

Graphreasoning
紹介 :
GraphReasoningは、生成AI技術を用いて1000本の科学論文を知識グラフに変換するプロジェクトです。構造解析、ノード次数計算、コミュニティと接続性の特定、クラスタ係数と中心性の評価を通じて、魅力的な知識構造を明らかにします。この無尺度特性を持つ高度に相互接続されたグラフは、グラフ推論に使用でき、推移性と同型性を活用して前例のない学際的な関係性を明らかにし、問題への回答、知識ギャップの特定、前例のない材料設計と材料挙動の予測に役立ちます。
ターゲットユーザー :
GraphReasoningのターゲットユーザーは、研究者、データサイエンティスト、AI開発者です。グラフ解析と生成AIを通じて科学文献における新規の関連性と深いパターンを明らかにするための革新的な枠組みを提供するため、これらの人々に適しています。
使用シナリオ
研究者はGraphReasoningを使用して、物理学と音楽理論間の類似性など、異なる科学分野間の関連性を調べます。
データサイエンティストは、このモデルを使用して、既存材料のグラフ構造を分析することで、新材料の挙動を予測します。
AI開発者は、GraphReasoningのAPIを使用して、パターン認識や複雑な問題解決のための新しいアプリケーションを開発します。
製品特徴
推移性と同型性を用いたグラフ推論
深層ノード埋め込みの計算による複合ノード類似度ランキング
パスサンプリング戦略による異なる概念の接続
構造解析によるバイオマテリアルとベートーヴェン交響曲第9番の構造的類似性の解明
統合パスサンプリングとカンダンスキーの『Composition VII』から抽出した原則に基づく階層菌糸体複合材料の提案
科学、技術、芸術間の同型性の解明、コンテキスト依存の異種オントロジーの提示
隠れたつながりを明らかにすることで、イノベーションのための幅広く有用な枠組みを構築
使用チュートリアル
GitHubページにアクセスして、GraphReasoningのリポジトリをクローンまたはダウンロードします。
Python、NetworkX、その他の必要なライブラリなどの依存関係をインストールします。
READMEファイルを読んで、コードの設定と実行方法を確認します。
提供されているツールと関数を使用してグラフを分析します。例えば、『find_shortest_path』関数を使用して2つのノード間の最短パスを見つけます。
提供されているグラフ生成ツールを使用して、テキストから新しいグラフを作成するか、既存のグラフにサブグラフを追加します。
提供されているAPIを使用して、グラフ分析、推論、可視化を行います。
APIドキュメントを参照して、GraphReasoningが提供する様々な機能とクラスの詳細を理解します。
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