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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：

元数据扩展：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。

本答案来源于文章《Foudinge Scrub：从餐厅评论中构建知识图谱》

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