徐東

【摘 要】互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給用戶提供了方便的信息獲取途徑，便攜式終端設(shè)備性能提升、交互便捷，為用戶隨時隨地獲取大量信息提供了保障。但面對海量信息，如何找到知識內(nèi)化過程中所需要的信息，成為用戶面臨的最大問題。人工智能技術(shù)的發(fā)展為信息傳播領(lǐng)域的信息超載提供了新的技術(shù)解決方式，是出版企業(yè)開展知識服務(wù)的可行路徑。

【關(guān) 鍵 詞】出版；人工智能；嵌入式；知識服務(wù)

【作者單位】董良廣，人民衛(wèi)生出版社有限公司，人民衛(wèi)生電子音像出版社有限公司。

當(dāng)下，信息逐漸趨于泛在化，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展給用戶提供了方便的信息獲取途徑，便攜式終端設(shè)備性能提升、交互便捷，為用戶隨時隨地獲取大量信息提供了保障?；诖?，從海量信息當(dāng)中提取對自身有益的相關(guān)知識成為當(dāng)務(wù)之急。以往，傳統(tǒng)出版企業(yè)必須借助物質(zhì)載體開展精神活動，比如通過書報等載體傳播信息，這是單純的信息資源傳遞模式，也是被動型信息服務(wù)方式。但在當(dāng)今社會，這種方式無法有效切入用戶知識應(yīng)用和創(chuàng)新的核心過程，因此，出版企業(yè)要轉(zhuǎn)變思路，變被動為主動。在個性化知識需求不斷增加的新形勢下，出版企業(yè)應(yīng)調(diào)整定位，利用人工智能等技術(shù)，從浩瀚的信息資源中提取各種顯性和隱形的知識，以對信息知識的生產(chǎn)組織、搜尋、分析、重組為基礎(chǔ)，根據(jù)用戶需求策劃生產(chǎn)內(nèi)容，并將其融入用戶解決問題的過程和場景中，進而提出能夠有效解決問題的方案，最終實現(xiàn)知識應(yīng)用和知識創(chuàng)新。由此可見，人工智能技術(shù)的發(fā)展為信息傳播領(lǐng)域的信息超載提供了新的技術(shù)解決方式，是出版企業(yè)開展知識服務(wù)的可行路徑[1]。

本文以人民衛(wèi)生出版社（以下簡稱人衛(wèi)社）為例，探索出版企業(yè)基于人工智能開展知識服務(wù)的可行路徑。對人衛(wèi)社而言，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識復(fù)雜、更新迅速，單靠人力無法梳理各種知識之間的關(guān)聯(lián)，因此，需要借助人工智能技術(shù)，建立醫(yī)學(xué)知識圖譜，并將其嵌入用戶的工作流程中，提供即時知識服務(wù)。

一、出版企業(yè)開展知識服務(wù)的路徑

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，一方面，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域面臨大量分布式的、異構(gòu)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)I(yè)分化越來越細，這給醫(yī)學(xué)專業(yè)從業(yè)人員理解醫(yī)學(xué)知識造成困難；另一方面，醫(yī)學(xué)專業(yè)從業(yè)人員對于能體現(xiàn)自己個性、具有整合性和知識性的服務(wù)需求日益增多。因此，出版領(lǐng)域迫切需要做出改變，要結(jié)合各項人工智能技術(shù)研究成果，積極探索知識服務(wù)的轉(zhuǎn)變方向。作為我國醫(yī)藥領(lǐng)域出版規(guī)模最大、產(chǎn)品質(zhì)量高、綜合實力強的出版社，人衛(wèi)社擁有醫(yī)藥教材、學(xué)術(shù)專著、科普圖書、期刊、外文圖書、數(shù)字新媒體等出版資源，也擁有醫(yī)藥衛(wèi)生各專業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)作者資源，能夠組織專家撰寫各方面的相關(guān)內(nèi)容，“人衛(wèi)”品牌已深入全國廣大醫(yī)藥院校師生、醫(yī)藥工作者心中，擁有龐大的行業(yè)用戶群。在這樣的背景和條件下，人衛(wèi)社從2008年起開始探索如何利用已有資源服務(wù)醫(yī)藥衛(wèi)生專業(yè)人員，從解決用戶在工作中可能面臨的問題入手，借助知識組織技術(shù)、語義技術(shù)和用戶行為分析技術(shù)，通過建設(shè)人衛(wèi)臨床知識庫向用戶提供服務(wù)（見圖1）。

1. 轉(zhuǎn)變策劃觀念，以用戶需求為導(dǎo)向

知識服務(wù)是面向用戶需求的個性化服務(wù)，出版企業(yè)要從用戶需求出發(fā)，結(jié)合本單位實際情況，確立內(nèi)容資源建設(shè)目標。即以用戶需求為導(dǎo)向，統(tǒng)一思路，明確重點，厘清職責(zé)，形成資源策劃、采集、加工、管理和出版發(fā)布一體化的資源建設(shè)業(yè)務(wù)流程，為不同產(chǎn)品的整合開發(fā)和面向不同用戶提供不同服務(wù)奠定基礎(chǔ)。對已有出版內(nèi)容加工的過程，也是細致梳理內(nèi)容資源分布、組織結(jié)構(gòu)的過程。在這個過程中，出版企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)原有內(nèi)容在面向用戶提供知識服務(wù)時的優(yōu)勢和不足；針對內(nèi)容分布，可有針對性地進行調(diào)整，彌補圖書出版和視聽教材出版中的不足之處，進而形成合理全面的內(nèi)容分布。選題策劃是出版的基礎(chǔ)，亦是效益的源頭，它是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，始終貫穿知識傳播的全過程，不僅要求編輯提出策劃創(chuàng)意，還要求編輯根據(jù)用戶需求創(chuàng)新生產(chǎn)內(nèi)容，以滿足用戶體驗和市場需要，實現(xiàn)線上線下互動、虛擬現(xiàn)實結(jié)合、作者用戶（PGC-UGC）融合、創(chuàng)作眾創(chuàng)兼容[2]。

2.以醫(yī)學(xué)本體為例構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

醫(yī)學(xué)本體是一種描述醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識的專用本體，旨在對醫(yī)學(xué)的重要概念、屬性以及概念間的關(guān)系做出一種形式化的說明。在網(wǎng)絡(luò)信息資源管理中，醫(yī)學(xué)本體可起到語義導(dǎo)航、語義檢索、語義標注及術(shù)語服務(wù)等重要作用。人衛(wèi)社醫(yī)學(xué)本體參考了醫(yī)學(xué)系統(tǒng)命名法——臨床術(shù)語（Snomed CT）的架構(gòu)，融合了《中國分類主題詞表》醫(yī)學(xué)類、國際疾病傷害及死因分類標準第十版（ICD-10）、手術(shù)與操作分類代碼（ICD-9-CM-3）、《醫(yī)學(xué)主題詞表》（MeSH）、解剖學(xué)治療學(xué)及化學(xué)分類系統(tǒng)（ATC）等國內(nèi)外主題詞表、術(shù)語表而形成。

人衛(wèi)社醫(yī)學(xué)本體按術(shù)語類型一一展開，計劃分多期進行。其中，醫(yī)學(xué)核心術(shù)語共13類，通用術(shù)語共9類。第一期是構(gòu)建疾病本體。如圖2所示，人衛(wèi)社通過考察疾病的通用信息，擬從部位、病因、病理、癥狀/體征、檢查、檢驗、治療手段、藥物幾個維度以及上下位關(guān)系（IS A）構(gòu)建疾病本體。

圖2 疾病本體結(jié)構(gòu)圖

3. 構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域的知識圖譜

知識圖譜最早由Google提出，是一種結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及“實體—屬性—屬性值”。每個實體（概念）可以用一個全局唯一確定的標識符來標識，關(guān)系則用來連接兩個實體（概念），刻畫它們之間的關(guān)聯(lián)，每個屬性值可用來刻畫實體的內(nèi)在特性。知識圖譜本質(zhì)上是一種語義網(wǎng)絡(luò)，結(jié)點代表實體（概念），邊代表實體（概念）之間的各種語義關(guān)系。實體（概念）之間通過語義關(guān)系相互連接，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。知識圖譜構(gòu)建的過程可分為知識抽取、知識對齊和知識推理。知識抽取包括實體的提取和關(guān)系/屬性的提取。知識對齊包括實體對齊和關(guān)系/屬性對齊。實體對齊也稱為實體匹配（entity matching）或?qū)嶓w解析（entity resolution），旨在發(fā)現(xiàn)表達不同但卻代表醫(yī)學(xué)領(lǐng)域同一對象的實體，并將這些實體歸納為一個具有唯一標識的實體對象。關(guān)系/屬性對齊與實體對齊類似，通過這個過程可形成高質(zhì)量的知識。知識推理用于發(fā)現(xiàn)隱含知識，一般通過可擴展的規(guī)則引擎來完成。此外，知識推理還可以豐富知識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

人衛(wèi)社醫(yī)學(xué)知識圖譜數(shù)據(jù)主要源于人衛(wèi)臨床知識庫資源，結(jié)構(gòu)分為數(shù)據(jù)層和模式層兩層。數(shù)據(jù)層存儲的主要是從文本中提取的“實體—關(guān)系—實體”，或“實體—屬性—屬性值”，例如流行性感冒—臨床表現(xiàn)—發(fā)熱、紅細胞—正常值—（4--5.5）X1012/L。模式層主要存儲規(guī)則、條件、公理和醫(yī)學(xué)本體，用于對數(shù)據(jù)層的管理。構(gòu)建流程既遵循構(gòu)建過程的一般規(guī)律，又結(jié)合醫(yī)學(xué)資源和人衛(wèi)社資源的特點進行。鑒于實體和關(guān)系/屬性的提取難度大、準確性難以保證，以及實體之間較明確的關(guān)系，人衛(wèi)社將三元組提取的過程簡化，將實體的屬性統(tǒng)一為關(guān)系，僅提取實體（概念），根據(jù)預(yù)先設(shè)定的關(guān)系類型標注提取的實體（概念）之間可能存在的關(guān)系，并且暫不進行知識推理，留待知識圖譜完善后再進行。其總體流程為：數(shù)據(jù)預(yù)處理→實體種類確定、關(guān)系/屬性定義→實體（概念）抽取→實體（概念）標準化→三元組審核知識圖譜形成。

4. 獲取用戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建個性化知識圖譜

用戶需求分析包括4個方面：靜態(tài)屬性分析、動態(tài)屬性分析、用戶消費屬性分析和用戶心理屬性分析。靜態(tài)屬性指的是用戶在網(wǎng)頁上填寫的基本信息。可獲取的用戶個人信息有以下幾項：用戶名、真實姓名、性別、出生年月、手機號、所在院校、從事專業(yè)等。動態(tài)屬性指的是用戶使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息。比如想了解用戶的醫(yī)學(xué)知識偏好和學(xué)習(xí)手段，可獲取的信息有用戶的檢索歷史、收藏記錄、點擊記錄、瀏覽記錄和時長、下載記錄、閱讀筆記等。用戶消費屬性指的是用戶的消費水平、消費心理、消費嗜好等?？色@取的信息有用戶購買的圖書名稱、圖書的價格等。用戶心理屬性指的是用戶的生活、工作、情感狀態(tài)、社交等。可獲取的信息有用戶上網(wǎng)時間、關(guān)注人群、交友圈等。比如依據(jù)用戶靜態(tài)屬性分析，可先將人衛(wèi)社用戶分為專業(yè)用戶和大眾用戶兩大類，其中主要為專業(yè)用戶；專業(yè)用戶又可再細分為醫(yī)學(xué)生、教師、醫(yī)務(wù)人員（醫(yī)師、護士、藥師）、科研人員等類別。通過逐級向下劃分的方式，便可形成用戶分類樹形結(jié)構(gòu)，這可為針對某類用戶的共同需求研發(fā)產(chǎn)品提供參考。此外，還可將用戶性別、年齡等靜態(tài)屬性與用戶其他屬性結(jié)合，進行統(tǒng)計分析，形成用戶群的多種分類。

人衛(wèi)社通過實踐證明，綜合分析用戶屬性，形成用戶多維度需求情況分析結(jié)果，在用戶查詢理解信息、檢索結(jié)果排序和知識推送方面可起到有效的優(yōu)化作用。

5. 嵌入式的知識服務(wù)模式——以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域用戶為例

醫(yī)學(xué)是一門覆蓋面廣、內(nèi)容精深復(fù)雜的自然科學(xué)。隨著研究的不斷深入，醫(yī)學(xué)專業(yè)分科越來越細，研究和利用醫(yī)學(xué)的臨床醫(yī)生或者醫(yī)學(xué)科研工作者不僅渴求信息，更渴求專業(yè)的知識內(nèi)容。臨床醫(yī)生沒有大量的時間和精力獲取知識，一旦脫離工作環(huán)境，學(xué)習(xí)目標將不明確，效率比較低。因此，這個領(lǐng)域迫切需要建立一種嵌入式的知識服務(wù)模式，這種模式可幫助臨床醫(yī)生在繁忙的臨床工作或科研活動中補充知識，及時解決遇到的問題，且不需要專門花費大量的時間和精力去學(xué)習(xí)。

圖3 臨床診療過程中嵌入知識服務(wù)流程圖

臨床診療極其復(fù)雜，它不是一個簡單的線性處理過程。圖3是在臨床診療過程中嵌入知識服務(wù)的基本流程，簡單展示在不同環(huán)節(jié)可能實現(xiàn)的知識服務(wù)。知識服務(wù)是循環(huán)迭代知識獲取、知識吸收、知識創(chuàng)新、知識應(yīng)用這幾個環(huán)節(jié)，不斷調(diào)整和優(yōu)化知識服務(wù)產(chǎn)品和解決方案的過程。在臨床診療過程中嵌入知識服務(wù)是一種主動的、與用戶交互的服務(wù)方式，它可以隨著用戶需求的變化調(diào)整服務(wù)方式、服務(wù)地點以及服務(wù)內(nèi)容。

人衛(wèi)社針對臨床診療提供嵌入式知識服務(wù)，建立了疾病知識庫、病例數(shù)據(jù)庫、臨床診療路徑數(shù)據(jù)庫、診療指南知識庫和臨床用藥參考知識庫。這些數(shù)據(jù)庫的知識內(nèi)容組織與臨床診療體系一致，如采用ICD-10和ICD-9-CM-3組織內(nèi)容、提供服務(wù)，具體的服務(wù)方式是將知識服務(wù)部署到醫(yī)院內(nèi)部服務(wù)器，門診病房的計算機通過醫(yī)院局域網(wǎng)可以隨時訪問知識庫，醫(yī)務(wù)人員還可以通過手機應(yīng)用連接局域網(wǎng)知識庫。后續(xù)人衛(wèi)社會將知識庫與醫(yī)院信息系統(tǒng)進行整合，屆時可實時獲取醫(yī)生輸入的病患信息，對信息進行分析，結(jié)合人工智能技術(shù)，可充分了解醫(yī)生所面對病患的個體情況，進而可結(jié)合知識圖譜提供與之相關(guān)的知識內(nèi)容。除了輔助臨床診療，嵌入式知識服務(wù)還可以跟蹤臨床醫(yī)生在診療過程中尋求知識的行為，通過采集積累，了解臨床醫(yī)生關(guān)注的知識內(nèi)容范圍和其研究的發(fā)展方向，形成個性化知識圖譜，并與整體知識圖譜映射，提供精準的知識服務(wù)。

6.知識服務(wù)平臺的研發(fā)思路——以人衛(wèi)臨床知識庫為例

內(nèi)容是知識服務(wù)的基礎(chǔ)，技術(shù)是知識服務(wù)的重要支撐和保障。平臺面向用戶交互，通過本體管理內(nèi)容，以大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶需求，是為用戶提供嵌入式、個性化知識服務(wù)的場所和環(huán)境。

人衛(wèi)臨床知識庫是在醫(yī)學(xué)生有學(xué)習(xí)知識需求、臨床醫(yī)生有診療輔助需求的驅(qū)動下，以資源的組織與整合為基礎(chǔ)，構(gòu)建的包括疾病知識庫、病例數(shù)據(jù)庫、臨床診療路徑數(shù)據(jù)庫、診療指南知識庫、臨床用藥參考知識庫、影像圖片數(shù)據(jù)庫和視頻數(shù)據(jù)庫等在內(nèi)的具有中西醫(yī)特色的知識服務(wù)平臺。從功能模塊的角度來看，這個平臺的應(yīng)用主要包括基于本體和知識圖譜的資源加工系統(tǒng)、基于語義的全文檢索系統(tǒng)、基于共現(xiàn)分析的知識關(guān)聯(lián)系統(tǒng)和基于用戶信息的個性化服務(wù)系統(tǒng)。人衛(wèi)臨床知識庫借助系統(tǒng)提供的各種資源分析及檢索工具，為用戶提供信息瀏覽、相關(guān)文獻推薦、知識地圖等各種知識服務(wù)。

（1）基于本體和知識圖譜的資源加工系統(tǒng)

人衛(wèi)社資源標引以本體和知識圖譜為標準，從整體和局部分層次進行。標引圖書時將標引層次分為圖書整體、篇章、節(jié)、小節(jié)、段落幾個層面，標引結(jié)果區(qū)分主次。如“抗高血壓藥的合理應(yīng)用”，核心主題為“抗高血壓藥、合理應(yīng)用”，次要主題為“高血壓……”，可根據(jù)數(shù)據(jù)特征、用戶關(guān)注點標引多個字段內(nèi)容。關(guān)于疾病的內(nèi)容，除標引疾病外，還應(yīng)標出疾病的易感人群、所屬臨床科室等。至于檢驗的內(nèi)容，則應(yīng)標引標本名稱。

（2）基于語義的全文檢索系統(tǒng)

檢索系統(tǒng)的主要功能是對平臺中其他系統(tǒng)提供的資源進行索引，為用戶提供統(tǒng)一的檢索服務(wù)，同時以多種形式呈現(xiàn)檢索結(jié)果，滿足用戶的個性化需求。平臺建設(shè)之初，沒有針對醫(yī)學(xué)內(nèi)容的搜索引擎，我們基于開源的Lucene項目，對醫(yī)學(xué)分詞進行優(yōu)化，將詞典分詞和算法分詞結(jié)合，開發(fā)醫(yī)學(xué)新詞發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，不斷補充醫(yī)學(xué)專業(yè)分詞。平臺的全文檢索系統(tǒng)具有多種檢索功能，包括基本檢索、高級檢索、分類檢索、二次檢索、精確檢索、擴展檢索、語義檢索等。檢索系統(tǒng)組件提供的服務(wù)則主要包括輸入檢索詞提示、熱點關(guān)鍵詞提示、檢索結(jié)果聚合、檢索結(jié)果篩選、日志分析組件等。

（3）基于共現(xiàn)分析的知識關(guān)聯(lián)系統(tǒng)

共現(xiàn)分析是將各種信息載體中的共現(xiàn)信息定量化的分析方法，以揭示信息的內(nèi)容關(guān)聯(lián)和特征項所隱含的寓意。在計算機技術(shù)的輔助下，共現(xiàn)分析以其方法的簡明性和分析結(jié)果的可靠性，成為支撐信息內(nèi)容分析的重要手段和工具。面對海量的信息資源，如何從宏觀層面上分析知識內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)，把握信息資源的核心主題，為用戶提供一個快速進入研究領(lǐng)域的知識入口，對知識服務(wù)而言有重要的意義。我們在構(gòu)建醫(yī)學(xué)詞表、醫(yī)學(xué)本體和知識圖譜的基礎(chǔ)上，對標引分類的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容進行共現(xiàn)分析，建立醫(yī)學(xué)概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，一方面有助于知識圖譜的動態(tài)更新，另一方面可以發(fā)現(xiàn)新知識。舉例來說，A表示一種物質(zhì)的攝入可能導(dǎo)致某生理改變B，而B的生理變化又引發(fā)某一器官的疾病C，D藥物是治療疾病C的非針對性藥物，這樣，可獲得A作用于C和D并影響B(tài)的有用信息。這種隱含聯(lián)系在單獨一篇文獻中是發(fā)現(xiàn)不了的，但通過關(guān)聯(lián)關(guān)系的梳理，我們能夠把這種隱含聯(lián)系挖掘出來。

（4）基于用戶信息的個性化服務(wù)系統(tǒng)

知識服務(wù)是面向個人問題提供解決方案的服務(wù)模式，需要通過多種方式獲取用戶信息，實現(xiàn)用戶“畫像”。只有充分理解用戶需求，才能提供精準的知識服務(wù)。知識服務(wù)的作用在于，進行檢索時，可通過語義分析，發(fā)掘檢索的核心需求，與醫(yī)學(xué)知識圖譜映射，查找和推薦相關(guān)內(nèi)容。我們在用戶注冊和使用平臺時，會建議用戶填寫從事的專業(yè)和感興趣的相關(guān)專業(yè)，并在用戶檢索和瀏覽內(nèi)容時，根據(jù)學(xué)科及疾病分類體系，細化用戶專注的領(lǐng)域，根據(jù)用戶專注領(lǐng)域的不同，對內(nèi)容進行加權(quán)調(diào)整。此外，用戶在平臺上發(fā)表的內(nèi)容也是獲取用戶信息的重要來源，我們可通過用戶與用戶的互動發(fā)現(xiàn)、采集重要信息。

二、出版企業(yè)開展知識服務(wù)面臨的問題與思考

1. 編輯和出版企業(yè)應(yīng)轉(zhuǎn)變思路

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，在現(xiàn)代出版企業(yè)中，編輯可利用技術(shù)手段進行知識的二次生產(chǎn)。知識的二次生產(chǎn)是基于用戶明確需求開展的，不一定要按照圖書的出版規(guī)模來策劃，它可能是一個具體問題的解決方法，也可能是某一個操作視頻，這樣的內(nèi)容無法達到圖書出版要求，但在知識服務(wù)方面具有重要意義。作為編輯，要善于從用戶的行為中發(fā)現(xiàn)內(nèi)容短板，及時找到專業(yè)人員彌補短板；作為出版企業(yè)，要圍繞某一領(lǐng)域的知識服務(wù)建立相應(yīng)的內(nèi)容生產(chǎn)出版流程和機制。

2. 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)投入過大，應(yīng)靈活變通

詞表、分類體系、本體和知識圖譜等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建設(shè)是一項非常大的工程，也是實現(xiàn)知識服務(wù)的基礎(chǔ)條件。如果沒有成熟的資源可以運用，出版企業(yè)自建平臺是很難實現(xiàn)的。以MeSH詞表為例，美國國立醫(yī)學(xué)圖書館歷時50余年，投入大量人力、財力，收集的主題詞不到3萬個，這是因為概念的范圍、概念與概念之間的關(guān)系、概念分類等是需要逐項界定的。因此，筆者建議出版企業(yè)最好采用現(xiàn)有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并根據(jù)自己的項目需求進行數(shù)據(jù)優(yōu)化。

3.平臺建設(shè)中的難點突破依賴技術(shù)進步

知識服務(wù)是數(shù)字出版中的一種業(yè)務(wù)模式，技術(shù)與內(nèi)容的關(guān)系是涉及數(shù)字出版本質(zhì)的對應(yīng)關(guān)系。“數(shù)字”是限定出版范圍、方式和手段的關(guān)鍵詞，它包含了數(shù)字技術(shù)、信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及平臺開發(fā)技術(shù)，是實現(xiàn)新型出版的核心。不能理解和掌握相應(yīng)的技術(shù)，也就無法開展相應(yīng)的工作，無法開發(fā)產(chǎn)品和建設(shè)平臺。對于技術(shù)，出版企業(yè)應(yīng)注重的不是技術(shù)研究而是對技術(shù)的靈活運用，要理解相應(yīng)技術(shù)的特點、基本原理和實現(xiàn)邏輯，結(jié)合內(nèi)容和需求合理應(yīng)用現(xiàn)有的成熟技術(shù)。這需要出版企業(yè)針對內(nèi)容領(lǐng)域、出版領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域，培養(yǎng)和建立跨學(xué)科的復(fù)合型人才隊伍。目前開發(fā)的人工智能還處于“感知智能”階段，想提升至能主動理解知識、判斷問題、提供解決方案的“認知智能”階段還有很長的路要走。因此，出版企業(yè)運用人工智能技術(shù)仍依賴技術(shù)的進步。

4. 用戶行為獲取的準確性與用戶服務(wù)

用戶需求挖掘是指以用戶的需求為目標，通過分析海量的數(shù)據(jù)找到用戶的顯性需求和隱性需求的過程。獲取用戶信息涉及用戶體驗和法律問題，獲取準確的用戶需求要在用戶場景中進行，而要在收集到的信息中挖掘用戶的真實需求和隱性需求難度不小。用戶的知識背景、興趣、情感等會隨著時間遷移產(chǎn)生動態(tài)變化，這影響了系統(tǒng)對用戶需求的判斷和用戶對知識服務(wù)的體驗。因此，及時有效地捕獲用戶知識背景、興趣等方面的細微變化，對提升用戶體驗而言至關(guān)重要，這有賴于人工智能技術(shù)的發(fā)展。

|參考文獻|

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