：一篇发表在 ACL 上且作者研究方向为 NLP 的论文，更可能属于“自然语言处理”类别。

5. 多标签与层次化分类：

   • 学术论文常涉及多个子领域，AMiner 支持多标签分类（multi-label classification）。
   • 同时采用层次化分类策略，依据学科分类体系（如 ACM CCS、IEEE Taxonomy）逐层判断。

6. 持续学习与更新：

   • 随着新论文不断发布，系统通过在线学习或定期重训练模型，保持对新兴研究方向（如大模型、AIGC）的敏感性。

# 示例：使用预训练的 SciBERT 模型进行论文文本编码（需安装 transformers）
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# 加载 SciBERT 模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/scibert_scivocab_uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("allenai/scibert_scivocab_uncased")

# 输入一篇论文摘要
abstract = "This paper presents a novel approach to federated learning with non-IID data."

# 编码文本
inputs = tokenizer(abstract, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # 句向量表示

print("论文语义向量维度:", embedding.shape)  # 输出: [1, 768]