“Scope中文知识图谱构建与更新系统”（原名CKG-CUS，Chinese Knowledge Graph Construction and Update System）由通用工具包（KGTools）、后端服务（KGServer）与前端平台（KGWeb）三大核心模块协同运作，旨在实现从数据处理、知识管理到知识图谱交互展示的全流程自动化，促进学术研究与教育资源的深度融合，为跨学科知识融合提供工程化解决方案。

通用工具包（KGTools）集成了Tesseract、PaddleOCR和cnOCR三种主流OCR技术，并结合基于规则引擎的文本清洗与标准化模块，能够高效处理各类文件格式（如图片、PDF、TXT等）及复杂排版样式。无论是扫描文档、手写笔记，还是多栏排版的学术论文，系统均可自适应调整解析策略，将非结构化文本转化为规范化的高质量语料。而在知识抽取模块中，系统创新性地融合GloVe词向量与张量正态概率图模型，通过建模词向量空间的精度矩阵，捕捉学科术语间的条件依赖关系，实现跨学科语义关联的自动化推理。

后端服务（KGServer）基于FastAPI框架，采用SQLAlchemy的异步ORM框架，并结合PostgreSQL数据库，实现高效的数据持久化存储。同时，系统引入Redis实现任务队列管理，使得文本提取、文本清洗、知识图谱构建等任务均在后台异步处理，确保高效性和系统响应速度。前端平台（KGWeb）基于Vue 3企业级框架vben-admin进行二次开发，通过与AntV G6图可视化引擎的深度整合，系统实现了力导向、环形等多种自适应布局机制，通过色块区分学科，实现了复杂知识网络的可读性呈现。

在实际应用中，本项目已成功构建了覆盖金融学、经济学、统计学和数据科学四大学科的综合知识图谱。通过系统的跨学科知识关联分析功能，有效支持了学科间知识的融合与创新。特别是在教育领域，该系统为教师提供了可视化的知识结构分析工具，帮助优化课程设计和教学内容组织，推动了跨学科教育的发展。