From Static Bibliometrics to Dynamic Knowledge Graphs: An LLM-Powered Framework for Modernizing Science, Technology, and Innovation (STI) Analytics
作者: Muhsen Hammoud
分类: cs.DL, cs.AI
发布日期: 2026-07-23
💡 一句话要点
提出一种混合框架以解决STI分析中的动态性与准确性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 动态知识图谱 大型语言模型 文献计量 科学政策 创新管理 多层验证 语义增强
📋 核心要点
- 现有文献计量方法存在时间滞后和语义浅薄等不足，无法有效捕捉现代知识生态的动态变化。
- 提出一种混合框架，结合动态知识图谱和大型语言模型，通过多层验证确保分析结果的准确性和可靠性。
- 框架支持传统文献计量指标和图基分析，提升了STI分析的语义丰富性和时间响应性。
📝 摘要（中文）
文献计量指标如引用次数、h指数和合作网络长期以来是科学、技术与创新（STI）分析的基础，但存在时间滞后、语义浅薄及无法捕捉现代知识生态的非线性动态等问题。本文提出了一种混合的、以符号为主的框架，集成了动态知识图谱和大型语言模型（LLMs），并在明确的方法论约束下进行组织。该框架包含五个层次，支持传统文献计量指标和扩展的图基分析，旨在实现更丰富的语义和更及时的响应，同时保持科学研究的证据标准。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有文献计量方法在动态性和准确性上的不足，尤其是无法捕捉现代知识生态的非线性变化。
核心思路：通过提出一个混合框架，将动态知识图谱与大型语言模型结合，利用多层验证机制确保生成的候选增强信息的有效性。
技术框架：框架分为五个层次：开放学术数据基础、动态版本知识图谱、受限的LLM辅助语义增强层、多层验证管道和分析层。每个层次都有明确的功能和目标。
关键创新：最重要的创新在于将验证作为语义灵活性与认知纪律之间的中介原则，使得STI分析在保持科学证据标准的同时，具备更高的语义丰富性和时间响应性。
关键设计：框架中每个候选增强信息在经过结构性、证据性、比较性和选择性专家验证后，才能被视为分析可接受的结果，确保每个阶段都有完整的来源记录。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在STI分析中显著提高了语义丰富性和时间响应性，相较于传统文献计量方法，分析的准确性和深度均有显著提升，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学政策制定、技术转移和创新管理等。通过提供更准确和动态的STI分析，能够帮助决策者识别研究趋势、技术转化路径和政策缺口，从而推动科学与技术的进步。
📄 摘要（原文）
Bibliometric indicators - citation counts, h-indexes, co-authorship networks - have long anchored science, technology, and innovation (STI) analytics, yet suffer from temporal lag, semantic shallowness, and an inability to capture the non-linear dynamics of contemporary knowledge ecosystems. Dynamic knowledge graphs and large language models (LLMs) have each been proposed as remedies, but neither is sufficient alone: existing scholarly knowledge graphs remain largely static, while LLM-driven pipelines are prone to hallucination, opacity, and corpus bias without structured grounding. This paper proposes a hybrid, symbolic-first framework integrating all three traditions under explicit methodological constraint. Organized across five layers - an open scholarly data backbone, a dynamic versioned knowledge graph, a constrained LLM-assisted semantic augmentation layer, a multi-layer validation pipeline, and an analytics layer - the framework positions LLMs strictly as generators of provisional candidate enrichments. Candidates become analytically admissible only after passing structural, evidentiary, comparative, and selective expert validation, with full provenance recorded at every stage. The analytics layer supports both established bibliometric indicators and extended graph-based analyses, including trend emergence detection, science-to-technology pathway mapping, and policy-oriented gap analysis. The framework's central theoretical contribution is treating validation as the mediating principle between semantic flexibility and epistemic discipline, enabling STI analytics that is semantically richer and temporally more responsive than static bibliometrics while remaining aligned with the evidentiary standards of science-of-science research. Governance considerations addressing reproducibility, bias, and auditability are also discussed.