当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

关键词图谱模型在线播放_设置页面填充效果图案为5%(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

关键词图谱模型

摆烂留子必备：5分钟搞定学术文献 𐟎“ 大家好，今天给大家推荐一个我在写论文时常用的学术搜索网站——Open Knowledge Maps。这个网站和之前提到的scidown有些相似，但界面更简洁直观，使用起来非常方便。 𐟔 通过Open Knowledge Maps，只需输入关键词或标题，就能搜索到大量相关的学术文献。此外，该网站还会展示一个知识图谱模型，帮助那些不知道引用什么文献的同学们选择合适的文献。 𐟓… 还可以根据指定的时间跨度、作者和出版商进行搜索，使留子们能够更精准地找到所需的文献资料。 𐟒ᠥ…𗤽“操作步骤已经在图片中标注，大家可以右滑查看详细介绍。希望各位留子们都能顺利找到自己需要的文献，取得理想的成绩！

本届金投赏年度创意论坛，谷元文创从一个具体业务场景——明星代言出发，探讨AI数据智能与内容创意和社媒营销的工具层深度结合。我们的主要思路和方法：听其言——舆情数据。观其行——消费行为数据。洞其心——情绪情感数据库、标签体系、关键词包、知识图谱。面对清晰需求与模糊需求，数据+模型+专家工具箱，提供消费者洞察、内容创意、产品设计、品牌营销规划与执行等不同场景的服务产品。现场专家组点评：金投赏荣誉理事&台湾分会会长李桂芬谷元文创对于品牌艺人的运用，有非常严密的底层架构，对于「找对人说对的话」非常有说服力德勤中国领导合伙人唐颖品牌在选择代言人时需要综合考虑多方面因素，利用数据驱动的决策，建立情感共振，采取多元化的代言策略，进行风险管理和创新合作模式，以实现品牌价值的最大化。汉威士创意集团中国CEO兼CCO孙二黑明星代言是不确定性很大的业务，艺人代言公司的价值就是找到确定性。 IPG盟博大中华区CEO 薄荣蓉谷元对明星代言的行业痛点挖掘得非常精准，单纯的数据舆情无法真正为品牌创造收益及回避风险。通过挖掘情绪大数据来洞察消费者，品牌和代言人三者间的共通处是个很有趣的切入点，让代言人选拔不再是主观的判断和取舍，而是在流量和质量之间取得更客观的平衡。台湾世纪奥美公关创办人丁菱娟對於谷元用AI的模式及大數據找出人群的需求，並提出分析模型，解決了品牌商在找代言人的痛點，提出這樣子架構非常的清晰且有效，可以說是兼具感性與理性的考量，非常棒。

985教授不会告诉你的论文写作秘密武器 𐟎–‡写作，尤其是对于那些追求卓越的学者来说，是一个既令人兴奋又充满挑战的过程。今天，我要分享一些985教授们可能不会公开的论文写作“秘密武器”，这些工具可以帮助你更高效、更精准地完成论文。 1️⃣ ChatGPT：智能学术助手 ChatGPT 无疑是当前最受欢迎的智能学术工具之一。记得在一次学术会议上，听到许多大牛们谈论ChatGPT的强大功能，以及它如何可能改变当前的学术生态。ChatGPT可以帮你：精简文章内容提高段落之间的连贯性纠正错别字和语法错误改善段落结构逻辑增加细节和具体内容阐述表达含义规范论文格式修改文章断句等其他问题 2️⃣ BingChat：信息获取神器 BingChat 让你能够获取更全面、直观的信息。通过语音识别、摄像头拍照、图片识别等功能，你可以快速查找相关文献，阅读最新论文，更深入地进行学术研究。 3️⃣ ZoteroGPT：自动文章生成 ZoteroGPT 是一款基于GPT模型的自动文章生成工具。只需输入你的需求和关键词，就能得到一篇满足需求的文章。 4️⃣ ResearchRabbit：多语言搜索 ResearchRabbit 支持多语言搜索、全文搜索等功能，并且还提供了可视化文献图谱，使你能更方便、精准、高效地找到所需的文献、书籍、资料等。 5️⃣ 与同学交流：智慧的碰撞当想到一个研究主题时，与同学交流论文选题的好处多多。通过讨论，你可以发现一些误区，产生新的想法，完善选题。有时，将论文发给同学看看，让他们帮忙修改，也能让你的论文更加通顺易懂。 6️⃣ 架构Introduction部分：漏斗模型以“漏斗模型”的方式架构Introduction部分，是我写论文常用的方法。Introduction部分相对难写，因为它要回答为什么选择某个话题，为什么采用某种方法。你需要设定阶段与背景，介绍研究问题或目标，强调其重要性（最好给出相关的统计），简要回顾相关研究，陈述你研究的独特之处，最后陈述具体目标。换句话说，就是明确指出当前的知识空白，并说明你如何填补这一空白。 7️⃣ 制定目标，管理时间：整块时间法在列好大纲后，我喜欢留出一些整块的、不受打扰的时间进行写作。对于每一段整块的时间，给自己制定词数的目标，比如：不写完一千字就不起立。在这个阶段，我经常是想到什么写什么，也不在意是否出现语法错误或者错别字，先将自己的想法输出。修订和润色是之后要考虑的事。 𐟓ˆ 这些工具和方法可以帮助你更高效地完成论文写作。记住，论文写作是一个不断学习和改进的过程，享受这个过程，你会发现每一次的进步都是值得的！

完整刷题的流程 “刷题”顾名思义就是大量地做题，题目做得多不代表掌握的解题思路就多。所以，如何做题才是有效果的呢? 首先，做题者要拆解题干里的关键词（图1），需要先将题干中所有的关键词圈出来，并且判断关键词出现的意义，这要求做题者在之前学知识时把每章的知识点理解透彻并形成知识体系（图2）。随后，做题者需要在理解关键词的基础上找出本题的考点在知识体系中所对应的知识点。其次，做题者根据考点在脑中搜索出可用于解答本题的公式定理或其他解题工具（模型）。这一步的搜索在刷题前期有重要的作用。搜索可用的解题工具时，做题者就能主动对解题工具进行思考和总结出做题模型（图2知识图谱），思考多了，自然就能在刷题的中后期看到考点时就能条件反射似的搜索出解题工具（行为主义）。前期的刻意练习为后期提升做题速度打下了坚实的基础。最后，做题者需要思考解题步骤（图3）。在刷题前期，做题者的目的是培养自己的做题习惯。所以，在明确考点并选取了合适的解题工具后，要有逻辑地梳理出解题的步骤。只要做题者能够梳理清楚解题的逻辑，就能提高做题的正确率。如果做题者想当然地跳步骤解题，很容易使逻辑关系错误，导致题目做错。所以，关注步骤之间的逻辑关系，不但能够提升正确率，还能够加深对解题思路的理解。通过有逻辑地思考问题后得到的答案更不容易被遗忘。做题者要养成把解题关键步骤写在题目旁边的习惯，这样在对答案的时候，自己错在哪里，能够一目了然。光靠脑子思考步骤，有时候会出现差错。有的时候，做题者觉得自己的思路是对的，实际上是错误的；有的时候，自以为错误的思路实际上是正确的。将每一步的思考都做好记录，会做的打钩，不会的打叉，不完全会做但又有思路的画圈。不熟悉的题干关键词要做标记，有疑惑的解题步骤可以打个小问号，不懂的选项要明确写出不理解的具体内容是什么。做题是一个不断发现问题的过程，尤其是在刷题的初期，每天见得最多的就是红叉。刷题，就是为了发现问题，然后改正问题。这时做题者不要觉得未来看不到希望，熬过了初期，做题思路得到积累，知识点的疏漏得到补充，见到相似类型的题目多了，红钩的数量就会变多了。不放过任何一个有疑惑的点，是刷题的原则。关注从审题到搜索解题工具，再到思考解题步骤的每个环节是否思路清晰，但凡有一丝疑惑，都要重视起来。刷完一部分题目后，集中查看解析给出的思路。根据做过记录的难点，有针对性地分析答案解析。做题者在使用答案解析时，需要先理解整体的解题方向，然后根据答案的思路，一步一步地分析解题步骤之间的逻辑关系，明确每一步的解题要点。对于选择题来说，每个选项的重要程度都是一样的，所以做题者需要将每个选项的对错原因思考清楚。对照答案解析解决了难点后，做题者还需要重新思考所有错题。怎么检验自己是否真正理解了一道题目的解题思路呢?重新做一遍错题就好了。这是一个对单个题目复盘的过程，做题者再次审题时，要能够做到快速定位到考点，并且迅速反应出解题的全部关键步骤（知识图谱与知识体系之间反复进行勾连的过程）。如果做题者不能确定自己在看完解析后就能快速得出解题思路，可以先放慢思考速度，以梳理解题思路为目的，进行独立思考。直到每一道错题的思路都梳理清楚，就可以进行整体的复盘了。整体复盘的要点是保持注意力的高度集中，做题者让自己保持紧张感，能够迅速说出解题思路是复盘的目标。总结：从分析题干、审题到思考解题工具和解题思路，再到边做题边做标记，最后对错题进行整体复盘，这是有效刷题的全部关键步骤。当做题者关注到了刷题过程中的全部细节，并有耐心地解决了存在隐患的小问题，知识储备就会慢慢增加。在刷题中不断发现问题，积极解决问题，不能让任何知识漏洞逃过做题者的眼睛。

Citespace使用：从零到图谱 𐟓š 准备工作在开始使用Citespace之前，首先需要安装Java 17，并确保Java版本与Citespace版本兼容。安装好Java后，就可以下载Citespace了。 𐟓‚ 数据转化创建文件夹：首先，为你要研究的论文创建一个文件夹，命名为CNKI。然后在CNKI文件夹中创建四个子文件夹：data、input、output和project。下载数据：登录知网，根据主题或关键词进行高级检索，批量导出Refworks格式的文件，并将这些文件保存到input文件夹中，文件名需以download_开头。注意，知网一次最多支持500篇文献的下载，如果需要的文献超过500篇，可以分批次下载。转化数据：打开Citespace，点击Data—Input/Export—CNKI，选择input和output文件夹中的对应文件夹，然后点击转化。复制文件：将转化后的文件复制到data文件夹中。创建项目：回到Citespace软件界面，找到project窗口，点击new建立项目。选择CNKI文件夹中的project文件夹作为项目home，选择data文件夹作为数据目录，然后点击CNKI/WanFang并保存。设置时间切片：根据需要选择合适的时间切片。选择节点类型：在Node Types中取消Reference选项（知网三个红色的选项是选不了的），选择需要可视化的节点类型（如author、institution、keywords等），然后点击绿色的GO按钮。 𐟎蠥﨧†化操作运行结束后选择visualize。关键词图谱、作者图谱、机构图谱：在Control Panel—labels中选择关键词或作者标签，调节阈值和字体大小。关键词聚类时间图谱：选择K—LLR—timeline或者直接点timeline（这软件bug多）。如果聚类太多，可以减少聚类数量，选择最大的K个聚类。突变词图谱：在Control Panel中找到Burstness—Refresh（如果突变词不够再往下操作）—0，1]设置更小些—Refresh。 𐟖Œ️ 美化图谱取消标签底色：在Labels—term labels中选择HSV(H)。拖动节点调节：可以直接拖动节点进行调节（如果不能拖动将笔记本电脑缩放成100%再重启电脑）。

rag大模型在自然语言处理（NLP）领域，大模型RAG（Retrieval Augmented Generation）的升级版——GraphRAG，正逐渐成为研究的热点。GraphRAG结合了图结构和检索增强生成技术，为NLP技术的发展带来了新的可能性。传统的RAG方法在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面面临诸多挑战。以下是其中的一些主要问题：内容缺失：当知识库中缺乏回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确或不完整的答案。全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，可能会错过与查询最相关的文档。未提取到答案：检索到的上下文可能与问题的答案无关，即使上下文中包含答案，大模型也可能未能准确提取，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索到的上下文完整性和与大模型交互的token数量。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。 GraphRAG通过引入图结构，可以有效解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。以下是GraphRAG的一些适用情境：增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。处理多样化且相互关联的信息：图结构在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。通过这些改进，GraphRAG能够在处理复杂查询和知识管理方面展现出更强的能力，为NLP应用带来显著的性能提升。

推荐系统研究热点与趋势分析 𐟓ˆ 推荐系统领域的研究一直备受关注，尤其是在大数据和人工智能的背景下。以下是近年来推荐系统的关键词和研究方向，帮助你更好地了解该领域的最新进展。关键词趋势 𐟓Š 2022年：图、协同过滤、基于会话的、多任务、对比学习、强化学习、多兴趣、多样性、公平性 2021年：图、冷启动、序列推荐、新闻推荐、自监督、公平性、冷启动、NextPOI 2020年：图、冷启动、基于会话的、注意力、序列推荐、协同过滤、知识图谱、自注意力、time-aware、跨域、CTR、bandit、知识图谱研究方向建议 𐟓š 图神经网络：近年来，图神经网络在推荐系统中的应用越来越广泛，尤其在处理复杂关系和场景时表现出色。建议深入学习相关知识和技术（如CS224W网课）。经典任务创新：尽管协同过滤等经典推荐系统任务依然重要，但新的解决方案和创新方法仍在不断探索中。实践应用导向：论文主题越来越注重实际应用，如序列推荐、新闻推荐等，以提升推荐系统的实用性和效果。资源获取 𐟓‘ 这些关键词和研究方向的数据来源于AIS 2022（ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会），收集了截至会议发布（5月14日）之前已公布的2020-2022年六大顶会（SIGIR、WWW、KDD、WSDM、AAAI、IJCAI、CIKM、ACL）中推荐系统领域的论文，使用其标题来构建词云。通过这些关键词和研究方向的分析，你可以更好地把握推荐系统领域的研究动态和趋势，为你的研究工作提供参考和启发。

8个AI工具让论文写作更高效！ 𐟎“ 科研小伙伴们，快来看看这些超实用的AI论文工具吧！它们能帮你轻松追踪文献趋势、生成文献摘要和综述，让你的论文写作更加高效！ 1️⃣ 文献趋势追踪 The Observatory of International Research - 追踪国际研究趋势，了解领域动态。 2️⃣ 可视化图谱 Summit Keyword Graph - 通过关键词图谱，快速定位研究方向。 ConnectedPaper - 连接论文，发现文献间的联系和影响。 Research Rabbit - 直观的交互体验，挖掘文献的宝藏。 3️⃣ AI总结文献并生成摘要 PaperDigest - 自动总结文献，提供摘要和主题词。 consensus - 智能分析，生成高质量的文献摘要。 4️⃣ 生成文献综述 Literature Review - 自动生成文献综述，节省时间和精力。 Elicit - 主题词驱动，快速生成参考大纲。 𐟒ᠨ🙤𚛥𗥥…𗤸仅能帮助你更好地组织和管理文献，还能提高你的阅读和写作效率。赶快收藏起来，为你的科研之旅助力吧！

探秘知识地图，一键搜文献！ 𐟌Ÿ 想要深入了解某个领域的研究现状吗？Open Knowledge Maps 是一个由奥地利格里茨科技大学的教授开发的革命性文献搜索平台。它通过关键词创建可视化图谱，利用文本相似性和元数据来计算论文的关联性，从而将相关文献以“知识地图”的形式展现出来。 𐟔 使用步骤： 1️⃣ 通过Google搜索并点击Open Knowledge Maps； 2️⃣ 输入你感兴趣的文献方向和领域，系统会提供分类结果； 3️⃣ 搜索结果页面左侧会显示多个圆形，每个圆形代表不同的研究方向类别。通过圆形的数量，你可以大致判断该领域的研究现状和热度。点击其中一个分类，即可查看该分类的所有相关论文。 𐟒ᠤ𜘧‚𙯼š ✅ 批量获取同类文献，避免无意义的筛选，提高效率； ✅ 支持精确搜索和模糊范围搜索，可以缩小查找范围； ✅ 方便查看文献内容，界面可直接阅读PDF文件。 𐟓š 探索知识的奥秘，Open Knowledge Maps 是你的理想选择！

比谷歌学术更强大的学术搜索神器如果你是一个学术小白𐟑颀𐟎“，需要在十分钟内找到几十篇某个领域的高影响力论文，你会怎么做？ 𐟔我的建议是——Open Knowledge Map。 𐟌ˆ使用方法：只需输入你感兴趣的论文方向或领域的关键词，就能获得一个关系图谱𐟓Š。这个图谱会展示该研究方向的所有重要文献，点击图谱中的单个圆圈，还能看到更细分的论文集合。 𐟎Open Knowledge Map将相似的论文聚集在一起。当我们搜索一个模棱两可的术语时，或者当我们想要识别来自多学科领域的单一学科的内容时，这使得识别相关内容变得更加容易。 𐟒릀𛧚„来说，Open Knowledge Map最好用的地方在于它能迅速帮助我们找到一个领域内的相关文献。无论你的目的是了解某个学科领域的研究现状还是做文献综述，都能节省不少时间。

专栏内容推荐

1559 x 862 · png
CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析_citespace关键词聚类轮廓值从哪儿看-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

800 x 465 · jpeg
基于科学知识图谱的生态足迹研究演进、框架与前沿中外比较
素材来自:ecologica.cn
1000 x 593 · gif
基于语义与知识图谱的关键词联合式生成方法及系统与流程
素材来自:xjishu.com

1000 x 961 · gif
融合关键词特征和多粒度语义特征的文本相似度计算方法
素材来自:xjishu.com
1080 x 869 · png
万字长文，知识图谱构建技术综述_构建taxonomy-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 317 · jpeg
CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析（CNKI）写作业的时候需要注意的几个事情 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 596 · jpeg
属于你的关键词图谱，是如何生成的？-虎嗅网
素材来自:huxiu.com
1534 x 866 · png
基于Python的文本共现网络构建_Dr.sky_的博客-CSDN博客_基于python的文本挖掘共现网络
素材来自:blog.csdn.net

720 x 553 · jpeg
CiteSpace关键词时区图含义详细解析与注意事项 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
894 x 822 · png
[Python知识图谱] 四.Python和Gephi实现中国知网合作关系知识图谱 - 代码天地
素材来自:codetd.com

1085 x 889 · png
中文医学知识图谱模型 - 华中科技大学信息医学研究所
素材来自:hustimi.com.cn
795 x 639 · jpeg
基于知识图谱的国内关键词抽取技术研究_参考网
素材来自:fx361.com

1382 x 676 · jpeg
知识图谱是什么？_实体
素材来自:sohu.com

897 x 623 · png
科学网—知识图谱-共词网络 - 李杰的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
320 x 333 · png
关键词共现图谱怎么画？_设计-CSDN问答
素材来自:ask.csdn.net

1000 x 913 · gif
多模态知识图谱构建方法、装置、服务器以及存储介质与流程
素材来自:xjishu.com
1892 x 1544 · jpeg
D3 关联关系图力学图_d3关系图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

GIF
1466 x 918 · animatedgif
【全网独家】二模网络图谱绘制-【作者~关键词】与【期刊~关键词】 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
743 x 644 · png
基于 python获取教育新闻进行分词关键词词共现分析知识图谱（附代码+报告）_python 实现共现分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net