研究人员使用图灵测试来检查PaperRobot创建的论文部分（摘要，结论和进一步研究的建议）。
结果表明，喜欢PaperRobot的读者的摘要比喜欢人类撰写的摘要的读者的摘要多30％，结论中24％的读者投票支持PaperRobot，而提案则占12％。研究。
我还能做什么？
PaperRobot的主要设计和开发具有自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）的最新进展。主要工作流程是从现有文章中提取知识，构建知识图谱，然后提出新想法并支持撰写文章。
快速阅读现有文档
PaperRobot可以快速阅读现有文章，深入了解在指定领域发表的大量文章，并构建知识库地图（KG）。
研究人员应用了实体提取系统和Wei等人在2013年提出的关系，他们导入了生物医学领域发表的文章，PaperRobot提取了三种类型。知识概念：疾病，化学和基因。然后，将各种知识概念与CTD（比较基因毒性数据库）相链接，以提取133个子关系，例如体征/机制，方法治疗和表达得到改善。
然后，PaperRobot构建以下知识库图。每个节点代表不同的知识概念，边缘代表这些实体之间的关系。
崭新的灵感
新的科学发现可以看作是在现有知识图表中创建新的节点或链接。创建新节点意味着要通过一系列实验室测试来探索新概念（例如新蛋白质），这对于PaperRobot来说非常困难。但是，有了知识库图（意味着现有知识的概念作为起点），仍然可以发现新的链接。
当前的研究表明，在640万份生物医学和化学论文中，有60％以上正在增长，这是建立新链接的工作。因此，paperrobot所做的通过背景知识图表（KG）中的新链接自动添加新想法和新假设的做法是有意义的，并且可以成为取得进展的重要起点。科学集。
在此，本文提出了一种新的实体表示方法，该方法将背景知识图和非结构化上下文文本相结合，以根据基础对链接和现有知识链接进行预测。背景知识可以创造新的想法。
由于钙和锌的文本信息和图形结构相似，因此PaperRobot预测可能与钙有关的两个新邻居：分子CD14和神经菌素2（神经菌素2），它们与表中的锌结合。知识地图背景。
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