Science Hammer - 科技文献数据挖掘

数据规模

Science Hammer 能够快速、高效地从异构文档中挖掘结构化信息。并提供多种特色服务：包括 PDF 文本抽取、命名实体识别、关系抽取、会议论文文摘、论文标题生成、学者关系网络等。

知识图谱是对世界知识的一种抽象，对于构建高质量的人工智能系统具有重要意义。本系统构建的知识图谱涵盖计算机科学的各个细分领域，三元组数量超过 2000 万对。

实体是自然语言中描述信息的基本单元，是构建知识图谱的基础。本系统根据科技文献的文本特征，结合预训练模型和领域词典，提出了一种低资源实体识别方法，涵盖六类实体。

判断实体之间的关系是构建知识图谱的关键。为了解决传统关系抽取方法效率低的问题，本系统采用规则与深度神经网络相结合的方法进行关系抽取，涵盖七类关系。

Science Hammer 是一个计算机科学领域的数据挖掘系统，致力于科技文献数据挖掘。