融合深度学习和链路预测的细粒度技术预测研究——以合成生物技术为例

[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。     

情报响应的基础条件比较研究

在决策过程中,解决信息不完备的问题是情报工作的核心要义,通过情报基础建设来为情报任务响应做好准备,实现情报事业的可持续发展,是情报学术不可忽视的研究议题。本文基于前期相关研究对情报响应的基础条件内涵及其内容进行了基本界定,运用生态理念梳理了情报响应的基础业务系统机理,并对中美两国进行情报响应的环境要素条件和主体要素条件进行了比较分析,提出了实现我国情报响应持续发展的基础条件要求,具体包括:加强对科技信息资源建设以及跨领域信息资源的建设;创建具有中国特色的情报教育发展体系,打造情报人才多样化发展的情报教育培养模式;完善情报机构的管理与评价模式,实现情报基础条件对情报任务响应的持续支持。     

基于无监督图神经网络的学术文献表示学习研究

学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。     

科技期刊应加强保密工作

结合曾经出现的典型科技期刊泄密事件,简要分析了科技期刊领域存在保密问题的原因及产生的深刻教训。阐述了新时代科技期刊应该更加重视保密工作的意义,它是国家大安全观、护航经济稳定发展和科研自身可持续发展的必然要求。从提高办刊人员保密意识、制定可行措施和加强监管引导3 个方面,对科技期刊加强保密工作提出可行性建议。     

科技政策隐性扩散路径自组织研究

[目的/意义]文章对科技政策隐性扩散路径自组织方法进行研究,挖掘科技政策文本包含深层语义信息,将隐性知识显性化,为科研人员拓展和丰富政策扩散路径研究提供参考。[方法/过程]本文结合科技政策篇章文本的形式语义和内容语义两个方面对政策文本结构化处理和深度挖掘,对政策文本资源全解析,抽取科技政策文本中包含的特征,其中包括概念和关系自动获取与标引技术、网络表示学习,挖掘科技政策文本中的隐含结构信息,利用BiLSTM-CRF模型的深度学习方法实现概念的自动获取和自动标引关系。将得到多篇科技政策文本的概念和关系组成概念关系对的形式,借助于表示学习的方法发现每个节点稠密的向量表示。[结果/结论]通过实验验证,证明了本文借助隐性路径特征的科技政策扩散隐性路径自组织方法的有效性,在一定程度上拓展了政策研究的方法,为科研人员在政策扩散研究上提供了参考。     

国外基于任务的信息交互研究现状与进展

[目的/意义]本文旨在对国外基于任务的信息交互(Task-Based Information Interaction, TBII)的研究成果进行系统的综述,并以此为基础构建TBII的集成化研究框架。本研究有利于为今后探索TBII的研究提供理论基础。[方法/过程]基于文献调研的方法,对国外基于任务的信息交互研究的现状与进展进行了归纳总结。[结果/结论]研究发现国外学者对于该主题的研究涉及TBII基本概念、TBII阶段的划分、TBII子活动的影响因素和TBII活动完成的影响因素四个主题。研究构建的TBII集成化研究框架将以上四个主题按照一定的逻辑关系进行整合。该框架的功能如下:第一,可以揭示TBII各活动阶段的交互关系;第二,可以识别出用户、任务、TBII活动阶段、信息系统及任务产出、效果、绩效之间的关系机理;第三,提出了TBII研究的四种基本研究路径。     

健康战略下的美国公共图书馆服务研究

文章运用网络调查法,结合美国公共图书馆开展健康服务的案例,探讨健康战略下美国公共图书馆扮演的角色和健康服务指南,并从资源导航、健康推广活动、馆员教育、合作网络、资金支持5个维度总结健康服务的实践经验。最后提出我国公共图书馆开展健康服务应建立全面的健康素养教育体系,构建健康信息资源导航,探索可持续性的合作方式,加强馆员专业化培训的建议。     

用户认知导向的动态信息检索模型构建北大核心CSSCI

信息检索范式经历了系统导向、行为导向阶段,正在转向认知导向。信息检索的认知导向模式为进一步解决人类知识需求和利用问题提供了理论支持。文章从认知导向视角出发,探索了信息检索的本质,阐明了认知导向内涵,进一步明确了认知导向的信息检索设计要求;在此基础上,构建了由用户认知系统、信息检索系统以及交互系统组成的用户认知导向的信息检索模型;最后以科研用户活动为例,构建了面向用户需求的知识服务系统作为应用范例,进一步说明和论证了认知导向的信息检索框架模型的预期应用和服务场景。     

基于比较分析的科技计划项目评审对策研究--以山东省为例

[目的/意义]在深化项目评审、人才评价和机构评估改革的背景下,研究山东省科技计划项目评审改革的建议。[方法/过程]通过专家咨询的方式,研究山东省在项目评审方面的具体问题,提出对策建议。[结果/结论]从项目指南编制和发布机制、项目评审公开公平公正、评审专家选取使用、评审质量和效率、项目成果评价验收、科技计划绩效评估等方面提出对策建议。     

基于科研网络的潜在合作关系预测研究综述

[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。