Научные статьи, авторы и учреждения — это сложные сущности с библиометрическими данными, разбросанными по множеству баз данных. Entity Enricher позволяет определять пользовательские схемы для количества цитирований, значений h-индекса, институциональной принадлежности, деталей методологии и источников финансирования — всё это обогащается и перекрёстно проверяется несколькими моделями ИИ.
Библиометрические данные распределены между PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar и институциональными репозиториями. Число цитирований различается между индексами, аффилиации авторов меняются со временем, а качество метаданных непостоянно. Ручная агрегация утомительна и подвержена ошибкам, особенно для систематических обзоров или анализа исследовательского ландшафта.
Подход Entity Enricher особенно хорошо подходит для решения этой задачи. Каждая из нескольких LLM привносит различные обучающие данные и знания, обеспечивая более полное покрытие. Затем слияние нескольких моделей устраняет расхождения: если две модели сообщают разное число цитирований, автоматически выбирается медианное значение, либо модель арбитража может определить, какой источник наиболее надёжен.
Определите именно те библиометрические и методологические поля, которые нужны вашему анализу. Используйте генерацию схемы с помощью ИИ, чтобы создать эту схему из образца записи публикации.
{
"name": "ResearchEntity",
"properties": {
"title": { "type": "string", "is_key": true },
"authors": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"affiliation": { "type": "string" },
"orcid": { "type": "string" },
"h_index": { "type": "number" }
}
}
},
"doi": { "type": "string" },
"publication_year": { "type": "number" },
"journal": { "type": "string" },
"impact_factor": { "type": "number" },
"citation_count": { "type": "number" },
"abstract_summary": { "type": "string" },
"methodology": {
"type": "object",
"properties": {
"study_type": { "type": "string" },
"sample_size": { "type": "number" },
"statistical_methods": { "type": "array" },
"peer_reviewed": { "type": "boolean" }
}
},
"keywords": { "type": "array", "items": { "type": "string" } },
"funding_sources": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"funder": { "type": "string" },
"grant_id": { "type": "string" }
}
}
}
}
}Разделение библиометрических данных, методологии и институциональной информации позволяет каждой области экспертизы получить сфокусированный промпт, что повышает точность обогащения.
| Поле | Экспертиза | Описание |
|---|---|---|
| title | Общие | Полное название публикации и альтернативные названия |
| authors | Библиометрия | Имена авторов, аффилиации, идентификаторы ORCID и значения h-индекса |
| citation_count | Библиометрия | Общее число цитирований в основных индексах |
| impact_factor | Библиометрия | Импакт-фактор журнала на момент публикации |
| methodology | Методология | Дизайн исследования, размер выборки и использованные статистические методы |
| keywords | Общие | Термины MeSH, авторские ключевые слова и коды классификации |
| funding_sources | Институциональный | Финансирующие организации, номера грантов и суммы |
| abstract_summary | Общие | Краткое изложение результатов исследования |
Определите поля для библиометрических данных, методологии и институциональной информации. Вставьте образец записи публикации и позвольте ИИ сгенерировать схему.
Укажите названия статей, DOI или имена авторов. Используйте пакетный режим для обработки списков литературы или наборов кандидатов для систематического обзора.
Несколько LLM независимо исследуют каждую публикацию, используя разные обучающие данные для более широкого охвата баз цитирования и институциональных записей.
Скачайте структурированные библиометрические данные в формате JSON для программного анализа или Excel для ручной проверки и аннотирования.
Обогащайте отобранные статьи деталями методологии, размерами выборок и показателями качества для скрининга и оценки соответствия критериям.
Постройте карту тенденций публикаций, сетей сотрудничества и схем финансирования в исследовательской области или терапевтическом направлении.
Обогащайте профили исследователей индексом Хирша, историей мест работы, грантовым финансированием и сетями сотрудничества для решений о найме или партнёрстве.
Определяйте источники финансирования, размеры грантов и финансируемые темы в вашей области исследований, чтобы выстроить грантовую стратегию.
Определите свою библиометрическую схему, перекрёстно проверьте её с помощью нескольких моделей ИИ и получите структурированную исследовательскую аналитику для систематических обзоров и анализа ландшафта.
Начать бесплатно