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在学术研究场景中,如何有效应用Foudinge Scrub处理非结构化文本数据?

2025-08-30 1.1 K

学术研究专用工作流

针对科研需求,推荐以下定制化应用方法:

  • Metadata extensions:通过修改schema.json文件添加研究所需字段(如文献来源DOI、置信度评分等)
  • 批处理模式:使用命令行接口批量导入PDF论文摘要,配合–research参数启用学术实体识别模式
  • 溯源功能:开启”跟踪模式”记录每个实体的原始文本出处,满足学术引用规范要求

典型应用场景:1) 文献综述中的观点网络构建 2) 历史档案的时空关系可视化 3) 社交媒体数据的主题演化分析。可将导出格式设为RDF/OWL兼容本体论格式,方便导入Protege等专业工具。

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