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情报学报
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2025年 第44卷 第2期
刊出日期：2025-02-24
专题
情报理论与方法
情报技术与应用
情报学科发展与建设
专题
123
智能时代情报学学科建设与情报工作未来发展
苏新宁
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.001
针对人工智能对科学研究引发的变革，根据国家安全与发展战略对情报学与情报工作新的要求，本文对人工智能时代情报学的发展进行了理性思考，强调人工智能环境下情报工作基础建设要能将人工智能与情报工作无缝衔接；由于人工智能带来的情报能力增强，需要重新定位情报工作重点；还提出了建设大情报体系的构想。最后，本文对人工智能环境下情报学学科构成与建设进行了论证，认为人工智能环境下建立情报学一级学科的条件已经成熟，并发出建立情报学一级学科的倡议。
2025 Vol. 44 (2): 123-131 [
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情报理论与方法
132
AI for Science
推动科研范式革新：创新知识服务视角下的“平台科研”范式
毛进, 周凡倩, 王卓昊
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.002
立足科技情报知识服务视角，梳理AI for Science（AI4S）推动的“平台科研”范式内涵与框架。根据库恩范式理论论述了AI4S推动科研范式革新的必然性，采用培根归纳法总结的科学研究流程作为框架线索，阐明创新知识服务与“平台科研”范式的互促共进关系并作为理论指导。创新知识服务视角下的“平台科研”范式以服务科研创新活动为宗旨，主要内容包括知识表示视角下的科学数据管理、知识融合视角下的通用知识库构建、知识推理视角下的科学假设预测、知识发现视角下的科学实验执行和知识应用视角下的工业赋能。本文提出了一种创新知识服务视角下的“平台科研”范式框架，旨在从创新知识服务角度理解“平台科研”范式，厘清各主要环节创新知识服务的核心研究内容，以期成为科技情报研究领域的新兴知识生长点，为我国抢抓AI4S科研范式革新机遇提供参考思路。
2025 Vol. 44 (2): 132-142 [
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143
融合新颖性和学术影响力特征的论文创新质量测度研究
李晶, 邱昕鹏
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.003
在强调科技高质量发展和科技评价破“五唯”背景下，对学术论文创新质量的准确测度将为完善科技成果评价体系提供方法基础。本文基于AHP（analytic hierarchy process）层次分析-熵权-TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution）法，同时考虑论文新颖性和学术影响力特征，提出论文创新质量的测度框架。其中，论文新颖性得分是基于词频原则，采用问题-方法组合的测度方法，分别计算问题词、方法词和问题-方法组合词频次而得到的。论文学术影响力得分是通过计算引用数量和引用质量两个指标得到的。实证结果表明，本文构建的论文创新质量测度方法在一定程度上解决了现有论文评价方法中存在的评价指标单一、结果区分度不高、强调引用数量而忽略引用质量等问题，能够从影响因子较低的期刊中有效识别出具有高创新质量的论文。
2025 Vol. 44 (2): 143-156 [
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157
技术生命周期视角下颠覆性技术早期识别方法研究
侯艳辉, 陈荣, 王家坤
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.004
针对目前颠覆性技术识别过程中忽略技术演化特征的问题，本文提出一种考虑技术生命周期阶段性和特征异质性的颠覆性技术早期识别方法。首先，采用Sentence-BERT（sentence bidirectional encoder representation from transformers）对专利摘要进行向量化。其次，构建过滤识别系统。第一层使用LOCI（local outlier factor with constraint integration）异常检测算法识别离群专利并分类；第二层，采用S曲线生命周期识别，对处于成熟期的专利类别进行过滤；第三层，对萌芽阶段的专利进行创新性测度；第四层，对成长阶段的专利文本、技术报道数据进行颠覆性测度，完成过滤。最后，以量子信息技术领域为例，阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明，量子信息领域共发现三个萌芽期颠覆性主题和三个成长期颠覆性主题，与官方发布的报告进行对比，结果一致，验证了本文方法的可行性与有效性。
2025 Vol. 44 (2): 157-170 [
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171
科学基金团队合作流程模式对项目绩效的影响研究
姚志臻, 荣国阳, 黄晓明, 张斌, 马费成
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.005
复杂工作的顺利完成往往取决于合作解决问题的能力，科学合作使科学团队能够解决单个研究者或单一学科无法解决的复杂问题，从而在推动科技创新方面表现出更强的潜力。以往研究主要从静态结构或网络视角描述团队成员之间的合作关系，没有强调如何动态协调以解决团队绩效提升的问题。本研究通过对科学基金团队科学合作过程进行动态演化建模，直观分析了团队依赖关系和协调机制，并进一步探索基金团队科学合作流程对项目绩效的差异性提升效果。本研究提出了一种基于图挖掘和序列挖掘的科学合作流程模式挖掘方法，分析并提炼了最佳团队科学合作流程模式。研究结果表明，大部分科学合作流程模式对项目绩效的提升具有积极的正向影响。其中，以知识拓展模式开始并以知识增强模式结束，是科学基金团队执行项目过程中最高效的合作流程模式；若团队在项目执行期间，以知识开辟作为整体发展策略，或以知识开辟作为优先策略，而在发展中后期依赖内部知识增强，则不利于项目绩效提升。相关研究结论对项目申请人领导开展科学合作具有重大的实践意义和指导作用，可以为优化团队形成、改善协作环境、促进协作行为与评估项目绩效提供有针对性的建议和新的实现思路。
2025 Vol. 44 (2): 171-184 [
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185
基于认知同化学习理论的在线健康社区知识共创机理研究
易明, 许炜卓, 周阳, 李晗
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.006
本文将在线健康社区知识共创过程简化为疾病治疗方案的提出，由此将主意类发言作为群体认知分析的关键对象，利用认知同化学习理论揭示群体认知规律，由内及外映射在线健康社区知识共创行为机理。依据从认知同化学习理论提炼的隶属和派生两种典型的认知方式，通过对主意类发言数据的不同处理，构建了包含宏观和微观两个层面的群体认知分析框架。在宏观层面，以研讨帖中所有主意类发言数据作为分析对象，设计算法挖掘初始发言和主意类发言蕴含的隶属支点、派生支点、隶属认知、派生认知，提炼患者群体针对特定健康议题综合利用派生认知和隶属认知产生各种主意类发言的总体模式；在微观层面，以研讨帖中每个时间单元的所有群体发言数据作为分析对象，通过设计3个指标界定每个时间单元体现的整体认知方式，并结合生命周期模式探索隶属认知和派生认知的分布与转换规律。基于“与癌共舞”社区998个研讨帖的实证分析发现，在宏观层面，针对特定患者的健康议题，患者群体主要通过隶属认知驱动模式（15.93%）、派生认知驱动模式（49.30%）、隶属-派生同步驱动模式（22.75%）以及隶属-派生迭代驱动模式（12.02%）产生各种主意类发言。在微观层面，998个研讨帖的生命周期曲线可以提炼为逐步消退型（28.56%）、中间峰值型（26.35%）、尾部反弹型（45.09%）3种生命周期模式；3种生命周期模式都是以隶属认知的群体发言为主，以派生认知的群体发言为辅，二者约为8∶2；隶属认知和派生认知8种认知表现的分布和转换与每个生命周期阶段新增主意类发言数量密切相关。
2025 Vol. 44 (2): 185-199 [
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情报技术与应用
200
基于大语言模型技术的古籍限定域关系抽取及应用研究
刘畅, 张琪, 王东波, 沈思, 吴梦成, 刘浏, 苏雨诗
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.007
古籍文本中的细粒度知识单元的自动抽取和结构化能够为群体传记、历史地图等古籍数字人文研究提供数据基础。基于判别式模型的抽取方法严重受制于古汉语本身语义的复杂性和训练样本的缺失，抽取效果和领域迁移的效果受到影响，相关研究亟待生成式人工智能技术的赋能。本研究探索了基于大语言模型的古籍领域限定域关系抽取方法和高质量训练语料自动生成方法。通过比较不同提示模板对模型抽取性能的影响，证明了微调方法对模型性能提升具有显著价值。基于ChatGPT4的API服务，结合自指令、思维链与人类反馈合成古籍限定域关系抽取数据集，在数据增强后于两种古籍关系抽取数据集上分别取得56.07%和30.50%的F1值，迁移能力较两种使用全部数据训练的模型均取得了显著提升。本研究还探索了协同使用自指令模型和自动评价模型合成训练语料和评价信息，并基于合成数据训练模型，有效缓解了训练数据不足的问题。研究结果表明，使用大语言模型抽取关系三元组与合成训练数据，能够显著降低过往限定域关系抽取的人力成本，有助于提升古籍领域知识图谱的构建效率。
2025 Vol. 44 (2): 200-219 [
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220
结合学术网络与内容信息的文献语义表示方法研究
石斌, 王昊, 李晓敏, 周抒
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.008
随着科研工作者人数的不断增加，科技论文的发表数量呈现快速增长的趋势。面对海量的科技论文，文献的归档、录入和分析工作变得越发繁重。当前，针对文献的分类模型主要关注论文的内容信息，而忽略了论文相关的关联信息。为此，本文提出一种融合内容信息与学术网络的论文表征模型PAITKG（paper analysis by incorporating text and knowledge graph），引入知识图谱嵌入技术对文献的多重关联信息进行表征，采用Adapter微调的SciBERT提取内容特征，并将二者融合。在训练过程中，本文改进了动态对抗损失函数来引导模型更好地关注错误结果，并将该方法在数字人文和多模态学习两个领域的文献数据集上进行实验。在科技文献的学科多标签分类任务上，PAITKG比Baselines有显著改善，很好地提高了分类精度。除此以外，通过上游任务的学习，PAITKG的表征获得了更广泛的应用，在没有任何额外训练的情况下，本文模型提取的特征向量能够较好地应用于主题聚类、学者推荐等分析任务。研究结果表明，PAITKG通过构建并表征论文的学术网络，有效融合了文献的关联信息，提高了对文献数据的理解能力，而且其学习到的表征具有优秀的泛化潜力，能够应用于各种文献分析工作。
2025 Vol. 44 (2): 220-233 [
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234
基于投融资事件的技术主题识别研究
王益成, 蒋星宇, 秦晴, 刘雨农, 郑彦宁
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.009
通过投融资事件识别领域技术主题并分析其演化趋势，对于科技界、金融界和企业界进行投融资规划与技术创新具有重要意义。首先，使用BERTopic静态主题模型抽取特征词，通过HDBSCAN算法生成主题簇；其次，使用c-TF-IDF算法从主题簇中提取主题特征词，结合生物技术专业知识及融资企业官网技术细节描述命名技术主题；再其次，利用可视化技术构建技术主题演化路径可视化图谱，通过可视化图谱分析技术主题演化趋势；最后，通过生物技术领域投融资事件语料分析，比较不同技术主题在资本市场中的热度，拓展技术主题识别方法研究及实践应用。
2025 Vol. 44 (2): 234-245 [
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情报学科发展与建设
246
大模型对情报学发展的影响思考
李阳, 孙建军
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.02.010
以ChatGPT为代表的大模型应用正对人类社会产生深远影响，世界万物陆续被“压缩”和“映射”到大模型之中。在大模型时代，信息世界呈现新形态，其典型特征表现在3个方面：人工智能生成内容的大量产生，机器地位的不断上升，大模型成为新质生产力引擎。作为对新技术一贯保持高度敏感性、与信息世界同向同行的情报学学科，大模型催生出的信息世界新形态对情报学的研究问题、目标任务、理论体系、研究范式、学科可见度等产生多重影响。由此进一步催生出工具视角（大模型驱动的情报学研究）和对象视角（大模型作为研究对象的情报学研究）两种不同的研究路径，前者涉及大模型赋能的智能情报分析与处理、面向多元场景的情报大模型搭建与应用等核心议题，后者涉及安全与发展融合视角下人工智能生成内容的善治、大模型时代的信息用户与行为等核心议题。未来，需要从学术氛围、数据基础设施建设、教育与人才培养等多方面积极着力，以进一步支持大模型发展及情报学学科话语体系的建构。
2025 Vol. 44 (2): 246-256 [
摘要
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期刊介绍
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中国科学技术情报学会
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