• 中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
  • 中文科技期刊数据库收录期刊
  • 中国学术期刊(光盘版)收录期刊
  • 中国人民大学报刊资料数据库收录期刊
  • 中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊
  • 中国台湾华艺数据库收录期刊

情报探索 ›› 2026, Vol. 1 ›› Issue (2): 1-.

• 理论探索 •    

大模型赋能知识元抽取的跨学科“问题-方法”创新组合识别研究

  

  1. (武汉纺织大学管理学院 湖北武汉 430200)

  • 出版日期:2026-02-15 发布日期:2026-06-18
  • 作者简介:付子昱(2001—),男,2023级硕士研究生,主要研究方向为大数据治理与商务决策。 大模型赋能知识元抽取的跨学科“问题-方法”

  • Online:2026-02-15 Published:2026-06-18

摘要: [目的/意义]识别跨学科知识元层面的问题—方法创新组合,不仅有助于挖掘学科创新增长点,还能促进学科交叉融合,从而突破单一学科发展瓶颈,进一步完善学科知识体系构建。\[方法/过程\]提出一种结合组合创新思想与大模型知识元抽取的识别框架:首先,通过基于规则的匹配语句优化提示工程,精准抽取摘要中的问题与方法知识元;其次,构建“问题-方法”关联网络,融合余弦相似度与随机游走算法,挖掘潜在创新组合;最后,采用文献回溯与统计验证的方法进行实证评估。\[结果/结论\]在计算机科学与情报学交叉领域中的应用实验识别出若干新型问题-方法组合,验证了本框架的有效性与可行性。

关键词: 跨学科知识, 知识元抽取, 问题知识元, 方法知识元, 组合创新