AI+智慧知识服务生态体系研究设计与应用
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人工智能正引发链式反应般的科学突破，科技大数据支撑着人工智能的发展，它记载着科学真理验证过程、实验观测、研究结论、网络交流等科技情报知识线索。是AI用于科技创新发现算法模型实现的数据根基和知识基础。
因此智慧知识服务已经成为图书文献情报领域的焦点和热点，这种服务充分利用了AI+大数据的信息技术搭建智能文献情报系统，让科技情报工作能快速洞悉变化、凝练问题、聚焦目标、形成解决方案，弥补人类智慧的不足。
1.知识服务面临的问题
大数据时代每天产生海量数据，用户的需求更趋于个性化、定制化以及扁平化的发展趋势。反映出我国科技资源以及科技情报供给与需求不平衡的问题成为当前面临的主要矛盾，而且由于用户与科技情报资源的严重不对称导致该矛盾成为面临的核心问题，迫切需要利用先进的数据技术和服务平台解决。
**科技知识资源供给与需求不平衡**主要体现：特色数据、专题数据、科研实体知识资源无法快速供给；应急专题、科技界急迫解决知识创新需求所需的科技知识资源供给速度缓慢。
**科技情报供给与需求不平衡**主要体现：面对应急、专题等不同特征的科技情报需求时，仍然以人工为主开展数据源遴选、数据收集、数据分析、报告撰写，导致科技情报服务响应速度慢，可以处理情报的任务非常有限。
因此，业界有了如下新发展：（1）专业出版机构借助数据优势，利用AI进行数据增值，推出了新型知识服务，如知识图谱KG；（2）以bert预训练模型的新型nlp技术为知识计算提供新方法，利用大数据和大算力，在专业领域知识深度理解方面，已初见成效，但如何利用DL模型嵌入领域、预训练模型根据应用场景不同进行预训练目标的优化和改进，实现学习的特征与模式更专业、更精确与更全面仍需研究。
因此，针对以上问题，中科院文献情报中心展开如下实践与应用：（1）利用大数据和AI技术，建立文献情报科技大数据中心，即文献情报数据湖；（2）面向未来开放科学的发展趋势，构建开放数据生态，以“一个数据中心，一个数据中台与一个用户认证体系”的平台化、网络化、协同化模式，实现数据发布，知识共享，知识发现，思想交流，成果管理及情报分析的集成服务。
设计了以”科情大脑“为指挥中心的智慧知识生态体系的总体框架，如图，大打造覆盖从科技管理与科技决策，中科院科技创新，科技创新系统其他单元以及社会学术信息环境的全生命周期数据流、知识流的开放型生态体系。
智慧数据研究设计
面向建设支撑科技创新的国家级“科创知识库”的目标，本文的智慧数据架构设计了科技文献基础数据库与知识大数据库：
（1）构建科创基础数据库：从科研主体、科研活动、科研成果、科研装置、科学数据五个维度构建科创基础知识库，并从学科分类、产业分类、主题分类、STKOS（科技知识组织体系）范畴分类进行深度标引，提供高质量数据。
（2）构建科创领域知识库：利用bert和nlp新方法，在AI和化学键能两个领域构建知识图谱：AI包括研究问题、研究方法、研究数据及实现指标4类细粒度知识；化学键能懒得写了.
（3）基于知识关联计算智能构建科创知识图谱：在科创基础数据库的基础尚，制定数据融合和关联的规则，利用大数据和AI，对多源异构数据进行治理融合、关联计算，联通了各个创新主体与创新资源实体
智慧中台研究设计
它的建设目标是建设新一代知识智能技术工具平台，提供丰富的知识智能分析工具，并通过微服务进行整合封装，向上层多场景、多需求的智慧服务应用提供技术支撑和数据知识服务：
（1）以知识组织工具为核心的中台服务，太多懒得写，大概就是提供知识组织工具：知识抽取如实体关系抽取等；知识融合工具如实体对齐等，还有KG的构建工具；
（2）以知识计算工具为核心的中台服务，结合区块链、智能挖掘、社会计算、深度学习等技术，封装知识挖掘和智能分析相关工具和模型；
（3）以专业领域知识组织和情报计算分析为核心的中台服务，以专业领域知识组织与情报计算分析为核心的中台服务: 专业化的、垂直型知识服务是支撑科技创新的必要途径，聚焦领域特性，拓展和凝练面向具体专业领域或数据资源的工具，如针对领域实体或概念的抽取和识别，探索面向科研过程的专业知识组织工具，提供领域知识融合服务，发现与开发专业领域相关的技术、方法、工具，更有效地支持科研人员的科研活动，提供更完善的领域战略布局、竞争力分析、发展态势分析、研究机会发现、研究热点分析等知识服务。
智慧服务研究设计
以数据与服务场景驱动的智慧服务设计理念，一方面提供主动发现用户的需求问题，智能推荐；另一方面提供给用户可以按照个性化需求，在不同的应用场景中探索知识，解决需求问题。
（1）面向知识管理的AI数据服务，即面向科研机构对象，实现知识成果的主动精准分发；
（2）面向知识发现的AI集成服务,即面向公共用户的知识智能检索发现服务；
（3）面向情报分析的AI分析服务，即面向情报分析人员的数据管理与情报智能分析服务；
（4）面向科技决策的领导驾驶舱；
主要在六个方面取得了阶段性应用成果: 首先构建了“文献情报数据湖”及“文献情报知识服务引擎工具”，从智慧知识服务的底层提供了丰富了数据知识与算法工具; 其次研发了面向知识发现的智慧知识服务平台、面向知识管理的机构数字资产管理与分析平台以及专题情报数据管理与智能分析平台，为普适型的知识发现、知识管理与情报分析提供了工具平台; 最后设计了面向科技决策的领导驾驶舱。
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