构建基于科技文献知识的人工智能引擎

[目的/意义]如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。[方法/过程]本文以文献情报工作为出发点,立足科技文献是人类知识的最重要载体,探究人工智能取得飞速突破的本质所在,创新性提出了文献情报领域从“科技文献库”转变为“科技知识引擎”的建设思路。[结果/结论]本文论述了中国科学院文献情报中心在构建基于科技文献知识的人工智能(AI)引擎的建设实践,探讨了利用深度学习技术挖掘知识以服务情报研究的方法,以期为学界提供参考。

ChatGPT对文献情报工作的影响

【目的】研究探讨以ChatGPT为代表的人工智能技术对文献情报工作的启示和影响,为文献情报领域提出在人工智能时代下的发展建议。【方法】基于对人工智能发展历程的总结,分析了人工智能技术飞速突破的本质。基于ChatGPT的技术能力特点,分析了其对文献情报工作的影响。基于文献情报工作的优势和价值,提出了人工智能时代文献情报领域发展的建议。【结果】总结出了人工智能技术迅速发展对文献情报工作的五点启示。从数据组织方式、知识服务模式、情报分析方法、文献使用方式、文献情报队伍建设要求以及文献情报工作重点六个方面分析了ChatGPT对文献情报领域的影响。基于文献情报工作的特点,提出人工智能时代文献情报领域发展的九条建议。【结论】知识获取能力提升是人工智能技术飞速突破的本质所在。ChatGPT的成功也表明高价值语料是一切人工智能的基础。文献情报领域组织和管理着蕴含人类知识的高价值数据资源,这对人工智能的发展有着非常重要的价值和意义。ChatGPT重在内容生成,而文献情报工作重在循证,文献情报工作要顺应时代发展,积极应用和拓展人工智能技术,为人工智能的发展贡献文献情报领域的智慧和方案。

科技战略情报监测服务云平台的设计与实现

【目的】构建一种支持按需申请、定制服务的科技战略情报监测服务云平台。【应用背景】在前期网络科技信息的自动监测平台的基础之上,为满足更多用户进行科技战略情报自动监测的需求,需要对原平台进行扩展改造。【方法】针对原有系统在灵活扩展、普惠型服务支持方面存在的问题,提出构建科技战略情报监测服务云的思路,并重点在6个方面对原有系统进行扩展改进。【结果】设计和实现能够支撑用户灵活扩展的、普惠型的科技战略情报监测服务云平台,并在多个领域得到实际应用。【结论】新平台形成按需申请、定制服务的科技战略情报监测服务云,可灵活支持大规模用户的战略情报监测服务需求,能有效地服务于科技战略情报研究的需要。

数字参考咨询集成服务平台的构建

[目的 /意义]构建数字参考咨询集成服务平台,有效解决中国科学院文献情报中心参考咨询平台存在的服务场景离散、使用流程繁琐以及与科研过程脱节的问题。[方法 /过程]提出构建"数字参考咨询集成服务模式"方法,利用Red5流媒体技术、Flex富客户端以及Java跨平台等信息技术,对实时咨询、即时通信服务、Alert服务、咨询服务统计评价以及支持第三方平台的开放接口等多种信息服务集成模式进行设计与实现。[结果/结论]创建中国科学院文献情报中心新版网上咨询台,有效支撑98位学科咨询专家为中国科学院和社会用户提供高效、稳定与用户体验良好的数字参考咨询服务,其集成服务模式也支持相关信息服务系统与参考咨询服务的集成融合与互操作。

科技文献语篇元素自动标注模型研究综述

[目的／意义]为更好地提升科技文献的语义丰富化效果，对国内外科技文献语篇元素标注模型、技术和方法进行调研总结，为文本挖掘、科技论文知识抽取、语义分析系统研究者提供借鉴。[方法／过程]利用学术网站搜索和相关数据库搜索引擎，对涉及科技论文标注、语篇元素、知识抽取、句子识别和自动文章分类等参考文献以及研究报告进行深入阅读和调研，对语篇元素自动标注模型以及相关工作进展进行研究总结。[结果／结论]科技文献语篇元素标注具有非常重要的实际应用价值，构建标注模型需充分考虑构建思想、标注领域和标注粒度以及标注技术手段等方面。

不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果对比研究

【目的】探究不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果,并分析识别效果差异原因。【方法】构建大规模的科技论文结构化摘要语料库,选择10000和50000两种样本量的训练集,以传统机器学习方法SVM作为对比基准,引入多种深度学习方法(包括DNN、LSTM、Attention-BiLSTM等神经网络模型),开展语步识别实验,并对实验结果进行对比分析。【结果】Attention-BiLSTM方法在两种样本量下的实验中都取得最好的识别效果,50000样本量下F1值达0.9375;SVM方法的识别效果意外好于DNN、LSTM两种深度学习方法;但是,样本量从10000增加到50000时,SVM方法的识别效果提升最小(F1值提升0.0125),LSTM方法效果提升最大(F1值提升0.1125)。【局限】由于该领域尚未有公开的通用语料,主要以笔者收集的结构化论文摘要作为训练和测试语料,因此本文的研究结果在与他人比较时有一定的局限性。【结论】双向LSTM网络结构和注意力机制能够显著提升深度学习模型的语步识别效果;深度学习方法在大规模训练集下更能体现其优越性。

科技论文引用对象研究综述

[目的/意义]为更好地提升基于内容的引文分析效果,对国内外引用对象相关研究进行调研总结,为引用内容分析研究提供借鉴。[方法/过程]通过调研国内外引用对象相关研究,梳理引用对象的概念定义、分类体系、应用领域和自动化识别等方面研究进展,总结当前引用对象研究不足并提出未来发展方向。[结果/结论]引用对象从语义层面评价文献学术研究的贡献和利用价值,为引文分析方法增加了重要维度。引用对象研究需要从理论、技术和应用三个方向进行深化:理论上,加强多维度引用对象特征的研究和分析;技术上,探索基于大规模语料的自动化识别方法;应用上,尝试基于引用对象的科研评价服务。

基于全文知识网络的学术资源关联发现实践

【目的/意义】通过对学术资源进行深度挖掘与语义化组织,实现学术资源及其内部知识之间的关联发现。【方法/过程】本文提出基于全文知识网络的学术资源关联发现方法,设计了全文知识网络的模型和构建流程,以Pubmed Central数据库中拟南芥(Arabidopsis)相关的520篇期刊论文全文数据为实验对象,通过全文解析和挖掘将其分解为细粒度的知识,形成全文知识网络。然后利用SPARQL查询和RelFinder可视化工具从数字资源层、知识单元层和知识对象层三个层次开展关联发现实验。【结果/结论】本文构建全文知识网络对学术资源进行细粒度组织和挖掘,有助于发现不同学术资源及其内部知识之间的潜在关联,对学术资源的深度利用具有重要的意义。【创新/局限】本文创新之处在于通过构建全文知识网络对学术资源进行细粒度揭示和组织并进一步发现潜在关联,局限在于尚未开展大规模应用实践。

基于移动通信技术的图书馆移动服务发展演变

文章通过文献调研和比较分析的方法,论述了从1G到4G移动通信技术演化特点以及对应图书馆移动服务的发展历程,归纳了图书馆移动服务内容的主要形式,包括短消息服务、WAP服务、定位服务、移动阅读、微博/微信服务、APP应用、视频直播、移动参考咨询等。5G时代即将到来,结合5G技术优势提出了5G环境下图书馆移动服务特征,分别是服务资源富媒体化、服务手段智能化、虚拟感知情景化、服务模式智慧化和服务场所泛在化。5G技术将进一步丰富图书馆移动服务场景,提高用户体验,加快向智慧型图书馆移动服务迈进。