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        專題導(dǎo)語:創(chuàng)新情報(bào)的需求與識(shí)別

        2023-01-26 04:21:33曹樹金
        現(xiàn)代情報(bào) 2022年12期
        關(guān)鍵詞:學(xué)術(shù)論文情報(bào)圖譜

        習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中,將“實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng),進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家前列”列為到二〇三五年我國(guó)發(fā)展的總體目標(biāo)之一,指出高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的首要任務(wù),強(qiáng)調(diào)要完善科技創(chuàng)新體系,加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,加快實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)??萍紕?chuàng)新既是百年未有之大變局中的關(guān)鍵變量,也將成為我國(guó)高質(zhì)量發(fā)展的最大增量。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),情報(bào)先行,這是實(shí)踐的要求,也是情報(bào)界需要努力實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。在此背景下,情報(bào)理論和實(shí)踐的重心應(yīng)該向著以科技創(chuàng)新為導(dǎo)向的創(chuàng)新情報(bào)理論和實(shí)踐轉(zhuǎn)變,為實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變,必須加強(qiáng)創(chuàng)新情報(bào)的理論、方法、技術(shù)研究。著眼于情報(bào)學(xué)的認(rèn)知范式和情報(bào)鏈的環(huán)節(jié),我們選擇了創(chuàng)新情報(bào)需求和創(chuàng)新情報(bào)識(shí)別的主題,基于特定的情境進(jìn)行了一定的實(shí)證研究,現(xiàn)將初步成果組織為“創(chuàng)新情報(bào)的需求與識(shí)別”專題。

        對(duì)創(chuàng)新情報(bào)需求一般規(guī)律和各種情境中的創(chuàng)新情報(bào)需求特征的把握,是創(chuàng)新情報(bào)理論和實(shí)踐需要首先完成的任務(wù),如何精準(zhǔn)把握創(chuàng)新情報(bào)需求,以保證高效提供創(chuàng)新情報(bào),強(qiáng)力支持創(chuàng)新實(shí)踐,是我們面臨的第一個(gè)挑戰(zhàn)。針對(duì)復(fù)雜多樣、變化多端的創(chuàng)新情報(bào)需求,從浩如煙海的信息和大數(shù)據(jù)資源中識(shí)別和挖掘出精準(zhǔn)的創(chuàng)新情報(bào),以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新知識(shí),揭示創(chuàng)新規(guī)律,支持創(chuàng)新活動(dòng),助力提高我國(guó)的創(chuàng)新能力,是當(dāng)今時(shí)代賦予情報(bào)工作者的重要使命。

        本專題組織了3篇論文,分別從創(chuàng)新情報(bào)需求特征分析、創(chuàng)新需求情報(bào)挖掘以及創(chuàng)新情報(bào)識(shí)別方面展開了一些探索,以期做出些許貢獻(xiàn)?!秳?chuàng)新導(dǎo)向的研究生課程論文寫作情境中情報(bào)需求特征實(shí)證研究》通過論文寫作過程的信息交互日志分析在不同創(chuàng)新目標(biāo)明確程度、不同論文寫作階段,用戶的論文創(chuàng)新情報(bào)需求特征及其變化規(guī)律,為信息系統(tǒng)優(yōu)化支持論文創(chuàng)新的情報(bào)揭示和輸出提供依據(jù)?!秳?chuàng)新視角的論文間關(guān)聯(lián)挖掘研究》運(yùn)用深度學(xué)習(xí)方法識(shí)別學(xué)術(shù)論文中句子級(jí)的結(jié)論、不足、展望以及研究目的與意義,結(jié)合語義相似度算法和模糊邏輯進(jìn)行學(xué)術(shù)論文間“承前啟后”關(guān)聯(lián)挖掘,為從論文中智能獲取科研創(chuàng)新需求的情報(bào),提升學(xué)者通過論文獲取創(chuàng)新方向和思路的效率,進(jìn)行了初步的探討。《基于知識(shí)圖譜的科技論文創(chuàng)新點(diǎn)動(dòng)態(tài)識(shí)別研究》利用Bert4keras深度學(xué)習(xí)框架,從科技論文摘要中抽取研究問題、方法、技術(shù)要點(diǎn)、結(jié)論等實(shí)體及其關(guān)系構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜和單篇論文的知識(shí)圖譜(子圖譜),通過子圖譜與領(lǐng)域知識(shí)圖譜的對(duì)比,識(shí)別論文創(chuàng)新點(diǎn),并在知識(shí)補(bǔ)充與對(duì)比的循環(huán)往復(fù)中形成創(chuàng)新點(diǎn)動(dòng)態(tài)識(shí)別機(jī)制,從而挖掘論文中的創(chuàng)新情報(bào),助力科研創(chuàng)新。

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