Despite improved digital access to scholarly literature in the last decades, the fundamental principles of scholarly communication remain unchanged and continue to be largely document-based. Scholarly knowledge remains locked in representations that are inadequate for machine processing. The Open Research Knowledge Graph (ORKG) is an infrastructure for representing, curating and exploring scholarly knowledge in a machine actionable manner. We demonstrate the core functionality of ORKG for representing research contributions published in scholarly articles. A video of the demonstration and the system are available online.


翻译:尽管在过去几十年里,从数字上获取学术文献的情况有所改善,但学术交流的基本原则仍然未变,而且在很大程度上仍以文件为基础。学术知识仍然被封闭在不适合机器处理的表述中。开放研究知识图(ORKG)是代表、整理和探索学术知识的一种基础设施,它以机器可操作的方式代表、整理和探索学术知识。我们展示了学术文章中发表的学术通信基本原则代表研究贡献的核心功能。演示视频和系统可以在线查阅。

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