基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知研究

基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知研究摘要：[目的/意義]隨著信息社會的發(fā)展，科技情報(bào)感知技術(shù)在新時(shí)代國家科技情報(bào)治理工作中扮演著越來越重要的角色，如何準(zhǔn)確、高效、智能地進(jìn)行情報(bào)工作是當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵議題。[方法/過程]人工智能技術(shù)在21世紀(jì)初期掀起了技術(shù)革命的浪潮，并迅速滲透到生產(chǎn)、生活的方方面面，基于此文章在吸收借鑒傳統(tǒng)情報(bào)感知技術(shù)的研究方法下，提出了基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知研究方法，并分模塊提出了實(shí)現(xiàn)方案。[結(jié)果/結(jié)論]21世紀(jì)的科技情報(bào)感知工作需要適應(yīng)瞬時(shí)變化的信息時(shí)代，也需要趕上科學(xué)技術(shù)發(fā)展的腳步，逐步實(shí)現(xiàn)科技情報(bào)工作的高效化、智能化、智慧化，因此基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知過程在未來會成為科技情報(bào)工作發(fā)展的潮流。關(guān)鍵詞：科技情報(bào)；情報(bào)感知；人工智能；情境感知；情報(bào)感知框架長久以來，外界對于情報(bào)工作一直持有這樣的觀點(diǎn)，即：情報(bào)工作的唯一功能是支撐決策，但是對于情報(bào)研究人員來說這個(gè)說法具有片面性，不能準(zhǔn)確表述情報(bào)工作的工作性質(zhì)，情報(bào)工作所扮演的角色并不只是支撐決策，作為情報(bào)工作的核心環(huán)節(jié)，情報(bào)感知也應(yīng)該得到注重。十九大以來，我國進(jìn)入了社會主義新時(shí)代，進(jìn)入新時(shí)代后的科技情報(bào)工作使命是為科技創(chuàng)新和科學(xué)決策服務(wù)，為了適應(yīng)知識大爆炸與大數(shù)據(jù)時(shí)代，國家已經(jīng)開始重視并革新科技情報(bào)工作，科技情報(bào)感知功能已經(jīng)獲得了情報(bào)界的重視?？萍记閳?bào)資源是一個(gè)國家重要的戰(zhàn)略資源和知識財(cái)富?？萍记閳?bào)工作的時(shí)代重點(diǎn)是由不同時(shí)代背景下情報(bào)的屬性特點(diǎn)及其發(fā)展變化來決定的，只有充分認(rèn)識并把握新形勢下情報(bào)屬性特征的變化及由其決定的科技情報(bào)工作的目標(biāo)定位、核心及時(shí)代工作重點(diǎn)，才能更好地開展新時(shí)期的科技情報(bào)工作[1]。新時(shí)代國家科技情報(bào)工作的核心任務(wù)是服務(wù)于國家發(fā)展戰(zhàn)略的制定，國家戰(zhàn)略的制定需要進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)研、縝密的分析、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q策，國家科技情報(bào)工作的重要環(huán)節(jié)是對科技情報(bào)的感知、刻畫和響應(yīng)，這一環(huán)節(jié)發(fā)生在決策制定之前，在很大程度上對決策的導(dǎo)向有一個(gè)清晰的把握，科技情報(bào)需求感知能力水平是國家戰(zhàn)略成功與否的關(guān)鍵性因素，為了完善國家科技情報(bào)治理，實(shí)現(xiàn)“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”計(jì)劃[2]，情報(bào)感知研究也注定要成為國家科技情報(bào)工作革新的關(guān)鍵點(diǎn)。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)、生活的方方面面，人工智能發(fā)展火熱，并將在未來情報(bào)工作領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，本文就如何將人工智能技術(shù)運(yùn)用到科技情報(bào)感知過程進(jìn)行可行性的分析，希望通過人工智能技術(shù)有效提高科技情報(bào)感知的服務(wù)水平，推動情報(bào)工作精準(zhǔn)、智能、高效地發(fā)展。目前對于情報(bào)感知過程的研究還沒有達(dá)到完善的水平，如今還存在著以下挑戰(zhàn)：1)內(nèi)容感知系統(tǒng)與情境感知系統(tǒng)相互獨(dú)立工作。在科技情報(bào)感知過程中，內(nèi)容感知系統(tǒng)與情境感知系統(tǒng)兩部分相對獨(dú)立，內(nèi)容感知系統(tǒng)由各類數(shù)據(jù)集、情報(bào)感知數(shù)據(jù)庫以及情報(bào)人員知識儲備數(shù)據(jù)庫等組成。趙柯然把情報(bào)感知定義為是在相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上結(jié)合特定情境對事物發(fā)展態(tài)勢做出的理解、預(yù)判和應(yīng)對，她提出情境感知系統(tǒng)則是由用戶背景、地理環(huán)境以及周邊資源等情境因素構(gòu)成[3]。當(dāng)前對于情報(bào)感知的研究都是將內(nèi)容感知與情境感知作為獨(dú)立系統(tǒng)分別進(jìn)行分析，國內(nèi)外從事情報(bào)感知研究的學(xué)者們尚未提出過兩部分系統(tǒng)之間的相互感知關(guān)系。本文認(rèn)為，外部的情境因素會對內(nèi)容感知系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、整理、分析、融合以及外部信息源的流入等環(huán)節(jié)都有一定的影響，如果在今后的科學(xué)研究中將這一重要影響條件加以考慮，會使科技情報(bào)感知工作更加嚴(yán)謹(jǐn)、可靠甚至更具有權(quán)威性。2)缺少完整的科技情報(bào)感知框架。通過翻閱國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于情報(bào)感知方面的科研成果，筆者發(fā)現(xiàn)，目前，情報(bào)感知技術(shù)還沒有得到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，一些學(xué)者對于情報(bào)感知過程的研究只是抽取情報(bào)感知過程的某個(gè)角度進(jìn)行詳細(xì)的探討分析，雖然分析結(jié)果獨(dú)到全面，也提出了具有建設(shè)性意義的命題，但是卻缺乏一個(gè)完整的研究框架。本文認(rèn)為對于某項(xiàng)研究過程的探究，缺少了完整的體系框架，就相當(dāng)于失去了各系統(tǒng)模塊間聯(lián)系的地圖，所以一個(gè)有效合理的研究框架會起到事半功倍的效果，如果能夠構(gòu)建起一個(gè)完整的科技情報(bào)感知框架，那么對于科技情報(bào)感知的研究就會變得規(guī)范化、合理化和系統(tǒng)化，情報(bào)研究人員在框架的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究也會更加得心應(yīng)手，基于完整的科技情報(bào)感知系統(tǒng)框架的研究也往往會挖掘出更深層次的價(jià)值。1相關(guān)研究1.1人工智能技術(shù)人工智能(簡稱AI)，早在20世紀(jì)50年代，香農(nóng)、麥卡錫、明斯基等10位科學(xué)家在一次頭腦風(fēng)暴式的研討會上就曾提出過人工智能的設(shè)想[4]，后來人工智能的發(fā)展幾經(jīng)沉浮，隨著核心算法的改進(jìn)，計(jì)算速度的突破，以及海量數(shù)據(jù)的支撐，人工智能技術(shù)在21世紀(jì)初期掀起了技術(shù)革命的浪潮[5]。最近幾年，國家全面實(shí)施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快人工智能等技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化，國家政策支撐人工智能獲得迅速的發(fā)展并取得了豐碩的成果[6]。根據(jù)高德納公司最近發(fā)布的《2018人工智能技術(shù)成熟度曲線》顯示，目前人工智能技術(shù)在自然語言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等十幾項(xiàng)技術(shù)方面的發(fā)展已經(jīng)近乎于成熟，并且人工智能的發(fā)展已經(jīng)呈現(xiàn)出一種扶搖直上的趨勢[7]；麥肯錫公司發(fā)布的《失去與被創(chuàng)造的工作：自動化時(shí)代的勞動力轉(zhuǎn)換》指出，到2030年，在未考慮到人工智能技術(shù)的條件下中國將會有16%～31%的勞動力被自動化取代[8]；人工智能技術(shù)正在以一種不可抵擋的氣勢強(qiáng)勢入駐人類的生產(chǎn)生活中，張曉林指出目前基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的對未知知識的發(fā)現(xiàn)正成為研究與實(shí)踐的熱點(diǎn)，人工智能技術(shù)正在推動學(xué)術(shù)領(lǐng)域?qū)τ谥R發(fā)現(xiàn)的重新定義[9]；Minsky等認(rèn)為人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性定制任務(wù)，它可以根據(jù)不同情境下個(gè)體的特定需求，制定問題的解決方案，為用戶提供幫助，實(shí)現(xiàn)用戶需求[10]。目前人工智能科技下的前沿科技產(chǎn)品正如雨后春筍般涌現(xiàn)，在圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中取得勝利的AlphaGo，基于語音識別技術(shù)的人工智能虛擬助理，迅速成熟地可以進(jìn)行復(fù)雜醫(yī)療手術(shù)的智能醫(yī)用機(jī)器人，甚至醫(yī)生可以通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對醫(yī)療影像進(jìn)行快速讀片和智能診斷[11]，以及適用于智慧城市、智能交通、智慧物聯(lián)、智慧小區(qū)、智慧監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測等應(yīng)用場景，集各種數(shù)據(jù)的采集、運(yùn)算、監(jiān)控、反饋、控制等功能于一體的“航天智芯2.0”[12]。圖書情報(bào)學(xué)科也積極投身于智能化技術(shù)革命的浪潮中，王世偉提出智慧圖書館是未來圖書館發(fā)展的新模式，在智能技術(shù)支持下圖書館能夠無所不在、無時(shí)不在地實(shí)現(xiàn)書書相聯(lián)、書人相聯(lián)、人人相聯(lián)[13]。梁玉芳等認(rèn)為人工智能技術(shù)可以幫助圖書館更好地實(shí)現(xiàn)價(jià)值和目標(biāo)，促進(jìn)圖書館服務(wù)的提升，雖然現(xiàn)階段還存在一些問題，但是圖書館應(yīng)用人工智能技術(shù)一定是未來圖書館發(fā)展的新趨勢[14]。柳益君等提出了人工智能+圖書館的知識服務(wù)創(chuàng)新模式體系，旨在智能化和智慧化的知識服務(wù)[15]。數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化是智慧圖書館的技術(shù)基礎(chǔ)，將使圖書館在不久的將來真正邁向可持續(xù)發(fā)展之路。通過上文的描述可知，人工智能技術(shù)可以高效地處理海量數(shù)據(jù)，當(dāng)人類的智力無法達(dá)到情報(bào)分析工作大量嚴(yán)苛的要求時(shí)，有必要采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人類不能完成的復(fù)雜處理工作[16]，而科技情報(bào)感知是一個(gè)基于多源數(shù)據(jù)分析的并對未來科技走向提供預(yù)測的綜合過程，基于此，本文提出了基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知研究方法，人工智能技術(shù)的應(yīng)用為科技情報(bào)自動感知過程的建立奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，使得科技情報(bào)工作真正向智慧型發(fā)展，體現(xiàn)出情報(bào)服務(wù)工作的精準(zhǔn)化、個(gè)性化、主動性。1.2情報(bào)感知科技情報(bào)感知過程，即情報(bào)工作人員通過對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理以滿足用戶當(dāng)前對于科技情報(bào)的迫切需求并對未來的發(fā)展做出可靠的預(yù)測的過程[17]。近幾年來，國內(nèi)外的學(xué)者相繼從不同角度對情報(bào)感知過程進(jìn)行了研究與探討。王延飛等提出國家科技情報(bào)治理研究強(qiáng)調(diào)重視情報(bào)工作在情報(bào)感知、情報(bào)刻畫和情報(bào)響應(yīng)等方面的特殊要求，追求營造健康、可持續(xù)的科技情報(bào)生態(tài)環(huán)境[18]。劉記等提出以情報(bào)感知為核心任務(wù)抓手的科技情報(bào)治理現(xiàn)代化實(shí)現(xiàn)途徑，為實(shí)現(xiàn)我國參與全球治理、推進(jìn)治理體系與治理能力現(xiàn)代化的目標(biāo)，更加需要倡導(dǎo)情報(bào)感知、情報(bào)刻畫和情報(bào)響應(yīng)的關(guān)鍵能力建設(shè)[19]。情境感知研究是一個(gè)古老而豐富的研究領(lǐng)域，相關(guān)研究人員基于這個(gè)主題進(jìn)行了深入的思考，并且構(gòu)建了幾個(gè)情境感知應(yīng)用程序來證明這種新技術(shù)的有用性，但是該項(xiàng)應(yīng)用程序從未被日常用戶廣泛使用。G.Chen為了更好地理解情境意識，對該領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行了調(diào)查，通過對情境類型、情境信息模型、情境信息收集和傳播系統(tǒng)，以及適應(yīng)不斷變化的情境感知應(yīng)用程序進(jìn)行了深入調(diào)查，他發(fā)現(xiàn)目前對于準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)情境信息，有效傳播情境信息以及充分利用情境信息等方面的研究仍處于萌芽階段，但是他仍舊認(rèn)為情境感知作為普適計(jì)算的內(nèi)在屬性是構(gòu)成普適學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)[20]。一些學(xué)者在總結(jié)尚未在圖書館中使用但適用于下一代數(shù)字圖書館的尖端信息技術(shù)中提出，情境感知可以確認(rèn)為下一代圖書館的特征，情境感知技術(shù)可以作為解釋圖書館4.0的關(guān)鍵詞[21]。W.Hu等提出應(yīng)用情境感知技術(shù)的下一代數(shù)字圖書館可以為用戶提供更好的服務(wù)，基于情境感知技術(shù)的圖書館可以為讀者提供量身定制的服務(wù)，系統(tǒng)可以通過檢測用戶的行為、移動路徑和體溫等為用戶提供適當(dāng)?shù)臏囟取穸群驼彰鞯目刂埔约熬o急援助等服務(wù)[22]。通過以上各位學(xué)者對情報(bào)感知的相關(guān)研究，筆者發(fā)現(xiàn)情報(bào)感知技術(shù)在國家科技情報(bào)治理、不同情境預(yù)先感知等方面都有很成功的應(yīng)用，回顧歷史、著眼現(xiàn)在、面向未來，基于情報(bào)感知的研究正逐步在業(yè)務(wù)與學(xué)術(shù)活動中引起業(yè)界和學(xué)界同仁的關(guān)注與思考，所以情報(bào)感知技術(shù)注定會成為未來圖書情報(bào)領(lǐng)域適應(yīng)高新科技發(fā)展潮流趨勢的標(biāo)簽。1.3對于提出基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知研究的思考從上文的討論中可以看出，人工智能技術(shù)是人類社會未來發(fā)展進(jìn)程中不可或缺的顛覆性技術(shù)，而情報(bào)感知研究是目前情報(bào)工作的核心關(guān)切，是未來情報(bào)學(xué)術(shù)創(chuàng)新探索的有力保障，將兩者結(jié)合到一起進(jìn)行科技情報(bào)工作的探究，主要有以下兩點(diǎn)思考：一是創(chuàng)新驅(qū)動，新時(shí)期科技情報(bào)需求向科技創(chuàng)新情報(bào)需求轉(zhuǎn)變，在國家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的大背景下，這些圍繞著科學(xué)技術(shù)自身發(fā)展的情報(bào)工作也需要發(fā)生創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，所以將科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物應(yīng)用到科技到情報(bào)工作中去便是一種大膽的創(chuàng)新舉措，人工智能技術(shù)使得科技情報(bào)工作真正向智慧型發(fā)展，體現(xiàn)出情報(bào)服務(wù)工作的精準(zhǔn)化、個(gè)性化、創(chuàng)新化，在科技情報(bào)自動感知過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)既是情報(bào)工作領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)創(chuàng)新之舉，又是一條現(xiàn)代科技發(fā)展的必由之路。二是前瞻定位，隨著信息資源數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，科技情報(bào)研究所用的信息資源也開始呈現(xiàn)出一些大數(shù)據(jù)的特征，基于海量數(shù)據(jù)開展的情報(bào)研究與分析正在獲得越來越多的重視[23]。傳統(tǒng)的研究方法往往難以在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上確保情報(bào)研究成果的質(zhì)量，而且情報(bào)研究人員自身也會感覺任務(wù)很重工作量大，吳晨生等提出在傳統(tǒng)的情報(bào)感知過程中，情報(bào)人員的情報(bào)敏感度、知識結(jié)構(gòu)、知識狀態(tài)等個(gè)體差異會導(dǎo)致各自生產(chǎn)的情報(bào)結(jié)果相異，甚至對立[24]。所以在科技情報(bào)自動感知過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)可以確保情報(bào)工作高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定地進(jìn)行。根據(jù)上文所述，將傳統(tǒng)的信息服務(wù)和情報(bào)工作與新興的人工智能技術(shù)相結(jié)合是現(xiàn)代情報(bào)學(xué)發(fā)展的大趨勢，目前在這方面的研究已經(jīng)取得了一些成果，例如文本信息的自動化、情報(bào)自動采集和加工技術(shù)、基于大數(shù)據(jù)的人工智能決策系統(tǒng)、以語義內(nèi)容分析為基礎(chǔ)的科研成果評價(jià)等[25]，所以基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知技術(shù)是具有可行性的，會在打破傳統(tǒng)科技情報(bào)工作模式下為情報(bào)工作注入“新鮮血液”，為學(xué)科引進(jìn)值得期待的新思路、新理念。2基于人工智能的科技情報(bào)需求自動感知過程體系構(gòu)建本文提出的基于人工智能技術(shù)的科技情報(bào)感知過程的實(shí)現(xiàn)思路見圖1，整個(gè)體系模型可以分成三大模塊，下面給出詳細(xì)的描述與實(shí)現(xiàn)方案。2.1模塊1：內(nèi)容感知系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代條件下，科技情報(bào)“尖兵”“耳目”的作用越來越得到各方的關(guān)注，科技情報(bào)是科技情報(bào)工作者基于對科技領(lǐng)域最新研究進(jìn)展、趨勢、競爭合作關(guān)系等信息做出的有價(jià)值的判斷[26]?？萍记閳?bào)感知過程的實(shí)現(xiàn)需要有廣泛、可靠且豐富的科技情報(bào)數(shù)據(jù)作為支撐，進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)時(shí)代后信息的獲取愈發(fā)容易，在雜亂無章的各類科技情報(bào)資料中提取出有用數(shù)據(jù)與信息是科技情報(bào)感知過程重要的準(zhǔn)備環(huán)節(jié)[27]。內(nèi)容感知系統(tǒng)是一個(gè)各類數(shù)據(jù)與信息的集合?？萍记閳?bào)的來源包括：各類期刊、學(xué)位論文、中文專利、產(chǎn)品信息、標(biāo)準(zhǔn)信息等多種來源。數(shù)據(jù)源具有形式多樣、冗余度高和存儲量大等特點(diǎn)，所以為了準(zhǔn)確高效地執(zhí)行科技情報(bào)感知過程，需要對搜集到的數(shù)據(jù)源進(jìn)行篩選，去除冗余信息，留下有效信息，最終以數(shù)據(jù)集的形式同情報(bào)感知數(shù)據(jù)庫、情報(bào)知識儲備庫等相關(guān)的數(shù)據(jù)庫一道作為科技情報(bào)感知過程的事實(shí)依據(jù)。內(nèi)容感知系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源并不是一成不變的，當(dāng)前正處于一個(gè)快節(jié)奏的信息時(shí)代，每天都有大量的信息撲面而來[28]。此前我們經(jīng)常會說：“每天叫醒我們的是夢想”，但現(xiàn)在我們完全可以理直氣壯地說“每天喚醒我們的是信息”，足以見得信息的數(shù)量與更新速度是我們遠(yuǎn)不能想象到的，而且科學(xué)技術(shù)的淘汰時(shí)限也被壓縮的越來越短[29]，所以內(nèi)容感知系統(tǒng)一定是一個(gè)動態(tài)變化的、實(shí)時(shí)更新的同步數(shù)據(jù)系統(tǒng)。此外，內(nèi)容感知系統(tǒng)還附有一個(gè)輔助項(xiàng)目，即生成科技情報(bào)產(chǎn)品報(bào)告，這份產(chǎn)品報(bào)告相當(dāng)于科技情報(bào)感知系統(tǒng)的“說明書”，產(chǎn)品報(bào)告的使用者主要針對于用戶，用戶可以通過閱讀產(chǎn)品報(bào)告對情報(bào)感知系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)先了解，對科技情報(bào)感知系統(tǒng)的工作能力進(jìn)行預(yù)先評估，進(jìn)而提出自己的情報(bào)需求。2.2內(nèi)容感知系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案第一步：數(shù)據(jù)源的存儲。為實(shí)現(xiàn)科技情報(bào)自動感知功能，內(nèi)容感知系統(tǒng)需要容納大量數(shù)據(jù)集合作為情報(bào)感知產(chǎn)品分析基礎(chǔ)，但是在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)會在數(shù)據(jù)存儲和搜索信息性能上遇到瓶頸。為了克服這些挑戰(zhàn)，本文提出了一個(gè)基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫的領(lǐng)域本體過程，在高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，業(yè)務(wù)需求的頻繁變更和數(shù)據(jù)的快速增長都要求數(shù)據(jù)庫必須具有很強(qiáng)的適應(yīng)能力。Neo4j圖數(shù)據(jù)庫正是一個(gè)能夠適應(yīng)這種業(yè)務(wù)需求不斷變化和大規(guī)模數(shù)據(jù)增長而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫，它不但具有很強(qiáng)的適應(yīng)能力，而且能夠自始至終保持高效的查詢性能[30]。Neo4j支持兩種應(yīng)用模式，分別是內(nèi)嵌模式和服務(wù)器模式。本文選擇內(nèi)嵌模式，在內(nèi)嵌應(yīng)用程序的應(yīng)用模式下，應(yīng)用程序直接使用Neo4j數(shù)據(jù)庫通過Java-API直接與圖模型交互，API提供了非常靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通俗地說就是通過直接編碼的方式與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫交互[31]。第二步：數(shù)據(jù)源的自動分類。為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)源的自動分類功能，首先需要對數(shù)據(jù)源進(jìn)行功能結(jié)構(gòu)識別。本文提出借鑒陸偉等的研究方法，利用詞匯特征和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對數(shù)據(jù)源的功能結(jié)構(gòu)自動分類[32]，基于數(shù)據(jù)源的類型詞匯特征、數(shù)據(jù)源要素分布及詞匯特征，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器訓(xùn)練的方法，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)源按照領(lǐng)域?qū)ｎ}、產(chǎn)業(yè)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)專題、情報(bào)報(bào)告、機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫等類別的自動分類。第三步：目標(biāo)任務(wù)抽取模型。為了高效地實(shí)現(xiàn)科技情報(bào)自動感知功能，需要對分類后的數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)基于用戶要求的目標(biāo)任務(wù)抽取。該模型是對RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的改善，在處理過程中，采用卷積和Bi-LSTM-CRF循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分類后的數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽取，Bi-LSTM(雙向長短時(shí)記憶模型)能有效地解決RNN中梯度消失和梯度爆炸問題[33]，模型以詞向量、句子特征向量和知識元素特征向量的卷積作為輸入，輸出層結(jié)合CRF(條件隨機(jī)場)獲取到全局優(yōu)序列標(biāo)注預(yù)測[34]。該模型將基于目標(biāo)任務(wù)的分類數(shù)據(jù)源抽取表示成多元組的形式，對數(shù)據(jù)源中主體、對象、事項(xiàng)、性質(zhì)和依據(jù)等元素進(jìn)行表示與鏈接[35]。2.3模塊2：情境感知系統(tǒng)情境感知系統(tǒng)由各種情境因素構(gòu)成，科技情報(bào)感知過程需要結(jié)合一定的情境，情境內(nèi)容會對感知結(jié)果產(chǎn)生一些具有針對性的影響，在情境條件的加持下感知結(jié)果會更加貼合用戶的需求，不同的用戶適配不同的情境內(nèi)容，所以每次進(jìn)行科技情報(bào)感知時(shí)都需要針對指定用戶進(jìn)行重新評估。情境感知系統(tǒng)在整個(gè)情報(bào)感知過程中具有舉足輕重的作用，有時(shí)一些科技情報(bào)感知結(jié)果的產(chǎn)生就會因?yàn)楹鲆曂獠壳榫扯霈F(xiàn)嚴(yán)重的偏差，使科技情報(bào)工作缺失了最重要的準(zhǔn)確性特征，相反，善于結(jié)合外部情境，就可以更加準(zhǔn)確地掌握事態(tài)的方向，得出更加貼切的感知結(jié)果，更好地發(fā)揮情報(bào)工作的前瞻作用。2.4情境感知系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案情境感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)使命就是采用科學(xué)的方法和手段采集特定情境下的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的融合。情境感知計(jì)算由Schilit等于1994年最先提出[36]，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，情境感知技術(shù)的研究也不斷進(jìn)步，情境感知的應(yīng)用使用現(xiàn)有技術(shù)，利用情境信息，智能判斷用戶日常行為及目的。情境感知技術(shù)源于泛在計(jì)算的研究。簡單來說就是通過傳感器及其相關(guān)的技術(shù)使計(jì)算機(jī)設(shè)備能夠“感知”到當(dāng)前的情境，并相應(yīng)地調(diào)整它們的行為，是以無干擾的方式為智能決策支持識別和應(yīng)用感知的關(guān)鍵技術(shù)[37]。由情境感知的定義可知，一個(gè)完整的情境感知系統(tǒng)包含情境提供、情境處理以及應(yīng)用服務(wù)三部分。所以本文提出的適用于科技情報(bào)感知過程的情境感知系統(tǒng)見圖2，通過傳感器進(jìn)行情境信息的提取，傳感器終端獲取到相關(guān)信息，同時(shí)將這些信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，數(shù)字信號通過嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行處理和判斷[38]；對提取到的情境感知信息進(jìn)行有效的組合并協(xié)調(diào)執(zhí)行，將計(jì)算資源分布并且嵌入到情境感知數(shù)據(jù)庫中，方便AI代理根據(jù)用戶需求獲得合理服務(wù)。2.5模塊3：需求/反饋機(jī)制需求/反饋機(jī)制主要是用來刻畫人工智能與用戶之間的互動關(guān)系，作為科技情報(bào)感知過程的核心部分，整個(gè)科技情報(bào)自動感知過程數(shù)據(jù)、信息、產(chǎn)品的流動幾乎都發(fā)生在這一環(huán)節(jié)，這一環(huán)節(jié)的核心技術(shù)是人工智能技術(shù)，創(chuàng)新舉措在于引入了AI代理代替了繁瑣的人類勞動，AI代理可以智能化地處理多項(xiàng)事務(wù)，例如：教育、醫(yī)療健康、金融、自駕、安防、個(gè)人助理，等等，引入人工智能技術(shù)后的科技情報(bào)感知過程可以高效、準(zhǔn)確、及時(shí)地進(jìn)行情報(bào)工作，避