GraphReasoning – 将科学论文转换成知识图谱的AI应用框架

GraphReasoning是一种基于人工智能技术将大量科学论文转换成知识图谱的方法。通过结构化分析，计算节点度、识别社区及其连通性，评估关键节点的中心性，来揭示知识的架构。方法基于图的属性，如传递性和同构性，来发现跨学科的新颖联系，用于回答问题、识别知识空白、提出创新的材料设计和预测材料行为。GraphReasoning的目标是促进科学创新和发现，通过图推理揭示隐藏的联系，为多学科研究提供广泛的应用框架。

官网：https://github.com/lamm-mit/GraphReasoning

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