【人工智能论文】科技信息服务人工智能技术应用研究(共4112字)

互联网为我们提供了取之不尽,用之不竭的公开信息资源宝库,现代科技已广泛应用于科技信息服务领域,其中人工智能技术使科技信息工作流程的计算化、智能化特征更为显著,因此,利用人工智能技术助推科技信息事业的发展成为必然选择。本文对大数据下科技信息领域需要解决的主要问题,人工智能技术应用于科技信息领域的研究的意义和主要研究内容进行了剖析和阐述,提出了相应的研究观点和技术路线图,提出基于人工智能技术的科技政策

态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。,对跨媒体知识检索与查询进行研究,从实际的检索和查询业务角度出发,制定规则,优化性能,提升知识数据被获取时的准确性与高效性。(2)基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用;利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合,资源内在特征的深度聚合,实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识(研发技术、研发机构、研发人员等)的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术,通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示;实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示,从资源外在层面的资源整合,深入到资源内在特征进行深度聚合,实现信息与知识的深度揭示与聚类,同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。(2)基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究,国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一,信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程,更好的感知非完备信息,辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合,多维度的分析科技前沿技术特征,从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射,从中发现、分析和描述科技前沿技术问题,为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务,实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。

基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计

科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式,而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势,海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量,采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力,帮助提高人类思维的效率。1)科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式,只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型:表示层,业务逻辑层和数据访问层。数据访问层:连接数据库,执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层:调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层:获取表单的数据,然后调用业务逻辑层的方法处理数据,然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架:系统分为数据层与应用层两个层次。其中,数据层为整个平台提供数据支撑,包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据,以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块,为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务,同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。

结语

在大数据环境下,科技信息的处理和分析涉及的数据更加复杂化,人工智能给科技信息处理和分析带来了机遇和挑战,有效利用的人工智能技术能更好的为科技信息建设服务。ChrisHurst认为:“人类的行为是数据,而人工智能是数据模型。所以我们认为人工智能在处理这些数据方面能够比人类做得更好。”本文提出了基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计方案。并有以下几方面未来工作的建议:(1)加强科技信息数据收集能力。充分利用爬虫技术搜集开源情报,并研究存储整合技术,为信息分析打下坚实的数据基础;(2)加强多源多模态大数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、图像识别、自然语言处理等人工智能技术研发与应用;(3)构建科技信息领域知识图谱,加强信息分析、推理和挖掘的能力。

作者:于伟 王忠军 单位:北方科技信息研究所

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