概念知识库
概念知识库（Concept KB）是 Synthesis 系统的可选知识层，对文献中涉及的核心概念进行结构化管理。概念可以叠加到主题图和阅读器上，为主题综合提供更丰富的上下文。
什么是概念？
在 Synthesis 系统中，概念 是研究领域中具有独立含义的术语或实体。不同于标签（Tags）的扁平化分类，概念可以有多层结构，包括义项、别名和关系。
概念的四层结构
概念 (Concept) — 如 "Transformer"
└── 义项 (Sense) — 如 "Transformer (machine learning architecture)"
├── 别名 (Alias) — 如 "Transformer model", "Transformer network"
└── 关系 (Relation) — broader_than "Attention Mechanism"
概念类型
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
method | 研究方法 | 深度学习、强化学习 |
model | 模型或架构 | Transformer、ResNet |
dataset | 数据集 | ImageNet、COCO |
metric | 评估指标 | BLEU、F1-score |
field | 研究领域 | 计算机视觉、自然语言处理 |
task | 任务 | 图像分类、机器翻译 |
tool | 工具 | PyTorch、TensorFlow |
Concepts 表面功能
概念列表
在 Synthesis Workbench → Concepts 页面，可以浏览所有已收录的概念：
- 筛选：按类型（method/model/dataset 等）、状态、关联主题筛选
- 搜索：按名称搜索概念
- 视图切换：紧凑/舒适密度
概念详情
选中一个概念后，可以查看和编辑：
| 信息 | 说明 |
|---|---|
| 标识 | 概念 ID、名称、类型 |
| 状态 | active / deprecated / pending |
| 定义 | 概念的定义描述 |
| 义项（Senses） | 该概念在不同上下文中的具体含义 |
| 别名（Aliases） | 同一概念的其他名称 |
| 关系 | 与其他概念的关联（broader/narrower/related） |
| 关联主题 | 引用该概念的 Topic |
义项管理
同一个概念在不同学科中可能有不同含义。义项机制允许：
- 为概念添加多个义项，每个义项有独立的定义
- 标注义项的使用上下文或领域
- 将特定义项与文献或主题关联
别名管理
- 记录同一概念的不同命名方式（如全称、缩写、替代术语）
- 别名会用于引用匹配和概念识别
叠加功能
概念信息可以叠加到其他表面：
- 叠加到主题图：在 Topic Graph 中显示与该主题相关的概念
- 叠加到阅读器：在 Topic Detail 页面中显示概念卡片
审核
概念知识库的变更建议（新概念、新义项、新关系）会出现在 审核中心 的概念审核标签页中。您可以审核并决定是否接受这些建议。
与标签的关系
概念和标签是互补的两种知识组织方式：
| 维度 | 标签（Tags） | 概念（Concepts） |
|---|---|---|
| 结构 | 扁平化，facet:value | 多层结构（义项 + 别名 + 关系） |
| 用途 | 文献分类和过滤 | 知识管理和关联分析 |
| 来源 | 受控词表 + AI 推断 | 从文献自动提取 + 用户管理 |
| 范围 | 覆盖所有文献 | 深度覆盖选定的核心术语 |