ArticleMiner：本体引导的科学知识图谱构建
原文标题：ArticleMiner: Ontology-Guided Knowledge Graph Construction from Scientific Publications
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论文提出 ArticleMiner 框架，通过共享流程读取论文及补充材料，整合多个解析器与语言模型的证据，并由人工编写的任务模块提供领域语义。作者为药物化学、材料科学、机器学习和矿物地球化学构建四个模块，在 163 篇论文上评估，点估计均优于同 LLM 少样本基线。该工作探索了跨领域科学表格语义抽取的中间路径。
- 问题
- 科学论文的定量内容藏在表格与补充材料中，恢复表格结构不等于恢复科学事实。
- 方法
- ArticleMiner 用共享流程整合多解析器与 LLM 证据，配合人工编写的领域任务模块提供语义约束。
- 结果
- 在 163 篇论文及新矿物地球化学基准上，点估计均优于同 LLM 少样本基线；未给出具体数值。
- 影响
- 需要跨领域抽取科学表格构建知识图谱的团队，可参考这种「共享流程+轻量领域模块」的折中架构。
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