

Graphreasoning
簡介 :
GraphReasoning是一個利用生成式人工智能技術將1000篇科學論文轉化為知識圖譜的項目。通過結構化分析,計算節點度、識別社區和連接性,評估聚類係數和關鍵節點的介數中心性,揭示了迷人的知識架構。該圖譜具有無標度性質,高度互聯,可用於圖推理,利用傳遞性和同構性質揭示前所未有的跨學科關係,用於回答問題、識別知識空白、提出前所未有的材料設計和預測材料行為。
需求人群 :
GraphReasoning的目標受眾是研究人員、數據科學家和人工智能開發者。它適合他們,因為它提供了一個創新的框架,用於通過圖譜分析和生成式AI揭示科學文獻中的新穎聯繫和深層次模式。
使用場景
研究人員使用GraphReasoning來探索不同科學領域的聯繫,如物理和音樂理論之間的相似性。
數據科學家利用該模型來預測新材料的行為,通過分析現有材料的圖譜結構。
AI開發者使用GraphReasoning的API來開發新的應用程序,用於模式識別和複雜問題解決。
產品特色
利用傳遞性和同構性質進行圖推理
計算深度節點嵌入以進行組合節點相似性排名
通過路徑採樣策略鏈接不同概念
結構化分析揭示了生物材料與貝多芬第九交響曲之間的結構相似性
算法提出基於整合路徑採樣與從康定斯基'Composition VII'畫作提取的原則的層級菌絲體複合材料
揭示科學、技術和藝術之間的同構性,展現依賴上下文的異構本體
通過揭示隱藏的聯繫,為創新建立廣泛有用的框架
使用教程
訪問GitHub頁面並克隆或下載GraphReasoning的代碼庫。
安裝所需的依賴項,如Python、networkx和任何其他必要的庫。
閱讀README文件以瞭解如何設置和運行代碼。
使用提供的工具和函數來分析圖譜,例如使用'find_shortest_path'函數找到兩個節點之間的最短路徑。
利用圖生成工具從文本創建新的圖譜或向現有圖譜添加子圖。
使用提供的API進行圖分析、推理和可視化。
參考API文檔以深入瞭解GraphReasoning提供的各種功能和類。
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