摘要：[目的/意义]面对科学智能体这场科研生产力变革浪潮,科技情报机构亟需思考如何将科学智能体技术与情报工作深度融合,以加速提升情报工作能力和服务质量升级。[方法/过程]基于arXiv中518篇科学智能体相关论文,从领域分布和研究主题两个维度揭示当前科学智能体发展趋势和特征,发现构建多智能体协同的专业智能体是各学科领域拥抱科学智能体技术的必然选择。结合数智时代情报工作的需求,设计情报智能体通用框架,并综合考虑研发阶段的技术适配性与应用阶段的系统安全性,深入解构情报智能体建设的重点任务。同时,分析情报智能体对情报工作范式变革的深远影响。[结果/结论]多智能体协同的情报智能体由6个核心组件组成:情报认知模型、通用基础资源、规划推理、配置文件、大模型和记忆。布局情报智能体建设任务时,应重点关注6个方向:多模态规范对齐的可靠知识库构建、情报方法模型对应的工具技术研发、面向情报情境的模块化智能体研发、情报智能体的行动计划风险检验、情报智能体的系统性能综合评估、情报智能体的使用监管与安全治理。未来,在情报智能体的驱动下,情报工作范式将由人类智能主导的模式,逐步演变为人与多智能体协同的新模式,提升情报工作的效率与智能化水平。

摘要：[目的/意义]在科技发展迅猛、竞争日趋激烈的当下,科技动态的信息量呈现爆发式增长,亟须提高科技情报的识别准确性和处理效率。[方法/过程]基于情报感知理论,结合大语言模型在情报研究中的应用,提出一种利用大语言模型进行科技动态情报感知的方法,并构建相应的情报感知框架。在这个框架下,设计并实施一个集监测、识别和可视化三个子系统的系统,并通过实例论证和系统优势评估,验证这个框架的有效性。[结果/结论]这个系统能有效提高科技动态的情报感知效率,尤其是在处理海量数据与增强情报判断能力方面展现出了良好的效果。[局限]大语言模型推理过程缺乏透明度且容易产生幻觉,难以满足用户对信息准确度的高要求。

摘要：[目的/意义]总结美国OSTP国家OA政策的主要内容,分析新版国家OA政策的落地实施机制,研判美国政府对OA的战略认识及政策主张,提出对我国的启示和建议。[方法/过程]依托美国OSTP发布的国家OA政策文本,从政策内容和实施机制对美国国家OA政策进行深入考察和系统分析,并结合OSTP向国会提交的研究报告与实践进展,研判美国政府对开放获取的战略认识及政策主张。[结果/结论]美国已将开放获取上升到国家战略的高度,正全面推进新版国家OA政策的落地实施。我国也应重新审视国家OA政策制定的重要意义,明确我国在开放获取上的政策主张,进行科学合理的政策内容设计,加快推动我国国家OA政策的出台,并建立相关配套措施以促进政策落地。

摘要：【目的】设计中文科技论文标题自动生成系统,根据科技论文摘要自动生成论文标题,辅助研究人员进行科技论文标题的写作。【方法】重点解决系统构建过程中涉及的三个关键问题:基于中国科学引文数据库构建大规模训练数据集,为系统提供数据支撑;基于BERT-UniLM构建标题生成模型,以取得较好的生成效果;基于HTTP设计应用程序接口,以实现系统的开放调用。【结果】初步实现了中文科技论文标题自动生成系统,能够生成较为恰当地反映论文内容的标题。【局限】BERT模型具有最大输入长度限制,对于输入超过长度限制的摘要会自动截断,因此较长摘要的标题生成效果可能会受到影响。【结论】重点从数据、模型、开放调用三个方面设计和实现了中文科技论文标题自动生成系统,为科研人员及文献服务机构提供便捷易用工具,并为其他科技文本进行标题自动生成提供了一种实践路径。

摘要：【目的】设计聚类标签自动构建算法,实现从聚类后的文本类簇中抽取具有代表性的短语,以概括类簇的主要内容,揭示类簇中文本的共性信息。【方法】提出一种基于改进关联规则(IAR)的短语级聚类标签自动构建算法。通过对传统关联规则指标进行调整、增加新的区分度指标、设计指标组合权重,选出文本类簇中具有代表性的单词组合,并将单词组合映射回原文本中,从而得到短语形式的标签。为评估算法效果,提出针对聚类标签数据的标注方案,并人工标注科技论文研究问题短句数据集。【结果】本文提出的算法在数据集上达到了较好的效果(ROUGE1-F1值为78.39%),可以自动构建简洁、准确的标签。【局限】仅从类簇文本中构建标签,没有考虑外部词表,如上位词等。【结论】本文通过改进关联规则,设计了一套有效的聚类标签自动构建算法,在有效提升文本聚类结果的可解释性的同时,为读者快速理解类簇内容提供了有力支撑。

摘要：[目的]对近10年利用神经网络研究文本语义解析的方法进行归纳和评述。[文献范围]以谷歌学术和中国知网为检索平台,分别以“Neural Semantic Parsing”和“神经语义解析”为关键词,筛选2010年-2022年的相关文献及其重要引文进行分析。[方法]对神经语义解析方法按照技术路径进行分类,剖析各技术路径的基本思路,对比分析各技术方法在数据、性能、应用目标等方面的异同点,归纳文本神经语义解析技术存在的问题及发展趋势。[结果]将现有神经语义解析方法归纳为序列到序列、借助中间形式以及语义单元分解与组合三种类型,后两种方法是对第一种方法的改进。中间表示形式,如语义草图、规范话语和少样本神经语义解析,是当前研究的主要关注点。[局限]主要从方法论上对现有研究思路进行归纳分析,对于神经语义解析模型内部实现机理未做细致阐述。[结论]目前神经语义解析方法在文本语义解析中能够获得最佳性能,面向具体应用设计针对性的神经网络模型是当前主流做法,但语义解析效果与实际应用仍然有一定差距。

摘要：【目的】借鉴文献综合(Synthesis)的思想,利用人工智能技术构建科技文献结构化自动综合工具,以结构化的形式自动梳理文献集的研究脉络与研究骨架,揭示文献集的要点与看点。【方法】提出了一种基于语步识别的科技文献结构化自动综合工具的建设思路,即通过语步识别与研究问题、研究方法、研究进展短语抽取,自动揭示单篇文献中的关键知识内容;通过层次聚类与类簇标签生成,实现多篇文献的知识整理归纳;通过设计树形综合结构,指导结构化综合结果输出。【结果】研发了结构化自动综合工具,能够自动综合文献集内容,并按照“研究问题-研究方法-研究进展”的树形结构揭示文献集的研究脉络与骨架。【局限】由于聚类技术的限制,目前还存在聚类准确率不足、聚类簇个数难以确定等问题,影响了自动综合效果。【结论】基于语步识别技术,构建面向实际应用的结构化自动综合工具,支持文献检索、自动综合、结果循证等功能,验证了基于语步识别实现结构化自动综合思路的可行性和有效性。

摘要：基于对国内外开放出版领域的充分调研,阐述开放科学对学术交流体系与机制演变的推动作用,着重分析总结学术出版模式的历史演进、发展更迭与演变规律,提出适应开放科学时代需求的元出版理念,以适应学术出版的发展演进与模式转变态势。基于“元出版”概念,提出了元出版平台建设思路,以推动建设科学共同体主导的、融合多样化出版内容、实现多维度内容关联、聚合多元参与者、支持科学成果再集成的开放科学学术出版新范式。按元出版平台的设计思路,建成包含结构化出版物引擎、同行评议子系统、开放出版子系统、知识发现子系统和学术交流社区子系统等5个模块的元出版平台MetaPub。元出版平台是与开放科学发展趋势相适应的具体实践,将在科学共同体开展学术交流的过程中发挥积极支撑作用。

摘要：开放科学已达成全球共识,全球开放科学治理需要中国。为把握发展机遇,文章调研分析全球开放科学发展态势及其对科学界的影响,基于我国开放科学实践案例,阐述我国开放科学发展现状与挑战。据此设计我国开放科学路线图,以开放科研基础设施、开放科学政策为关键抓手,提出推进我国开放科学发展的建议。

摘要：新时代高校图书馆肩负新使命和新担当,探究高校图书馆高质量发展思路与路径,有助于明确高校图书馆未来发展战略规划,提升高校图书馆价值和影响力。文章采用系统分析法,阐述高校图书馆高质量发展的意义,设计高校图书馆高质量发展的任务与路径。高校图书馆高质量发展的路径包含3个方面:从资源驱动到服务驱动,再到创新引领;从传统图书馆能力到新型图书馆能力;做好学术研究与业务研究的有机结合。