用途：从结构化与非结构化数据中发现隐藏模式、构建知识图谱并提取新洞见，重点面向语言与历史数据。
主要能力：提供一套发现流程，包括数据探索（剖析数据、识别模式、检查分布）、特征工程（派生特征、时间特征、交叉引用）、模式检测（聚类、关联规则、异常检测）、知识图谱构建（由发现的模式建立实体—关系图）、洞见生成（结合领域语境解释模式）以及验证（对照已知现象核实发现）。
涉及数据集：WALS（wals.info），世界语言结构地图集，涵盖 2,679 种语言的 192 项语言特征，CLDF 格式，CC-BY 4.0；HistWords（nlp.stanford.edu/projects/histwords），历史词嵌入，追踪 4 种语言数百年间的语义变化，.npy/.pkl 格式。
发现类型：语言类型学（跨语言共性、语系特征、区域模式）、语义变化（词义演变、新词追踪、概念漂移）、科学趋势（新兴研究主题、引用模式、合作网络）、生物医学发现（药物重定位候选、基因—疾病关联）。
规则与限制：需区分相关与因果，报告统计显著性与效应量，对照领域专业知识与已有文献验证，透明处理缺失数据；构建知识图谱时尽可能使用标准本体（RDF、OWL）。资料未提供具体安装命令、调用方式、收费与平台信息。