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情报学报
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2026年 第45卷 第7期
刊出日期：2026-07-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报理论与方法
925
基于多粒度语义计算的技术谱系构建及创新路径识别研究
Hot!
杨金庆, 罗星雨, 熊炳桥, 曹高辉
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.001
随着全球科技竞争加剧，技术研发投入不断攀升，政府和投资机构亟须发现能够推动技术创新的新路径，避免技术迷雾和重复研发，并提高技术投入的产出效益和社会价值。厘清海量专利之间的深层次谱系结构，确定技术之间的亲缘关系，识别技术传承链，是揭开“技术迷雾”、探测“技术荒地”、促进专利有效转化、推动产业创新发展的一项核心工作。鉴于此，本文以技术发展理论为基础，提出技术谱系概念及构建框架。首先，分别计算段落和词语粒度的专利相似度。其次，以IPC（international patent classification）层级共现情况为验证依据，确定融合不同粒度语义的最优加权参数组合，以此量化专利之间的继承关系。再其次，遵循时间线，以专利为节点，语义关系为连边，构建树形技术谱系，并以此谱系为基础，识别不同类型的技术创新路径，揭示技术要素流转规律。最后，利用2.5D封装技术B81B-007*分支的16899篇专利进行实证分析。实验结果表明，技术谱系在演化过程中呈现衍生、聚合的复杂态势，保持了较好的连贯性。其中，离散型创新路径关注短时间内的技术创新，种类多样，呈现形式碎片化；拓展型创新路径中技术要素交汇融合，表现出从衍生到聚合的动态特征；持续型创新路径贯穿全时段，形成完整的发展脉络，且后期技术向高精度方向迭代升级。
2026 Vol. 45 (7): 925-939 [
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940
融合语义增强和网络耦合的领域知识结构演化特征及强度研究
Hot!
王曰芬, 王琦, 田益宁
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.002
为支撑科学技术发展过程特点与规律的探索，研究领域知识结构演化特征及强度，本文采用以词汇为对象的知识分析方法，在关键词大规模、自动化提取的基础上，利用关键词所属上下文语境信息识别其扮演的角色功能，将之对齐至标准化知识单元，从而以富含语义信息的知识单元概念关联与依托网络耦合思想构建领域知识结构网络，设计演化特征与强度指标，并从时序和增量维度分别剖析领域知识结构短期和长期演化趋势。以人工智能领域的功能算法研究为例，发现所选目标领域知识结构呈现小世界性、无标度性特征；相邻观察窗口知识结构之间的差异一般较小，随着时序增加和文献量累积，差异程度整体呈现增加趋势，但也存在增速下降的情况。本文所提技术方案能以较低成本和较高效率将文献信息单元转换为知识单元，可用于揭示文献中“隐性”知识内容及结构的演化过程。
2026 Vol. 45 (7): 940-956 [
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957
欧洲科技评价的底层逻辑、实践方法与启示研究
Hot!
蒋婷婷, 陈云伟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.003
科技评价在实现“创新驱动发展”战略中扮演着重要角色，是科技创新体系中不可或缺的组成部分。欧洲主要国家在科技评价方面积累了丰富的经验，值得借鉴。本文通过文献分析法和案例分析法，从宏观政策层面与微观指标体系层面对欧洲主要国家的科技评价体系进行系统梳理和研究，归纳其在创新环境、创新文化、创新资源、创新思维方面的实践经验，总结其科技评价指标和评价方法的规律特征。最后，对我国组织高水平科技评价工作提出建议：一是构建良好的科研生态，规范科技评价指导性原则；二是跟踪科技发展新趋势，创新科技评价方法；三是强化评价与国家战略的衔接，构建法制化的评价框架；四是建立开放合作的科技创新文化，营造浓厚的科技创新氛围。本文通过深入剖析欧洲科技评价的实践经验和方法特征，为我国深化科技评价体系改革提供政策启示。
2026 Vol. 45 (7): 957-968 [
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969
突发自然灾害情境下信息源选择影响因素及其关系研究：基于认知权威和认知-情感信任理论
Hot!
李月琳, 张向怡虹
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.004
分析突发自然灾害情境下用户信息源选择影响因素及其关系，可以为政府提高信息公开质量和优化信息公开策略提供指导。本研究采用探索性序列设计的混合研究方法，基于认知权威和认知-情感信任理论，在文献回顾和焦点小组访谈的基础上，构建突发自然灾害情境下用户信息源选择影响因素理论模型，通过问卷调查、结构方程模型和模糊集定性比较分析方法进行验证，探讨不同类型信息源影响因素的条件组合。本研究发现，信息源质量属性和认知信任对官方媒体选择意愿有显著影响，信息源关系属性和情感信任对非官方网络媒体选择意愿有显著影响，而人际信息源选择意愿受到以上所有因素的影响。认知权威判断在不同类型的信息源选择过程中均发挥了核心作用。任务重要性和紧急性负向调节认知权威判断对网络信息源选择的影响。本研究揭示了认知权威判断的动态性，为认知权威理论在突发事件情境中的应用提供了新视角，为提高政府信息公开质量提供了启示。
2026 Vol. 45 (7): 969-985 [
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986
从混沌到圈层：突发事件短视频社会风险的识别与画像研究
Hot!
黄仕靖, 李佳轩, 沈洪洲, 袁勤俭
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.005
突发事件下，短视频社会风险形态分散、结构不明且演化迅速，识别其内在结构与演化路径有助于提升突发事件舆情风险的精准治理能力。本研究提出一种从混沌到圈层的分析框架，对突发事件短视频社会风险进行识别和画像。首先，基于复杂系统视角，揭示短视频社会风险从混沌到圈层的转化机制，并构建“信息-情感”与“个体-集体”双轴空间，为风险圈层识别提供理论基础；其次，建立多层级特征工程指标体系，结合变分自编码器（variational autoencoder，VAE）、HDBSCAN（hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise）与
K
-means聚类，实现风险圈层的识别和画像；最后，基于马尔可夫转移分析风险圈层的演化路径与转移机制。研究发现，突发事件短视频社会风险可识别为六大风险圈层，不同圈层在风险强度、内容特征和空间分布上存在明显差异，其演化呈现升级与分流并存的路径特征，不同事件类型下的演化路径也存在差异。本研究将分散的风险信息转化为结构化的社会风险情报，深化了对突发事件短视频社会风险内在结构与演化规律的认识，可为舆情风险的分级研判与分类治理提供决策依据。
2026 Vol. 45 (7): 986-1002 [
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情报技术与应用
1003
权利要求特征驱动的专利申请前评估与授权概率预测研究
Hot!
李旺, 贾志轩, 张逸人, 程凡, 冉从敬
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.006
针对当前我国专利申请量与转化率失衡、专利申请前评估缺乏量化机制等问题，本研究立足专利审查“三步法”法理核心，构建一种权利要求特征驱动的专利申请前评估与授权概率预测模型。首先，本研究利用Levenshtein算法协同市场转让数据优化样本筛选，构建包含“实用性”维度的正负样本集；其次，聚焦独立权利要求核心语义，引入权利要求依赖度量化技术特征范围，并结合多层感知机（multi-layer perceptron，MLP）注意力机制实现法律特征与语义特征的动态加权融合，实现专利“创造性”维度的融合表征；最后，在此基础上，通过构建跨源异构现有技术对比池，利用
K
-means聚类算法确立自适应动态评估阈值，形成“新颖性”维度的二元分类，并实现申请前评估。为进一步量化评估结果，本研究嵌入基于正负样本对比的自动编码器（auto-encoder，AE）框架，通过重建误差（reconstruction error，RE）刻画待评估专利在特征空间中的分布一致性，实现授权概率的精细化预测。以新能源汽车领域专利为对象的实证研究结果表明，在特征提取阶段，融合法律结构特征的模型F1值达0.919，显著优于通用语义模型；在申请前评估阶段，模型识别出的建议申请比例为25.28%，通过高强度过滤低市场价值的“沉睡专利”，实现了对现有授权标准的优化与补充；在概率预测阶段，建议申请组与不建议申请组的平均授权概率分别为72.50%与47.50%，证明了模型的有效性。本研究不仅弥补了现有评估模型在逻辑闭环与法律特征利用上的不足，更为高校及科研院所提升专利申请质量、促进产学研高效转化提供了科学的方法论路径与技术支撑。
2026 Vol. 45 (7): 1003-1018 [
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1019
融合事理图谱和案例推理的生产安全事故应急决策研究
Hot!
郭宇, 刘芳妤, 李昶霏, 张海涛
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.007
为提升生产安全事故应急决策的准确性与智能化水平，本文提出一种融合事理图谱与案例推理的应急决策方法，该方法面向事故发生后“要素抽取—案例匹配—演化推理—决策生成—效果评估”的全过程。首先，基于文本、图像、视频等多模态数据构建生产安全事故的事理图谱，通过多模态事件抽取与关系识别刻画事故的关键实体、因果链条及演化逻辑，实现事故知识的结构化表达。其次，引入案例推理机制，设计基于事理图谱的案例表示与检索方法，结合路径推理识别高置信度任务实体与风险实体，实现历史处置链条向目标事故情境的迁移映射，并生成可操作的应急决策建议。最后，以火灾事故为典型应急场景开展实证研究，构建源案例库与目标案例库，对案例检索有效性与决策生成一致性进行验证，并采用无监督SimCSE（simple contrastive sentence embedding framework）语义一致性评估方法对预测方案与实际处置方案进行量化对比。研究结果表明，本文方法能够在信息不完全条件下实现对相似案例的有效匹配与处置任务推理，生成的指挥调度、现场控制与风险隔离、伤员救治与人员转运等关键决策建议与目标案例实际处置措施具有较高一致性，可为生产安全事故应急处置中的快速研判、方案推荐与协同决策提供支撑。
2026 Vol. 45 (7): 1019-1033 [
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1034
多重特征协同的层级学科分类及其在跨学科测度中的应用
Hot!
宗威, 张新, 杨晓煊, 张甲诺
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.008
本文旨在通过层级多标签文本分类方法，从论文内容的角度开展跨学科测度研究，以更直观地揭示学科间的交叉融合特征，从而深化和完善跨学科知识体系。针对现有学术论文层级多标签学科分类中对论文文本、学科标签语义及其层级结构，以及论文文本与学科标签交互关系等多维特征建模不充分的问题，本文构建了一种多重特征协同的层级多标签学科分类模型（hierarchical multi-label discipline classification based on multiple feature，HMDCMF），利用ECOOM（Centre for Research and Development Monitoring）学科分类体系对学术论文进行学科分类，并依据学科分类概率矩阵测度不同学科的跨学科性。研究发现，与当前主流的层级多标签文本分类模型相比，HMDCMF模型效果最佳；不同学科间的交叉现象普遍存在，许多学科都在突破传统发展模式，不断融合新领域、新技术，探索新方向；HMDCMF模型能较好地解决学科标签语义匮乏、论文文本和学科标签特征关联不充分等问题，实现基于论文内容角度的跨学科测度。在理论层面，拓展了当前跨学科测度的方法体系；在实践层面，可促进学科间的知识整合与协同创新，为深化跨学科知识体系建构提供量化分析依据。
2026 Vol. 45 (7): 1034-1050 [
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1051
基于增强神经网络实体关系模型的未来产业关键共性技术识别研究
Hot!
胡泽文, 谢少珂
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.009
精准识别未来产业中的关键共性技术，可以为产业技术预测与管理、政策制定、企业技术研发和攻关方向选择提供模型支撑及情报支持。首先，本文以人形机器人领域为例，构建融合循环扩张卷积神经网络和实体关系模型的增强神经网络实体关系模型，从领域专利文档中抽取技术实体五元组及其之间的语义关系，并进行可视化图谱分析；其次，基于实体语义关系构建技术共现矩阵，计算通用性、效益性和关联性等指标度量技术共性，根据技术共性得分筛选出共性技术；最后，结合技术重要性和引领性等指标度量技术关键性，准确高效地识别出关键共性技术。研究结果表明，融合循环扩张卷积神经网络和五元组实体关系模型的增强神经网络实体关系模型能够有效抽取未来产业专利文档中的技术实体五元组及其之间的语义关系，实体识别和关系抽取任务的性能均得到提升，
F
1
值分别提高2.95和2.57个百分点；模型中增加的实体类型预测任务的精确率超过94%。本文构建的模型结合关键共性技术测度指标能够有效识别未来产业的关键共性技术，涵盖运动控制、关节、电机、头部、腿部、传感器、定位导航以及动力系统8项产业关键共性技术，明晰人形机器人领域的技术攻关方向，其创新成果能够驱动人形机器人产业的共性技术研发和产业转型升级。
2026 Vol. 45 (7): 1051-1067 [
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1068
基于多智能体协同的史籍人物实体链接研究
Hot!
杨帆, 何嘉诚, 刘畅, 张琪, 刘浏
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.07.010
史籍人物实体链接面临古代汉语人物指称形式多样化、文本缺乏标点符号、历史人物知识库构建滞后等独特挑战，传统通用实体链接方法在古籍文献处理中表现不佳，亟须开发针对古籍文本特点的专门化解决方案。因此，本研究提出了多智能体协同的史籍人物实体链接方法。首先，以《史记》作为实验对象，通过整合中国历代人物传记资料库（China Biographical Database，CBDB）和人工标注《史记》人物关系语料构建史籍人物知识库。其次，基于LangGraph多智能体协作框架，设计包含实体识别智能体、候选实体集构建智能体和候选实体重排序智能体的协同工作机制，创新性地采用融合BM25（best match 25）等文本相似度算法与大语言模型多维度语义评分的双重评分机制进行实体映射排序，通过智能体间的信息交互和协商机制，实现从史籍人物实体指称到知识库标准实体的精准链接。实验结果表明，Qwen3-32B取得最优性能（recall@5：0.908；accuracy：0.947），相较于基线模型BERT（bidirectional encoder representations from transformers）分别提升了9.0和17.7个百分点。同时，消融实验证明了各模块均产生正向贡献，其中重排序机制贡献最为显著，证实了人物背景知识注入下大语言模型语义评分的有效性。本研究创新性地提出了基于多智能体协同的史籍人物实体链接方法，为古籍实体链接研究提供了新思路。
2026 Vol. 45 (7): 1068-1082 [
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中国科学技术情报学会
中国科学技术信息研究所
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