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        針對學術社交網站學者網在構建學術知識圖譜中非結構化數據抽取問題，論文提出了一個學術事件知識圖譜構建模型Construce-SCHOLAT konwledge graph(C-SKG)，將來自學術自媒體blog文本抽取為學術事件實體，與結構化的學術信息共同構建學術事件知識圖譜。在事件抽取階段，本文創新性的提出，將blog編輯者（即學者網發布學術動態的學者）的學術社交信息進行嵌入作為補充信息，與文本embedding拼接后輸入BiLSTM-CRF注意力網絡，在實驗階段，使用了學者網真實數據集SAEE，WN18RR，FB15k-237,YAGO3-10-DR。

學術事件知識圖譜構建數據源（來自學者網）

學術事件知識圖譜構建框架圖

        學者網（SCHOLAT）大數據分析跨校聯合團隊主要由華南師范大學、中山大學、華南農業大學等學者聯合組建，主要基于SCHOLAT大數據開展數據智能領域研究，目前已在TKDE、KBS等發表系列研究成果，相關程序和數據集將在學者網“開放數據”欄目公開。

        感謝中山大學王昌棟副教授，廣東工業大學劉冬寧教授，華南師范大學賀超波教授、李建國副教授、吳正洋老師對本文的指導！