論文の概要: Knowledge Graph and Accurate Portrait Construction of Scientific and Technological Academic Conferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04888v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 06:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 14:55:44.720389
• Title: Knowledge Graph and Accurate Portrait Construction of Scientific and Technological Academic Conferences
• Title（参考訳）: 科学・技術学術会議のナレッジグラフと正確なポートレート構築
• Authors: Runyu Yu and Zhe Xue and Ang Li
• Abstract要約: 近年、科学技術の継続的な進歩に伴い、科学研究の成果は日に日に増えている。 科学技術学術会議の招集は、多くの学術論文、研究者、研究機関、その他のデータをもたらす。 深層学習技術を用いて、科学および技術学術会議のデータの中核となる情報をマイニングすることは、非常に重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.130765322587264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, with the continuous progress of science and technology, the number of scientific research achievements is increasing day by day, as the exchange platform and medium of scientific research achievements, the scientific and technological academic conferences have become more and more abundant. The convening of scientific and technological academic conferences will bring large number of academic papers, researchers, research institutions and other data, and the massive data brings difficulties for researchers to obtain valuable information. Therefore, it is of great significance to use deep learning technology to mine the core information in the data of scientific and technological academic conferences, and to realize a knowledge graph and accurate portrait system of scientific and technological academic conferences, so that researchers can obtain scientific research information faster.
• Abstract（参考訳）: 近年、科学技術の継続的な発展に伴い、科学研究の成果の交換プラットフォームや学術研究の媒体として、科学研究の成果が日々増えており、科学技術学術会議はますます豊富になっている。 科学・技術学術会議の開催は、多くの学術論文、研究者、研究機関、その他のデータをもたらし、膨大なデータが研究者にとって貴重な情報を得るのに困難をもたらす。 そのため、深層学習技術を用いて科学・技術学術会議のデータ中核となる情報をマイニングし、科学・技術学術会議の知識グラフと正確な肖像画システムを実現することにより、研究者がより早く科学研究情報を得ることができることが重要である。

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