何鑫 李瑩 張夢琪

摘 ?要：人工智能視域下人們對于科技情報(bào)服務(wù)精確性要求顯著提升，使其價(jià)值持續(xù)上升，為情報(bào)工作帶來挑戰(zhàn)和機(jī)遇。文章通過概述人工智能和科技情報(bào)內(nèi)容，結(jié)合人工智能技術(shù)，圍繞關(guān)鍵點(diǎn)、內(nèi)容感知等方面對科技情報(bào)需求自動感知工作進(jìn)行研究，突出科技情報(bào)工作的智慧性、智能化和高效化，優(yōu)化自動感知方案。

關(guān)鍵詞：人工智能;科技情報(bào);自動感知

中圖分類號：TP18 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract： From the perspective of artificial intelligence， people require a significant improvement in the accuracy of scientific and technological information services， so that its value continues to rise， bringing challenges and opportunities for intelligence work. By summarizing the contents of artificial intelligence and scientific and technological information， combined with artificial intelligence technology， this paper studies the automatic perception of scientific and technological information needs concerning the key points， content perception and other aspects， highlighting the wisdom， intelligence and efficiency of scientific and technological information work， and optimizing the automatic perception scheme.

Keywords： artificial intelligence; scientific and technological information; automatic perception

前言

當(dāng)前科技情報(bào)服務(wù)對象不僅局限于特定的行業(yè)和領(lǐng)域，已經(jīng)逐漸滲透至某一技術(shù)和個(gè)人，情報(bào)機(jī)構(gòu)只有提升情報(bào)分析和反應(yīng)能力才可以滿足新需求。因此，機(jī)構(gòu)有必要加強(qiáng)對用戶需求的感知度，依托人工智能技術(shù)構(gòu)建科技情報(bào)的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進(jìn)而挖掘科技情報(bào)感知領(lǐng)域的價(jià)值。

1 人工智能及科技情報(bào)感知概述

1.1 人工智能分析

人工智能又稱AI，伴隨著計(jì)算速度、核心算法的優(yōu)化，該技術(shù)已經(jīng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面趨于成熟。當(dāng)前人工智能技術(shù)可以定制個(gè)性化任務(wù)，結(jié)合不同的環(huán)境響應(yīng)個(gè)體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術(shù)能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，若人類智力水平已無法滿足嚴(yán)苛工作要求，可以借助人工智能技術(shù)處理復(fù)雜工作。同時(shí)，科技情報(bào)感知模塊屬于綜合預(yù)測過程，因此有必要結(jié)合人工智能技術(shù)制定科技情報(bào)感知方案，實(shí)現(xiàn)情報(bào)工作向智慧化、個(gè)性化、精準(zhǔn)化方向發(fā)展。

1.2 情報(bào)感知分析

科技情報(bào)感知主要是工作人員針對采集到的數(shù)據(jù)完成處理、分析，進(jìn)而滿足受眾對于情報(bào)的需求，并對今后其發(fā)展過程進(jìn)行預(yù)測。學(xué)者劉記曾指出，依托科技情報(bào)感知工作可以為實(shí)現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供支持，加快情報(bào)刻畫、情報(bào)感知以及情報(bào)響應(yīng)能力的建設(shè)進(jìn)程。其中，情境感知的研究具有一定復(fù)雜度，G.Chen通過調(diào)查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統(tǒng)，分析情境感知的應(yīng)用程序，得出情境感知是領(lǐng)域普適學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運(yùn)動路徑、溫度等方面的服務(wù)。

因此，科技情報(bào)感知工作對于我國情報(bào)治理、預(yù)先感知等方面影響較大，結(jié)合人工智能技術(shù)創(chuàng)新科技情報(bào)感知模塊已是大勢所趨。當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代科技情報(bào)已經(jīng)不僅停留于文獻(xiàn)領(lǐng)域，正逐漸向多種數(shù)據(jù)源模式發(fā)展，要求科技情報(bào)軟硬件不斷升級優(yōu)化，數(shù)據(jù)存儲和處理水平逐漸升級，進(jìn)而滿足社會對情報(bào)數(shù)據(jù)的需求。

2 人工智能視域下科技情報(bào)需求自動感知研究

2.1 融合關(guān)鍵點(diǎn)

（1）創(chuàng)新驅(qū)動。當(dāng)前科技情報(bào)需求逐漸向科技創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)展，依托我國創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展戰(zhàn)略，基于科學(xué)技術(shù)完成升級和發(fā)展。將科學(xué)技術(shù)和科技情報(bào)相結(jié)合后，情報(bào)工作的創(chuàng)新性較強(qiáng)，具有數(shù)字化和智慧化優(yōu)勢，并突出情報(bào)工作的個(gè)性化和精準(zhǔn)性。因此，依托人工智能技術(shù)完成科技情報(bào)的自動感知十分關(guān)鍵，是當(dāng)前科技發(fā)展的必經(jīng)之路。

（2）前瞻性定位。新時(shí)期資源的網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化發(fā)展為科技情報(bào)研究工作提供大數(shù)據(jù)支持，可以在海量數(shù)據(jù)的收集、分析、處理方面發(fā)揮優(yōu)勢。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)研究方式很難在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提升情報(bào)研究質(zhì)量，同時(shí)會增加研究人員的任務(wù)量。且每位工作人員自身的專業(yè)知識、情報(bào)敏感度、知識狀態(tài)存在差異性，導(dǎo)致最終得出的情報(bào)結(jié)果不同甚至差異化較大。應(yīng)用人工智能技術(shù)完成科技情報(bào)的自動感知十分重要，可以突出工作的準(zhǔn)確性、高效性和穩(wěn)定性。因此，將新興人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)情報(bào)服務(wù)工作相融合是現(xiàn)代情報(bào)領(lǐng)域的關(guān)鍵，如自動獲取和加工情報(bào)、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內(nèi)容的科研成果評價(jià)等[2]。

2.2 內(nèi)容感知

（1）感知系統(tǒng)分析。大數(shù)據(jù)背景下，科技情報(bào)預(yù)測和傳播功能受到重視和應(yīng)用，屬于科技領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，可以對競爭、合作、研究方面進(jìn)行正確的價(jià)值判斷?？萍记閳?bào)感知主要依托可靠、豐富的數(shù)據(jù)，借助“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”模式獲取信息，在多種資料中得到關(guān)鍵的信息和數(shù)據(jù)，進(jìn)而完成科技情報(bào)的感知工作。同時(shí)，數(shù)據(jù)源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優(yōu)勢，因此能夠落實(shí)科技情報(bào)感知工作，篩選數(shù)據(jù)源、除去冗余數(shù)據(jù)、分析剩余有效信息。借助數(shù)據(jù)集模式與知識儲備庫、感知數(shù)據(jù)庫一同為感知過程提供信息支持。內(nèi)容感知系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術(shù)淘汰時(shí)間較短，因此內(nèi)容感知是實(shí)時(shí)更新、持續(xù)變化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。基于相關(guān)輔助項(xiàng)目，幫助用戶了解工作內(nèi)容。例如，借助“科技情報(bào)產(chǎn)品報(bào)告”為感知系統(tǒng)研究和應(yīng)用提供支持，該報(bào)告可以幫助用戶了解系統(tǒng)，提前評估系統(tǒng)實(shí)際能力，便于用戶針對性提出情報(bào)需求。

（2）系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)模式。a. 數(shù)據(jù)源存儲。若想發(fā)揮科技情報(bào)的自動感知作用，系統(tǒng)內(nèi)需要具備大容量數(shù)據(jù)集合，進(jìn)而為感知產(chǎn)品提供分析支持。同時(shí)，數(shù)據(jù)處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰(zhàn)較大。因此，本課題結(jié)合Neo4j數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提升數(shù)據(jù)處理和存儲效率，提高系統(tǒng)適應(yīng)水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數(shù)據(jù)庫主要劃分為兩類應(yīng)用模式：服務(wù)器模式、內(nèi)嵌模式。本課題利用內(nèi)嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數(shù)據(jù)庫和圖模型相互整合。由于API的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數(shù)據(jù)庫完成交互操作。b. 數(shù)據(jù)源分類。若想對數(shù)據(jù)源完成自動分類，建議識別數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)功能。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、詞匯特征等方式劃分?jǐn)?shù)據(jù)源的功能及結(jié)構(gòu)。依托數(shù)據(jù)源要素、類型詞匯特點(diǎn)、詞匯分布特征等方面，依托神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)分類器訓(xùn)練模式，圍繞領(lǐng)域技術(shù)、專題、情報(bào)報(bào)告、組織數(shù)據(jù)庫等方面對數(shù)據(jù)源進(jìn)行分類[3]。c. 構(gòu)建任務(wù)抽取模型。結(jié)合用戶需求抽取目標(biāo)任務(wù)可以充分發(fā)揮科技情報(bào)的自動感知優(yōu)勢，優(yōu)化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網(wǎng)絡(luò)模型抽取數(shù)據(jù)源，并借助長短時(shí)雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數(shù)據(jù)則依托（Conditional random field）條件隨機(jī)得到結(jié)果完成預(yù)測。此模型借助多元組的方式展示數(shù)據(jù)源抽取結(jié)果，圍繞數(shù)據(jù)源性質(zhì)、事項(xiàng)、主體、依據(jù)、對象等要素進(jìn)行連接。

2.3 情境感知

（1）情境感知系統(tǒng)。情境感知系統(tǒng)內(nèi)部因素種類較多，且科技情報(bào)感知階段需要依據(jù)情境完成，并對感知結(jié)果造成影響。因此，在開展科技情報(bào)感知工作時(shí)，建議對特定用戶完成重新評估。同時(shí)，情境感知在情報(bào)感知工作中十分關(guān)鍵，若忽視結(jié)果會對外部情境產(chǎn)生較大影響，使預(yù)測工作喪失精準(zhǔn)度。因此，應(yīng)基于外部情境條件定位事物發(fā)展方向，得到精準(zhǔn)感知結(jié)果，發(fā)揮情報(bào)前瞻性優(yōu)勢。其中在獲取情境數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)關(guān)注“小數(shù)據(jù)”，即初始結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，此類資源雖數(shù)量較小，但是內(nèi)部包含價(jià)值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應(yīng)圍繞橫向和縱向兩個(gè)層面分析，橫向維度是梳理本層實(shí)際情況，針對性選擇研究方法和處理方式;縱向維度則依托時(shí)間節(jié)點(diǎn)理清情境信息。

（2）系統(tǒng)執(zhí)行方案。情境感知系統(tǒng)建設(shè)主要內(nèi)容是借助科技手段獲取某一情境內(nèi)的數(shù)據(jù)并完成融合。因此，情境感知技術(shù)實(shí)際上是借助人工智能中傳感器等技術(shù)，依托計(jì)算機(jī)感知當(dāng)前情境，完成感知應(yīng)用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優(yōu)勢。情境感知包含情境獲取、處理、應(yīng)用三個(gè)階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設(shè)備關(guān)聯(lián)、用戶關(guān)聯(lián)、資源關(guān)聯(lián)、環(huán)境關(guān)聯(lián)情境，并將上述情境信息轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號，利用嵌入系統(tǒng)完成判斷和處理;情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構(gòu)建信息數(shù)據(jù)庫。整合情境感知信息并協(xié)調(diào)對應(yīng)的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數(shù)據(jù)庫內(nèi);服務(wù)應(yīng)用階段相當(dāng)于人工智能處理模塊，可以結(jié)合用戶需求提供合理服務(wù)。

2.4 需求-反饋機(jī)制

（1）工作過程。需求-反饋機(jī)制實(shí)際上可以體現(xiàn)用戶和人工智能間的關(guān)聯(lián)性，屬于科技情報(bào)感知的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包含自動感知信息、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品模塊。依托人工智能技術(shù)，通過AI代理方式減輕工作人員任務(wù)量。其中，AI代理能夠智能化處理多領(lǐng)域工作，如醫(yī)療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報(bào)感知領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)可以準(zhǔn)確、高效、及時(shí)地開展情報(bào)工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數(shù)據(jù)分析處理速度。同時(shí)，科技情報(bào)感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產(chǎn)品的需求發(fā)送至AI代理處，其次借助人工智能模塊分析、整合內(nèi)外感知數(shù)據(jù)庫信息，最后向用戶反饋情報(bào)產(chǎn)品和相關(guān)結(jié)果。

（2）情報(bào)感知產(chǎn)品。情報(bào)感知產(chǎn)品主要結(jié)合用戶產(chǎn)品需求，依據(jù)感知數(shù)據(jù)庫內(nèi)的條件因素預(yù)測今后用戶對于情報(bào)產(chǎn)品的需求，進(jìn)而在后續(xù)工作中有針對性地向用戶推送產(chǎn)品信息，為科技情報(bào)工作的可持續(xù)發(fā)展提供支持。因此，人工智能和科技情報(bào)感知工作相結(jié)合可以充分發(fā)揮自動感知優(yōu)勢，降低對工作人員決策的依賴性。專業(yè)人員依據(jù)多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析與評估，最終得出精準(zhǔn)的感知結(jié)果。同時(shí)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以自動形成情報(bào)感知產(chǎn)品，并向用戶推送反饋數(shù)據(jù)，由主動感知向自動感知發(fā)展，契合新時(shí)期情報(bào)3.0的發(fā)展趨勢，加快國家科技決策和科技創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)程。

3 結(jié)束語

新時(shí)期科技情報(bào)工作需要突出特色化和專業(yè)性特點(diǎn)，以滿足用戶需求。因此，科技情報(bào)工作有必要結(jié)合人工智能技術(shù)，找準(zhǔn)該技術(shù)的主要發(fā)展態(tài)勢。結(jié)合內(nèi)容、情境、需求-反饋模塊優(yōu)化科技創(chuàng)新能力，拓展科技情報(bào)發(fā)展領(lǐng)域，融合多種學(xué)科為后續(xù)情報(bào)工作提供支持，實(shí)現(xiàn)情報(bào)需求自動感知工作的可持續(xù)發(fā)展。

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