知识图谱加速COVID-19科研突破

知识图谱加速COVID-19研究

知识图谱通过节点和边的网络结构组织信息，使其更易于探索和分析。在COVID-19知识图谱（CKG）中，节点代表实体，边表示实体间的关系。该图谱基于COVID-19开放研究数据集（CORD-19）构建，这是一个不断增长的学术文献库。

图谱结构

图谱包含五类节点：

• 论文节点：包含标题、ID等元数据
• 作者节点：记录作者姓名
• 机构节点：包含机构名称和地理位置
• 概念节点：提取自论文的医学术语（如布洛芬、心功能障碍、哮喘）
• 主题节点：代表研究领域（如基因组学、流行病学、病毒学）

同时定义五类关系边：

• 作者关系：连接论文与作者
• 隶属关系：连接作者与机构
• 概念关联：连接论文与相关概念
• 主题关联：连接论文与主题
• 引用关系：连接论文与被引文献

构建过程

1. 数据提取：从标准化格式的CORD-19数据中提取标题、摘要、正文、作者、机构和引文信息
2. 概念识别：使用某中心的医学文本理解服务提取医学实体并分类
3. 主题提取：采用Z-LDA主题模型分析论文内容，经医学专家筛选后确定10个核心主题

应用案例：引文排序

图谱结构不仅支持简单引文计数，还能实现定制化统计，如按特定主题或概念筛选的引文分析。

相似论文推荐引擎

该引擎结合两种相似度计算方法：

语义嵌入模型

• 使用基于科学文本优化的SciBert模型
• 分别生成标题、摘要和正文的嵌入表示
• 通过等权平均获得最终嵌入向量
• 在表征空间中通过向量距离衡量论文相似性

知识图谱嵌入模型

• 采用某中心开发的DGL-KE工具
• 从图谱中提取（头实体，关系，尾实体）三元组作为训练数据
• 通过正负样本训练区分真实与虚假链接
• 为图中每个节点生成嵌入表示

最终将两种嵌入向量拼接，在高维空间中通过余弦距离计算最相似的k篇论文。由于缺乏标注数据，通过流行度分析、主题交集、低维聚类和摘要比较等方法进行算法评估。

该技术为COVID-19研究人员提供了强大的文献发现和分析工具，显著提升了科研效率。
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