CN110222010A - 基于区块链的论文保存方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN110222010A CN201910504976.5A CN201910504976A CN110222010A CN 110222010 A CN110222010 A CN 110222010A CN 201910504976 A CN201910504976 A CN 201910504976A CN 110222010 A CN110222010 A CN 110222010A
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Abstract

本发明实施例提出一种基于区块链的论文保存方法、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取论文中的数据集及其对应的模型；在区块链网络中保存所述数据集及其对应的模型；获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果；在所述区块链网络中保存所述论文的所述复现结果。本发明实施例的技术方案可以利用区块链的不可篡改和可追溯等优势，为论文可复现的问题保驾护航，从而大量节省人力物力，有利于提高论文复现结果的可信性。

Description

基于区块链的论文保存方法、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于区块链的论文保存方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前顶级会议接收论文数量大幅膨胀，但论文质量显著下降。例如国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR，IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition)、国际学习代表大会(ICLR，the Intemational Conference on LearningRepresentations)等顶级会议所接收的论文质量被质疑逐年下滑。
另外，很多论文经不起复现。针对近几年顶级会议发表的400篇人工智能(AI，Artificial Intelligence)论文的调查显示，只有6％的论文包含算法的代码，约30％包含测试数据，54％包含伪代码。在论文评审过程中，评审者不得不在很大程度上依靠作者的诚信。论文被录用后，由于作者不公布代码，同行不得不进行繁琐的实验和复现过程，但仍未必能达到论文汇报的结果。
为解决可复现性问题，目前的现有解决方案主要有两种：
一、由顶级会议、技术需求方或第三方举办可复现性比赛，并提供一定数额的奖金。例如国际学习代表大会在2018年举办了复现挑战赛，通过和学校合作，鼓励学校学生复现正在审稿中的论文。
二、研发论文复现工具。一般的论文都是基于神经网络，并包含神经网络的网络结构图。这类型的工具通过扫描论文中的模型结构图，自动生成代码。
但基于举办可复现性比赛的这类方法的缺点是依靠奖金吸引同行复现论文或依赖于高校课程学分吸引学生参加，会耗费相当的财力和人工精力，且无法形成连续性体系，缺乏持续性。
基于研发论文复现工具的这类方法对于论文的神经网络的网络结构图十分依赖，且目前只能识别非常简单的网络。
发明内容
本发明实施例提供一种基于区块链的论文保存方法、设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的论文保存方法，包括：
获取论文中的数据集及其对应的模型；
在区块链网络中保存所述数据集及其对应的模型；
获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果；
在所述区块链网络中保存所述论文的所述复现结果。
在一种实施方式中，获取论文中的数据集及其对应的模型，包括：
从论文数据库中获取所述论文的完整内容；
对所述论文的完整内容中进行信息抽取，得到所述数据集及其对应的模型。
在一种实施方式中，还包括：
在所述区块链网络中保存所述论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
在一种实施方式中，还包括：
接收请求端的论文搜索请求，所述论文搜索请求中包括论文关键信息；
在所述区块链网络中查找包括所述论文关键信息的论文；
向所述请求端发送查找到的论文的数据集及其对应的模型。
在一种实施方式中，还包括：
向所述请求端发送查找到的论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的论文保存设备，包括：
信息获取模块，用于获取论文中的数据集及其对应的模型；
区块链网络，用于保存所述数据集及其对应的模型；
复现结果获取模块，用于获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果；
所述区块链网络还用于保存所述论文的所述复现结果。
在一种实施方式中，所述信息获取模块包括：
完整内容获取模块，用于从论文数据库中获取所述论文的完整内容；
信息抽取模块，用于对所述论文的完整内容中进行信息抽取，得到所述数据集及其对应的模型。
在一种实施方式中，所述区块链网络还用于保存所述论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
在一种实施方式中，还包括：
请求接收模块，用于接收请求端的论文搜索请求，所述论文搜索请求中包括论文关键信息；
查找模块，用于在所述区块链网络中查找包括所述论文关键信息的论文；
响应模块，用于向所述请求端发送查找到的论文的数据集及其对应的模型。
在一种实施方式中，所述响应模块还用于向所述请求端发送查找到的论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
第三方面，本发明实施例提供了一种基于区块链的论文保存设备，所述装置的功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
在一个可能的设计中，所述设备的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持所述设备执行上述基于区块链的论文保存方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述设备还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储基于区块链的论文保存设备所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述基于区块链的论文保存方法所涉及的程序。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：利用区块链的不可篡改和可追溯等优势，为论文可复现的问题保驾护航，从而大量节省人力物力，有利于提高论文复现结果的可信性。
上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存方法的流程图。
图3示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存方法的流程图。
图4示出根据本发明另一实施例基于区块链的论文保存方法的流程图。
图5示出根据本发明另一实施例基于区块链的论文保存方法的流程图。
图6示出根据本发明另一实施例论文摘要示意图。
图7示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存方法的结构框图。
图8示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存设备的结构框图。
图9示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存设备的结构框图。
图10示出根据本发明实施例基于区块链的论文保存设备的结构框图。
具体实施方式
在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
图1示出根据本发明实施例的基于区块链的论文保存方法的流程图。该方法包括以下步骤：
S101：获取论文中的数据集及其对应的模型。
论文中至少包括数据集及其对应的模型。将数据集从模型的输入层输入，经过模型的中间层的算法，从模型的输出层输出信息以实现某种功能。例如可以利用模型实现图像识别、文本识别、视频分类等。
S102：在区块链网络中保存所述数据集及其对应的模型。
获取到论文中的数据集及其对应的模型后，可以保存到区块链网络的区块中。区块链网络是一种分布式数据库，可以按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构。将数据保存到区块链网络中，可以简称为上链。基于区块链网络共识机制和可追溯性，每一次上链后论文的数据集及其模型不可篡改，并且可以追溯到该论文的上传者等信息。
在一个实施例中，论文的数据集及其模型的上传者可以得到一定的奖励，例如可以为该上传者的账户增加一定的信誉度或虚拟货币等。
在区块链网络中可以保存论文的索引信息与论文的数据集及其对应的模型，从而将该数据集及其的模型与该论文绑定。
S103：获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果。
如果论文中包括某个模型及其对应的数据集，利用这些数据集重新对该模型进行训练的过程称为复现。将复现得到的复现结果与论文中记载的汇报结果进行比较。如果差值在允许的误差范围内，则表示论文复现成功。
S104：在所述区块链网络中保存所述论文的所述复现结果。
每一次复现以及该次复现的复现结果均可以上链。将复现次数以及复现结果与论文进行绑定。
在一个实施例中，复现结果的上传者或实际复现者可以得到一定程度的奖励。例如可以为该上传者或复现者的账户增加信誉度或虚拟货币等。
如图2所示，在一个实施例中，步骤S101所述的获取论文中的数据集及其对应的模型，具体包括以下步骤：
S201：从论文数据库中获取所述论文的完整内容。
S202：对所述论文的完整内容中进行信息抽取，得到所述数据集及其对应的模型。
利用信息抽取技术可以对论文中不同类型的内容进行分别抽取，得到模型、数据集等。还可以抽取论文的其他内容，例如汇报结果、作者信息等，并且可以对这些信息进行分类。如果抽取的论文的内容不准确或不完整，可以允许人工修改或添加。
在一个实施例中，该方法还包括：在所述区块链网络中保存所述论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种。
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
在一种示例中，从论文数据库获取论文的数据集及其对应的模型等内容时，还可以获取论文的作者信息、发布时间、发布刊物等信息。在论文的数据集及其对应的模型等内容上链时，可以关联的保存论文的内容与作者信息、发布信息等。所述作者信息可以包括该作者的个人信息、论文发布历史，即论文发布数量、论文复现记录等。发布记录可以包括论文完成时间、发布时间、发布刊物等。
在一种示例中，如果有复现者例如科研人员、AI爱好者或某个公司，对这个论文进行复现后得到复现结果，可以在区块链网络中保存复现记录。复现记录中可以包括复现者的姓名、复现时间、复现次数、复现成功次数等。
在一种示例中，如果对某个论文中的模型进行过交易，可以在区块链网络中保存交易记录。交易记录可以包括该论文是否交易、交易双方的信息、交易时间、交易内容和交易金额等。
在一种示例中，如果对某个论文进行过评审，可以根据评审结果生成报告，称为链章报告。并将该报告或者该报告的HTTP链接保存到区块链网络中。对论文进行评审得到的报告可以包括影响当前论文质量的不同因素，例如作者过往论文的复现率、作者当前论文的复现率、复现当前论文所采用的数据集与论文中原始数据集的差异等。对不同因素分配不同权重，例如过往论文的复现率所分配的权重最低，而复现当前论文所采用的数据集与论文中的原始数据集的差异越大，分配的权重越高。最终基于分配权重后各因素的累加结果反应当前论文的质量，并基于此进行评审。另外，链章报告还可以包括该论文数据集的内容、汇报结果、模型和数据集上链的百分比等信息。
区块链网络可实现检索功能，对于上链的所有数据集、模型、对应的论文，全网均可以搜索，实现论文引用、复用数据、复用模型的数据库。如图3所示，在一个实施例中，还包括以下步骤：
S301：接收请求端的论文搜索请求，所述论文搜索请求中包括论文关键信息。
其中，论文关键信息可以包括论文的标题、关键字、作者、所属单位、发布刊物等。
S302：在所述区块链网络中查找包括所述论文关键信息的论文。
利用接收到的关键信息在区块链网络进行查找，得到包括所述论文关键信息的论文。
S303：向所述请求端发送查找到的论文的数据集及其对应的模型。
在区块链网络中还可以保存不同论文之间的关联性，例如引用了(部分)同样数据集的不同论文，以及引用(部分)同样数据集的不同论文之间的复现率对比结果等。
查找到某个论文的数据集及其对应的模型时，还可能同时查找到该论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址等。因此，可以向所述请求端发送查找到的论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种。具体需要发送哪些信息，可以根据论文搜索请求中所需要的请求项来决定。
采用上述实施例的基于区块链的论文保存方法，利用区块链的不可篡改和可追溯等优势，为论文可复现的问题保驾护航，从而大量节省人力物力，有利于提高论文复现结果的可信性。
图4所示为以AI学术论文为例的基于区块链的论文保存方法的示意图。该区块链网络可以称为AI学术链章系统。
科研人员等参与者将其自身的基本信息上链。所述基本信息可以包括该参与者的个人信息、论文发布历史等。在一个示例中，可以将科研人员是否将其基本信息上链作为其能否发布AI学术论文的资格。
该作者将AI学术论文发布到某个期刊或论文网站后，所发布的AI学术论文可以存储至AI学术论文数据库。
通过扫描AI学术论文可以获取该AI学术论文的全部内容。结合信息抽取技术，抽取AI学术论文中所包含的数据集及其对应的模型。将所抽取出的数据集及其对应的模型进行上链。另外，还可以将AI学术论文的发布记录上链。发布记录可以包括当前AI学术论文完成时间、发布时间、发布刊物等信息。
每一份AI学术论文可以对应有链章报告，该链章报告中可以包括该AI学术论文数据集的内容、汇报结果、模型或数据集上链的比例信息等。其中，模型或数据集上链的比例可以在上传时自由选择，例如全部上传或者部分上传等。
科研人员、AI爱好者或某公司等参与者，可以对已经上链的AI学术论文以及论文中的数据和模型等进行搜索。参与者还可以对论文进行复现和完善。复现后，可以将复现结论和复现所用的模型等上链，还可以将复现记录上线。完善后，可以丰富论文的数据集和模型等，实现对论文的再创造。将完善后的新模型和/或新数据上链。与某个论文有关的复现结论、新模型和新数据在上链时，可以保存新上链的内容与原论文的对应关系。
此外，如果在AI集市对该论文进行过模型交易，可以将交易信息上链。交易信息可以包括交易的时间、双方、金额等。
AI学术链章系统可以实现论文评审、学术搜索和商业变现等多个功能。
1、论文评审
在传统的论文评审时，只需要提交论文，经过专家审稿后，判断是否发表论文。该方式中，评审者只能根据论文描述、个人经验和作者的诚信来判定这篇文章的可信程度。而学术链章系统可以直接对接AI顶级会议，在论文投稿和评审时使用。论文作者在投递论文时，可以选择是否将数据(可以选择加密)和模型上链。如果上传数据和模型，将会得到一定金额的虚拟货币奖励。对于上链的论文，系统会给该论文“盖章”，即生成链章报告。如果某个论文具有链章报告，标志着该论文具有被评判可信度的资格而等待验证，在评审期间会给评委参考。
如果该论文的数据和模型被推送到AI学术链章系统上，则全网可见，可以吸引全网同行和AI爱好者进行复现，进而激活整个AI生态的活力。复现成功者可以得到一定数额的虚拟货币奖励。复现结论同样也会上链且不可篡改，作为该篇论文的固有属性。经过多次验证后，该篇论文的质量会被同行一起来做出判断，好论文的作者可以获得一定数额的虚拟货币奖励。该虚拟货币也可以同时用于系统的其它交易，例如购买模型和购买数据等，进行模型商用。
此外，上传数据和模型的参与者不仅限于论文作者。对于已发表的论文(但是作者没有贡献数据和模型的)，可以由全网AI爱好者参与丰富数据和重现模型，并上链。在链上模型运行结果和论文结果无差异后可以(多个用户交叉验证)盖章，复现者会得到一定额的虚拟货币奖励。
区别于传统方法，在AI学术链章系统中，一篇论文的质量是由整个社区(包括区块链网络的各个参与者)共同判定的，并且判定的结果会成为评审者评价这篇文章是否能被录用的依据之一。
如图5所示，利用AI学术链章系统对论文进行评审的过程包括：采用当前AI学术论文中已上链的数据集对模型进行训练。若成功复现，可以增加该论文信誉度。例如，图5中下载源码成功复现，则当前AI学术论文的信誉度增加1分。若未成功复现，可以降低该论文的信誉度。例如图5中下载源码但未成功复现，则将当前AI学术论文的信誉度降低1分。
此外，如果采用区别于当前AI学术论文中已上链的数据集对模型进行训练进而复现成功，可以增加复现成功且上链复现结论的参与者的信誉度。例如，图5中某参与者下载论文，重新编写代码成功复现，则论文的信誉度增加10分。若实现复现所采用的数据集与原数据集差别越大，表示模型的稳定性越高。在AI学术顶级会议的论文评审环节，评审者可将当前AI学术论文的信誉度作为评审参考。例如，图5中专家审稿过程中可以参考区块链网络中论文的信誉度。当评审通过后，可在例如AI学术会议的刊物或网站发表论文。
2、学术搜索
传统的学术论文搜索只能搜到论文本身，无法搜到论文的附加价值和可信程度。AI学术链章系统可以提供数据集和模型检索功能。对于上链的所有数据集、模型、对应的论文，全网均可以搜索，实现论文引用、复用数据、复用模型作为基准线(baseline)等。
基于不同论文之间的关联性，可以实现论文横向、纵向均可对比。其中，纵向对比可以是同一篇论文不同人的复现结果对比，以大多数人的复现结果为准。横向对比可以是不同论文之间的对比结果，如果多个论文使用了部分同样的数据集，可以横向对比复现结果。
论文的可信度属性可以展现在论文的附加属性中，作为质量的参考。
如图6所示，在展现搜索结果时，可以在AI学术论文摘要的底部，显示包括“相关文章”、“链章地址”、“我要复现”、“已被XX人验证过”、“购买”等选项。
其中，“相关文章”可以关联与当前AI学术论文同一作者的其他论文的链接、与当前AI学术论文具有相同或相近数据集的其他论文的链接等。
“链章地址”可以关联链章报告的HTTP链接。
“我要复现”可以关联下载当前AI学术论文数据集和模型进行复现的链接。
“购买”可以关联当前AI学术论文的交易链接。
另外，对于完善操作形成的新数据集或新模型，可以重复之前的过程，作为新AI学术论文上链；也可以作为当前AI学术论文的副本或附件上链。
所有上链的AI学术论文形成AI学术论文平台。全网均可以搜索，实现论文引用、复用数据集、复用模型。另外，该AI学术论文平台构成为AI集市，提供论文交易。
3、商业变现
以往，AI公司要想进行算法解决方案的商业变现，大多数依靠举办比赛，以一定的奖金吸引参赛者参赛来贡献解决方案。对于已有论文研究过的成熟的问题，则可以依靠员工去针对论文的方法进行实验和调优参数。在本发明实施例中，利用AI学术链章系统，可以通过虚拟货币向作者进行购买，从而形成一个成熟的AI集市。对于论文未研究过的新颖问题，购买者也可以在学术链平台上举办比赛，优胜者可以获得一定数额的虚拟货币。
图7所示为AI学术链章系统的结构示意图，包括基础层、服务层和应用层。
基础层利用底层区块链技术构建，例如，包括超级链和分布式存储。其中，超级链可以利用超级计算机和分布式存储架构，解决区块链网络算力和存储问题。
服务层包括学术资源，例如所发布的论文的完整内容。
应用层包括：AI学术链章平台，集合所有上链的AI学术论文的数据集、模型、作者信息、复现记录、交易记录、信誉度等。AI学术链章平台可以包括不同的接口，例如上链、搜索、交易和信用查询等。
在一个实施例中，全网论文中可公开对比的模型以及依赖的数据集都可以上链，所有需要进行的数据下载、算法对比、论文检索、论文发布、模型商用都要依托AI学术链章平台进行，成为AI研究、算法商业用途等都不可或缺的一部分。
图8示出根据本发明实施例的基于区块链的论文保存设备的结构框图。该设备包括：
信息获取模块801，用于获取论文中的数据集及其对应的模型；
区块链网络802，用于保存所述数据集及其对应的模型；
复现结果获取模块803，用于获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果；
所述区块链网络802还用于保存所述论文的所述复现结果。
在一个实施例中，如图9所示，所述信息获取模块801包括：
8011完整内容获取模块，用于从论文数据库中获取所述论文的完整内容。
8012信息抽取模块，用于对所述论文的完整内容中进行信息抽取，得到所述数据集及其对应的模型。
所述区块链网络802还用于保存所述论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
在一个实施例中，该设备还包括：
请求接收模块804，用于接收请求端805的论文搜索请求，所述论文搜索请求中包括论文关键信息；
查找模块806，用于在所述区块链网络802中查找包括所述论文关键信息的论文；
响应模块807，用于向所述请求端805发送查找到的论文的数据集及其对应的模型。
所述响应模块807还用于向所述请求端805发送查找到的论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种。
图10示出根据本发明实施例的基于区块链的论文保存设备的结构框图。如图10所示，该设备包括：存储器1010和处理器1020，存储器1010内存储有可在处理器1020上运行的计算机程序。所述处理器1020执行所述计算机程序时实现上述实施例中的论文保存方法。所述存储器1010和处理器1020的数量可以为一个或多个。
该设备还包括：
通信接口1030，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。
存储器1010可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器1010、处理器1020和通信接口1030独立实现，则存储器1010、处理器1020和通信接口1030可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(ISA，Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI，Peripheral ComponentInterconnect)总线或扩展工业标准体系结构(EISA，ExtendedIndustry StandardArchitecture)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器1010、处理器1020及通信接口1030集成在一块芯片上，则存储器1010、处理器1020及通信接口1030可以通过内部接口完成相互间的通信。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中任一所述的方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种基于区块链的论文保存方法，其特征在于，包括：
获取论文中的数据集及其对应的模型；
在区块链网络中保存所述数据集及其对应的模型；
获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果；
在所述区块链网络中保存所述论文的所述复现结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取论文中的数据集及其对应的模型，包括：
从论文数据库中获取所述论文的完整内容；
对所述论文的完整内容中进行信息抽取，得到所述数据集及其对应的模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在所述区块链网络中保存所述论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
接收请求端的论文搜索请求，所述论文搜索请求中包括论文关键信息；
在所述区块链网络中查找包括所述论文关键信息的论文；
向所述请求端发送查找到的论文的数据集及其对应的模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
向所述请求端发送查找到的论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
6.一种基于区块链的论文保存设备，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取论文中的数据集及其对应的模型；
区块链网络，用于保存所述数据集及其对应的模型；
复现结果获取模块，用于获取基于所述数据集对所述模型进行复现的复现结果；
所述区块链网络还用于保存所述论文的所述复现结果。
7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述信息获取模块包括：
完整内容获取模块，用于从论文数据库中获取所述论文的完整内容；
信息抽取模块，用于对所述论文的完整内容中进行信息抽取，得到所述数据集及其对应的模型。
8.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述区块链网络还用于保存所述论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
9.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，还包括：
请求接收模块，用于接收请求端的论文搜索请求，所述论文搜索请求中包括论文关键信息；
查找模块，用于在所述区块链网络中查找包括所述论文关键信息的论文；
响应模块，用于向所述请求端发送查找到的论文的数据集及其对应的模型。
10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述响应模块还用于向所述请求端发送查找到的论文的作者信息、发布记录、复现记录、交易记录和链章地址中的至少一种；
其中，所述链章地址为链章报告的超文本传输协议HTTP链接，所述链章报告为对所述论文进行评审得到的报告。
11.一种基于区块链的论文保存设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
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