GraphReasoning：能将大量科学文献转化为结构化的知识图谱

GraphReasoning简介

GraphReasoning是一种利用生成性人工智能和知识图谱来加速科学发现的方法。它通过将大量科学论文转换成知识图谱，然后对这些图谱进行深入分析，计算节点度、社区连通性等，来揭示知识的内在结构和关系。通过这种方法，可以发现跨学科的联系，提出新问题，预测材料行为，甚至设计新材料。GraphReasoning结合了自然语言处理、计算机视觉和多模态智能，通过图论和机器学习技术，实现了对科学知识的深入理解和创新应用。

GraphReasoning主要功能

1. 知识图谱构建：将大量科学文献转化为结构化的知识图谱，形成概念和它们之间关系的图形表示。
2. 节点和边分析：计算知识图谱中节点的度（连接数）、聚类系数和介数中心性，以识别关键概念和它们的重要性。
3. 社区检测：识别知识图谱中的社区结构，发现领域内或跨领域的联系和知识集群。
4. 路径发现：在图谱中发现节点间的路径，揭示不同概念之间的联系，促进新假设的生成。
5. 模式识别：通过图谱分析，识别科学概念间的模式和结构相似性，推动跨学科研究。
6. 新材料设计：利用图谱中的信息，提出新型材料的设计原则和方法。
7. 多模态数据处理：结合文本、图像、数值数据等多种数据类型，提供更丰富的分析视角。
8. 智能查询回答：利用图谱进行复杂查询的回答，提供基于图谱推理的深入见解。
9. 研究空白识别：通过分析知识图谱，识别研究领域的空白和未来可能的研究方向。

GraphReasoning技术原理

1. 自然语言处理（NLP）：用于从科学文献中提取关键信息和概念，构建知识图谱。
2. 图论：使用图论方法分析知识图谱的结构，包括节点、边和社区的结构特性。
3. 机器学习：应用机器学习模型，特别是深度学习，来计算节点的嵌入表示，发现高维空间中的相似性。
4. 生成性人工智能：利用大型语言模型（如GPT系列）生成新的概念表示和知识图谱的边。
5. 多模态智能：结合文本、图像和其他模态的数据，提供更全面的分析和推理。
6. 组合节点相似性排名：通过计算节点之间的相似性，开发路径采样策略，链接原本不相关的概念。
7. 图形推理：通过在知识图谱上进行推理，发现新的知识路径和科学见解。
8. 图谱简化：通过移除小的或不相连的片段，简化知识图谱，关注最大的连通分量。
9. 图同构分析：识别不同知识领域图谱之间的结构相似性，即使它们在概念上没有直接联系。
10. 对抗性建模：使用对抗性多智能体策略生成新数据，增强知识图谱的丰富性和多样性。

GraphReasoning应用场景

1. 新材料开发：利用GraphReasoning分析现有材料科学文献，发现新的材料组合和设计思路，加速新材料的研发过程。
2. 药物发现：通过构建药物作用机制和疾病相关蛋白的知识图谱，GraphReasoning有助于发现新的药物候选分子和治疗方法。
3. 精准医疗：整合患者的遗传信息、临床数据和治疗结果，GraphReasoning能够揭示疾病亚型和个性化治疗方案。
4. 金融风险评估：构建企业、市场和金融产品之间的关系图谱，GraphReasoning有助于识别潜在的风险因素和投资机会。
5. 供应链优化：分析供应链网络中的实体和流程，GraphReasoning能够揭示瓶颈和效率提升点，优化供应链管理。
6. 学术研究：在任何需要跨学科知识的领域，GraphReasoning可以帮助研究者发现研究空白，提出新的研究假设和方向。

GraphReasoning项目入口

• GitHub仓库：https://github.com/lamm-mit/GraphReasoning
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2403.11996