人工智能在我國圖情領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與啟示

凡慶濤 杜赟 謝海濤 劉如

摘 要 以CSSCI收錄的圖情領(lǐng)域人工智能相關(guān)文獻(xiàn)為研究對象，論文采用文獻(xiàn)計(jì)量方法與VOSviewer可視化工具進(jìn)行定量和定性分析，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域研究的發(fā)展概況，歸納人工智能在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度，識(shí)別研究主體、研究熱點(diǎn)與演化路徑。2015年以后，該領(lǐng)域研究迎來了快速發(fā)展期;研究學(xué)者和機(jī)構(gòu)相對分散，合作研究亟待加強(qiáng);人工智能在圖書館學(xué)和情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用存在一定差異;研究熱點(diǎn)主要包括信息檢索和智能搜索、智能機(jī)器人的應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測、熱點(diǎn)與前沿探測、文本分類與數(shù)據(jù)挖掘。最后，基于分析得出該研究的相應(yīng)啟示。

關(guān)鍵詞 人工智能 知識(shí)圖譜 VOSviewer 研究概況

分類號(hào) G358

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2020.09.014

Research Status and Enlightenment of Artificial Intelligence in the Field of Library and Information Science in China

Fan Qingtao， Du Yun， Xie Haitao， Liu Ru

Abstract Taking the relevant literatures of artificial intelligence in the field of library and information included in CSSCI as the research object， and using literature analysis and VOSviewer visualization tool for quantitative and qualitative analysis， this paper grasps the development of research in this field， analyzes the maturity of artificial intelligence application in the field of library and information science， and identifies research subjects， research hotspots and evolution paths. After 2015， research in this field steps into a period of rapid development; research scholars and institutions are relatively scattered， and collaborative research needs to be strengthened. There are certain differences in the application scenario and functional level of artificial intelligence in the field of library science and information science. The research mainly includes information retrieval and intelligent search， the application of intelligent robots， network public opinion prediction， hotspots and frontier detection， text classification and data mining. Finally， the corresponding enlightenment of the research is obtained based on the analysis.

Keywords Artificial intelligence. Knowledge mapping. VOSviewer. Research progress.

0 引言

人工智能（Artificial Intelligence）一詞誕生于1956年“Dartmouth會(huì)議”上，其本義是讓機(jī)器能像人一樣思考與學(xué)習(xí)，即用計(jì)算機(jī)模擬人的智能。準(zhǔn)確來講，人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)[1]。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能正加速由研發(fā)走向應(yīng)用，成為新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，對全球科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的作用日益凸顯。烏鎮(zhèn)智庫《全球人工智能發(fā)展報(bào)告（2018）》指出，當(dāng)前人工智能在知識(shí)產(chǎn)權(quán)、投融資、人才發(fā)展、應(yīng)用場景等方面均呈現(xiàn)良好發(fā)展態(tài)勢，以谷歌、亞馬遜、百度為代表的科技巨頭引領(lǐng)該領(lǐng)域投融資持續(xù)快速增長[2]。從德勤發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展白皮書》來看，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智適應(yīng)等人工智能技術(shù)已步入全方位商業(yè)化階段，并在醫(yī)療、健康、金融、教育、安防等多個(gè)垂直領(lǐng)域得到應(yīng)用[3]。

人工智能作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的重要分支，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)，這些技術(shù)正快速融入圖情領(lǐng)域，極大提高了數(shù)據(jù)采集、保存、處理和分析的智能化水平。加快推進(jìn)人工智能在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用，充分賦能圖情工作，重構(gòu)圖情生態(tài)體系，對推動(dòng)圖情領(lǐng)域的智能升級(jí)與創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義?？v覽以往研究，國內(nèi)已有學(xué)者關(guān)注圖情領(lǐng)域人工智能的研究和發(fā)展。在研究熱點(diǎn)識(shí)別方面，余厚強(qiáng)[4]從關(guān)鍵詞結(jié)點(diǎn)指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、聚類分析等角度全方位識(shí)別國際人工智能的研究前沿。王晰巍[5]對比分析國內(nèi)外圖情領(lǐng)域人工智能研究的熱點(diǎn)與趨勢，其中提及國內(nèi)該領(lǐng)域熱點(diǎn)主題，但僅反映2013—2017年的研究熱點(diǎn)，未能全面反映該領(lǐng)域的研究概貌。雷昊霖[6]基于國內(nèi)圖情學(xué)者發(fā)表的人工智能論文識(shí)別研究熱點(diǎn)，重點(diǎn)分析該領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，缺少對研究熱點(diǎn)、演進(jìn)路徑及前沿趨勢的深入剖析。在情報(bào)服務(wù)融合方面，馮秋燕[7]基于情報(bào)工作流程，探討如何在信息采集、信息組織與存儲(chǔ)、信息分析、決策支撐環(huán)節(jié)融入人工智能技術(shù)。劉明月[8]圍繞科技情報(bào)智能、高效、精準(zhǔn)的發(fā)展需求，提出包括內(nèi)容感知、情景感知、需求/反饋機(jī)制的科技情報(bào)感知系統(tǒng)、模型框架與實(shí)現(xiàn)思路。在圖書館服務(wù)融合方面，王世偉[9]對人工智能融入圖書館服務(wù)重塑的現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)行深入探討。蒲姍姍[10]從重新規(guī)劃空間布局、定制個(gè)性化的物理環(huán)境與服務(wù)、智能陳設(shè)、整合不同的智能技術(shù)四方面提出了圖書館空間發(fā)展和變革策略。楊九龍[11]通過文獻(xiàn)回顧初步厘清人工智能技術(shù)在圖書館應(yīng)用的理論邏輯、現(xiàn)實(shí)困境和發(fā)展路徑。

綜上所述，國內(nèi)針對圖情領(lǐng)域人工智能的研究方興未艾，研究內(nèi)容聚焦現(xiàn)狀與趨勢、情報(bào)體系與模型、情報(bào)技術(shù)、圖書館創(chuàng)新發(fā)展等，對圖情領(lǐng)域人工智能研究的熱點(diǎn)主題、演進(jìn)路徑、應(yīng)用成熟度等研究尚不充分，部分研究仍存在空白點(diǎn)。因此，本文擬通過文獻(xiàn)計(jì)量與可視化分析，全面展現(xiàn)國內(nèi)圖情領(lǐng)域人工智能的研究概貌，識(shí)別該領(lǐng)域的研究主體、研究熱點(diǎn)與演進(jìn)路徑，剖析人工智能在國內(nèi)圖情領(lǐng)域應(yīng)用的成熟度，對于圖情機(jī)構(gòu)及相關(guān)研究學(xué)者拓展人工智能在圖情領(lǐng)域的理論研究與實(shí)踐探索具有重要參考意義。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，利用可視化技術(shù)構(gòu)建科學(xué)知識(shí)圖譜分析學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)研究熱點(diǎn)及演化路徑、探索研究前沿已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。VOSviewer是由荷蘭萊頓大學(xué)Nees Jan vanEcK等開發(fā)的可視化軟件，可以通過關(guān)鍵詞聚類分析，挖掘知識(shí)的研究熱點(diǎn)和演進(jìn)關(guān)系等，以預(yù)測未來發(fā)展趨勢。國外關(guān)于該軟件的研究與應(yīng)用較為成熟，形成大量的研究成果[12]，國內(nèi)研究多以Web of Science數(shù)據(jù)為主，針對中文文獻(xiàn)的分析以關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析識(shí)別研究熱點(diǎn)為主。2019年，馬續(xù)補(bǔ)[13]利用VOSviewer分析了我國政策評估領(lǐng)域的研究主體、知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)及演進(jìn)情況，對研究人員更好地利用該工具的提供了借鑒。

本文借助Excel和VOSviewer可視化工具，對1999—2018年CSSCI收錄的圖情領(lǐng)域人工智能研究主題文獻(xiàn)進(jìn)行定量和定性分析。為保證來源文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)質(zhì)量，選擇中文社會(huì)科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫（CSSCI）作為數(shù)據(jù)源，檢索策略為關(guān)鍵詞=“人工智能”or“AI”or“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”or“專家系統(tǒng)”or“機(jī)器學(xué)習(xí)”or“深度學(xué)習(xí)”or“模式識(shí)別”or“機(jī)器人”or“自然語言處理”or“語言識(shí)別”or“圖像識(shí)別”or“遺傳算法”or“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”or“智能搜索”or“知識(shí)獲取”or“感知問題”or“復(fù)雜系統(tǒng)”or“計(jì)算機(jī)視覺”or“智能機(jī)器人”or“人臉識(shí)別”or“文本分析”or“語義搜索”or“視覺搜索”or“智能系統(tǒng)”or“語義網(wǎng)絡(luò)”，學(xué)科類別選擇：“圖書、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)”，起止時(shí)間為1999年1月1日到2018年12月31日，檢索日期為2019年9月30日，經(jīng)篩選，共得到相關(guān)論文617篇。為了更好地闡述人工智能在圖情領(lǐng)域的研究情況和應(yīng)用程度，本文分別基于該領(lǐng)域研究的整體發(fā)文情況，分析研究了其發(fā)展演進(jìn)和變化特征;基于作者和發(fā)文機(jī)構(gòu)信息，分析該領(lǐng)域的研究主體及合作情況;基于關(guān)鍵詞和文獻(xiàn)分布，剖析人工智能在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度;基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)及疊加知識(shí)圖譜，挖掘近年來該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及其演進(jìn)路徑。

2 人工智能研究文獻(xiàn)變化趨勢

對617篇文獻(xiàn)的年分布統(tǒng)計(jì)，可以發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域研究并未呈現(xiàn)規(guī)律性的變化，具體見圖1所示。

具體來看，1999—2001年為發(fā)展起步期，年發(fā)文量在12篇以內(nèi)，僅少數(shù)學(xué)者開展相關(guān)研究，內(nèi)容主要涉及利用自然語言、自動(dòng)分詞技術(shù)優(yōu)化信息檢索，推進(jìn)信息檢索的智能化。2002—2015年為穩(wěn)定發(fā)展期，這一階段的持續(xù)時(shí)間較長，相較于起步期，有更多學(xué)者進(jìn)入該領(lǐng)域。這一時(shí)期研究內(nèi)容也呈現(xiàn)出階段特征。2002年，遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷興起，促使研究轉(zhuǎn)向以實(shí)現(xiàn)智能化搜索為目標(biāo)的搜索引擎和工具開發(fā)。此外，知識(shí)獲取、知識(shí)組織和參考咨詢也引起學(xué)者關(guān)注;2006年，在機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)影響下，研究學(xué)者側(cè)重智能分析系統(tǒng)、知識(shí)管理、評價(jià)體系與模型的探索與實(shí)證研究，此時(shí)，針對用戶偏好的推薦系統(tǒng)研究開始出現(xiàn);2011年后，以知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槟繕?biāo)的知識(shí)圖譜、可視化分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法和工具不斷出現(xiàn)，極大地提升了情報(bào)處理和分析能力，熱點(diǎn)主題挖掘、輿情預(yù)測模型、個(gè)性化推薦等研究得到密切關(guān)注。2016—2018為快速發(fā)展期，隨著我國人工智能發(fā)展相關(guān)政策與規(guī)劃的落地與實(shí)施，人工智能研究迎來爆發(fā)，年發(fā)文量急速增加，研究主題也迅速擴(kuò)展，除關(guān)注移動(dòng)視覺搜索、機(jī)器人智慧服務(wù)、突發(fā)事件與網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測等主題外，圍繞社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為展開的信息推薦、情感識(shí)別、評價(jià)研究也開始引起重視。

3 人工智能領(lǐng)域研究主體分析

3.1 核心作者分析

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域617篇文獻(xiàn)涉及作者1114人。根據(jù)普賴斯定律，核心作者是指發(fā)文量在以上的作者，Nmax=13，可計(jì)算出核心作者發(fā)文量=2.7篇，取整數(shù)為3篇，將發(fā)文量在3篇及以上的作者視為核心作者，共有59人，占全部作者數(shù)的5.40%，合計(jì)發(fā)文188篇，占總發(fā)文量的30.4%。該比例與普賴斯定律50%的理論值相差較大，由此推斷當(dāng)前該領(lǐng)域研究學(xué)者較為分散，尚未形成穩(wěn)定的核心作者群，集群效應(yīng)尚不突出。研究學(xué)者大多開展獨(dú)立研究，在大多研究主題和方向尚未達(dá)成廣泛共識(shí)，研究仍處發(fā)展初期階段。表1為部分核心作者及主要貢獻(xiàn)。

3.2 發(fā)文機(jī)構(gòu)分析

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域研究共涉及319個(gè)機(jī)構(gòu)，其中，高校264家，非高校類55家。從機(jī)構(gòu)分布看，該領(lǐng)域形成了以南京大學(xué)、武漢大學(xué)、吉林大學(xué)、中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心和中國科學(xué)技術(shù)信息研究所為代表的核心研究力量。非高校類機(jī)構(gòu)以情報(bào)機(jī)構(gòu)、圖書館為主，其中中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所作為我國圖情領(lǐng)域的國家級(jí)科技情報(bào)機(jī)構(gòu)，在開展人工智能的相關(guān)研究方面也處于領(lǐng)先地位。從科研合作看，形成了南京大學(xué)-南京理工大學(xué)-南京農(nóng)業(yè)大學(xué)-南京師范大學(xué)和武漢大學(xué)-華東師范大學(xué)-上海交通大學(xué)-山東省科學(xué)院情報(bào)研究所為代表的機(jī)構(gòu)群體，合作研究初具規(guī)模，但合作強(qiáng)度有待加強(qiáng)，多數(shù)機(jī)構(gòu)仍處于獨(dú)立研究狀態(tài)?？梢姡瑖鴥?nèi)圖情領(lǐng)域的人工智能研究已經(jīng)形成一定數(shù)量的核心機(jī)構(gòu)和合作群體，跨機(jī)構(gòu)合作初步形成，研究合力的優(yōu)勢得到一定發(fā)揮。表2為部分高發(fā)文機(jī)構(gòu)及發(fā)文量統(tǒng)計(jì)。從表2中可發(fā)現(xiàn)高校相較科研院所與情報(bào)機(jī)構(gòu)而言，在該研究領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，說明人工智能在我國圖情領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步階段，研究聚焦基礎(chǔ)理論與學(xué)術(shù)探究，以情報(bào)需求為引導(dǎo)的人工智能的應(yīng)用實(shí)踐研究亟待拓展。

3.3 發(fā)文期刊分布

從期刊分布看，我國圖情領(lǐng)域人工智能研究主要分布在情報(bào)學(xué)和圖書館學(xué)相關(guān)期刊，其中，情報(bào)學(xué)期刊占據(jù)主導(dǎo)地位，載文較高的主要有《情報(bào)雜志》-陜西省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究院（94篇）、《情報(bào)科學(xué)》-吉林大學(xué)（82篇）、《情報(bào)學(xué)報(bào)》-中國科學(xué)技術(shù)信息研究所（78篇）、《數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》-中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心（66篇）、《圖情工作》-中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心（64篇）、《情報(bào)理論與實(shí)踐》-中國兵器工業(yè)集團(tuán)第二一〇研究所（51篇）、《圖書與情報(bào)》-甘肅省科技情報(bào)研究所（45篇），而圖書館類期刊載文相對較低，說明以情報(bào)機(jī)構(gòu)主辦的圖情類雜志對人工智能的應(yīng)用需求更為旺盛，而圖書館需求則相對薄弱。人工智能在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、關(guān)聯(lián)分析、語義挖掘等多個(gè)領(lǐng)域，有力支撐著情報(bào)機(jī)構(gòu)的工作，研究熱度受需求引導(dǎo)。

4 人工智能在我國圖情領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度分析

根據(jù)關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)、年分布以及對文獻(xiàn)內(nèi)容的解讀，筆者將人工智能在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用主要?jiǎng)澐譃橹悄芄芾砼c服務(wù)、智能采集、智能分析、智能搜索、智能預(yù)測五個(gè)場景。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)梳理每個(gè)應(yīng)用場景對應(yīng)的文獻(xiàn)量、關(guān)鍵詞分布等，并據(jù)此初步歸納人工智能在國內(nèi)圖情領(lǐng)域的應(yīng)用成熟度，詳見表3。

可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前人工智能在智能管理與服務(wù)、智能采集、智能搜索中應(yīng)用研究相對突出，而在智能分析、智能預(yù)測中的應(yīng)用研究占比略低，未來將是人工智能與圖情領(lǐng)域深度融合的重要方向。此外，人工智能在圖書館和情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)出一定差異，其在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用更多體現(xiàn)在智能管理與服務(wù)，通過智能機(jī)器人、人機(jī)交互、語音交互等技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖書館智能問答、智能存儲(chǔ)、信息搜索和推薦等服務(wù)內(nèi)容和模式的轉(zhuǎn)變，智能化成為圖書館服務(wù)發(fā)展的顯著特征。人工智能在情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用更多體現(xiàn)在對數(shù)據(jù)處理、分析、挖掘等技術(shù)和方法的優(yōu)化，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、遺傳算法等理論或方法，實(shí)現(xiàn)多類型文本自動(dòng)分類，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和可視化方法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對特定領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿的智能分析以及突發(fā)事件和網(wǎng)絡(luò)輿情的智能預(yù)測。智能搜索是實(shí)現(xiàn)信息服務(wù)、知識(shí)獲取、情報(bào)分析和價(jià)值挖掘等重要前提，是圖書館和情報(bào)學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的共性技術(shù)，因此，該應(yīng)用場景下文獻(xiàn)量最高。除上述主要應(yīng)用外，人工智能在國內(nèi)圖情領(lǐng)域的應(yīng)用還涉及評價(jià)與評估、用戶行為、數(shù)字人文、數(shù)據(jù)管理、安全與法律等。

5 基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)分析

為發(fā)現(xiàn)對學(xué)者更有價(jià)值的研究熱點(diǎn)，本文選擇2009—2018年的386篇文獻(xiàn)作為分析對象。選擇最少出現(xiàn)次數(shù)為“7”的關(guān)鍵詞，共有67個(gè)關(guān)鍵詞滿足條件。設(shè)定共現(xiàn)關(guān)系強(qiáng)度規(guī)范化方式、分辨參數(shù)、聚類成員最少數(shù)目為（Association strength、1、5），形成關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜（圖2）?？梢钥闯?，該領(lǐng)域形成了5個(gè)聚類主題，根據(jù)關(guān)鍵詞分析及文獻(xiàn)的二次解讀，對5個(gè)聚類命名，分別為 “人工智能技術(shù)在信息檢索和智能搜索中的應(yīng)用”（研究熱點(diǎn)1）、“智能機(jī)器人在圖書館智慧服務(wù)中的應(yīng)用”（研究熱點(diǎn)2）、“人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測中的應(yīng)用”（研究熱點(diǎn)3）、“人工智能技術(shù)在研究熱點(diǎn)與前沿領(lǐng)域探測中的應(yīng)用”（研究熱點(diǎn)4）、“人工智能技術(shù)在文本分析與數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用”（研究熱點(diǎn)5）。

5.1 人工智能技術(shù)在信息檢索和智能搜索中的應(yīng)用

該研究熱點(diǎn)主要圍繞自然語言處理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)視覺搜索、語義網(wǎng)絡(luò)、語義搜索等實(shí)現(xiàn)信息檢索與智能搜索展開。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，海量視覺大數(shù)據(jù)資源的處理、分析和開發(fā)利用成為信息服務(wù)的重要內(nèi)容，移動(dòng)視覺搜索以現(xiàn)實(shí)圖像、視頻等為檢索對象的特征滿足了這一需求，并通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)視覺資源語義信息與特征信息的關(guān)聯(lián)，使知識(shí)驅(qū)動(dòng)、跨界融合、協(xié)同發(fā)展成為信息檢索的重要特征[14-15]。此外，自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語義搜索等人工智能技術(shù)在信息檢索中廣泛應(yīng)用，在豐富和優(yōu)化智能檢索技術(shù)和方法的同時(shí)，催生了多種個(gè)性化學(xué)術(shù)搜索引擎和工具，如Semantic Scholar、GoPubMed以及基于多 Agent 技術(shù)、差分進(jìn)化算法等技術(shù)的各類智能搜索引擎等[16-19]，大大提高了信息檢索的精準(zhǔn)性和智能化。在此基礎(chǔ)上，有學(xué)者還對移動(dòng)視覺搜索的信息檢索模式、框架以及語義搜索的框架進(jìn)行了系統(tǒng)研究。

5.2 智能機(jī)器人在圖書館智慧服務(wù)中的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的技術(shù)被應(yīng)用于智慧圖書館，其中智能服務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用最具代表性。該研究主要基于人機(jī)交互、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、傳感技術(shù)等探討智能機(jī)器人設(shè)計(jì)、應(yīng)用以及基于案例分析探索其在圖書館應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)路徑等。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等信息技術(shù)的影響下，智能機(jī)器人在圖書館智慧服務(wù)中實(shí)踐應(yīng)用不斷拓展，目前已覆蓋智能倉儲(chǔ)（圖書搬運(yùn)、圖書盤點(diǎn)、自動(dòng)存取、自主導(dǎo)航）、自助服務(wù)（自助借還、門禁識(shí)別、智能座位預(yù)約、路線導(dǎo)引）、智能咨詢（參考咨詢、自動(dòng)問答、微信聊天）等多個(gè)方向[20]，在減少圖書館員咨詢工作量的同時(shí)，也有效提升咨詢服務(wù)的質(zhì)量和智能化程度。此外，國內(nèi)學(xué)者對智能機(jī)器人的具體應(yīng)用和實(shí)踐案例進(jìn)行了廣泛探討與研究[21-22]。圖書館智能機(jī)器人的功能設(shè)定普遍基于用戶需求調(diào)研和分析，在實(shí)踐效果上，智能化體驗(yàn)和服務(wù)模式創(chuàng)新對圖書館咨詢服務(wù)的效率和質(zhì)量提升明顯，然而，智能服務(wù)機(jī)器人在語音知識(shí)庫、深度學(xué)習(xí)能力、行為控制等方面尚存不足，如何科學(xué)合理地引入智能機(jī)器人并對接圖書館服務(wù)仍需要長期探索和不斷實(shí)踐，對此，樊慧麗等[23]在系統(tǒng)研究國內(nèi)外圖書館智能機(jī)器人應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出智能機(jī)器人在圖書館的應(yīng)用應(yīng)在評估其成熟度基礎(chǔ)上理性引入，重視語料庫和關(guān)鍵技術(shù)的構(gòu)建，加強(qiáng)機(jī)器人相關(guān)專業(yè)人才的培養(yǎng)等。

5.3 人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測中的應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測是人工智能技術(shù)應(yīng)用的重要方向。該研究熱點(diǎn)主要圍繞定量網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)、熱度預(yù)測、情感識(shí)別、趨勢預(yù)測及進(jìn)展研究等展開。網(wǎng)絡(luò)輿情的演化具有較大不確定性和多變性，尤其近年來，網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)新聞?lì)l發(fā)，翟天臨、孫小果等事件在社會(huì)上引起強(qiáng)烈反響，這些事件的輿論觀點(diǎn)通過網(wǎng)絡(luò)迅速蔓延，在社會(huì)公眾中引發(fā)激烈爭辯，及時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)輿情事件的傳播與擴(kuò)散規(guī)律，對網(wǎng)絡(luò)輿情事件進(jìn)行有效預(yù)測和管控愈發(fā)重要。研究人員嘗試通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多因素灰色模型、改進(jìn)粒子群算法、改進(jìn)ABC-BP模型、混合算法、模式識(shí)別等構(gòu)建并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測模型和預(yù)警模型，并通過仿真實(shí)驗(yàn)或具體網(wǎng)絡(luò)輿情事件開展實(shí)證分析，以驗(yàn)證模型的有效性和精度，并為實(shí)踐應(yīng)用提供參考[24-26]。此外，網(wǎng)民會(huì)通過微博、博客、微信、論壇等渠道對公共事件發(fā)表帶有情感傾向的評論，此類情感文本的識(shí)別和分類，有助于準(zhǔn)確把握網(wǎng)民的真實(shí)想法，基于此，有學(xué)者對突發(fā)事件的微博文本進(jìn)行情感分類標(biāo)注，并基于OCC情感規(guī)則標(biāo)注建立網(wǎng)絡(luò)輿情情感識(shí)別模型[27]。在網(wǎng)絡(luò)輿情信息監(jiān)測研究進(jìn)展方面，曹樹金等[28]從理論研究、監(jiān)測技術(shù)、監(jiān)測系統(tǒng)與實(shí)踐三個(gè)方面綜述了與網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測密切相關(guān)的論題。

7.2 需進(jìn)一步拓展與人工智能專業(yè)機(jī)構(gòu)、企業(yè)合作研究

當(dāng)前，該領(lǐng)域的研究主體以高校為主，情報(bào)機(jī)構(gòu)僅出現(xiàn)少數(shù)代表性機(jī)構(gòu)，企業(yè)發(fā)文則更少。合作群體也以高校為主，企業(yè)參與度較低，加之應(yīng)用場景、技術(shù)發(fā)展等因素制約，人工智能在該領(lǐng)域應(yīng)用研究應(yīng)充分結(jié)合專業(yè)型科技企業(yè)在該領(lǐng)域技術(shù)優(yōu)勢，使應(yīng)用技術(shù)、產(chǎn)品開發(fā)與基礎(chǔ)研究有效結(jié)合。企業(yè)作為市場的主體，能夠快速捕捉市場需求與產(chǎn)品研發(fā)的結(jié)合點(diǎn)，開發(fā)出符合市場定位和行業(yè)發(fā)展的產(chǎn)品，因此，高校、情報(bào)機(jī)構(gòu)應(yīng)拓展與人工智能專業(yè)機(jī)構(gòu)、企業(yè)的合作，尤其是華為、百度、騰訊等在該領(lǐng)域具有較高影響力的企業(yè)，形成基礎(chǔ)研究與應(yīng)用開發(fā)的優(yōu)勢互補(bǔ)。

7.3 借助人工智能的研究提升圖情機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力

研究發(fā)現(xiàn)，圖書館對人工智能的應(yīng)用研究有向智能咨詢、智能管理、智能教育、智能學(xué)習(xí)發(fā)展的趨勢，情報(bào)機(jī)構(gòu)對人工智能的應(yīng)用研究有向智能檢索、智能預(yù)測、智能感知、智能推薦、智能分析發(fā)展的趨勢，顯示出智能化服務(wù)升級(jí)已經(jīng)成為新時(shí)代圖情機(jī)構(gòu)能力升級(jí)的重要方向。圖情機(jī)構(gòu)應(yīng)圍繞智能化服務(wù)發(fā)展要求，推進(jìn)人工智能技術(shù)、產(chǎn)品在圖情機(jī)構(gòu)的應(yīng)用，尤其要加快大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在智能芯片、智能平臺(tái)、智能軟件、智能傳感器等軟件方面不斷改進(jìn)科研環(huán)境，并從自然語言處理、人機(jī)交互、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等基礎(chǔ)技術(shù)層面提升智能化服務(wù)能力。

7.4 進(jìn)一步完善圖情產(chǎn)品化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、技術(shù)智能化的圖情生態(tài)體系

當(dāng)前，人工智能在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用已覆蓋智能搜索、智能采集、智能分析、智能決策、智慧服務(wù)等多個(gè)維度，呈現(xiàn)出融合發(fā)展的良好態(tài)勢，下一步應(yīng)充分利用人工智能的技術(shù)先導(dǎo)優(yōu)勢，賦能圖情工作，推動(dòng)智能化圖情生態(tài)體系的形成。首先，加強(qiáng)智能化圖情產(chǎn)品開發(fā)與設(shè)計(jì)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等相關(guān)技術(shù)開發(fā)智能搜索、智能情報(bào)分析、智能圖像識(shí)別和智能預(yù)警系統(tǒng)或平臺(tái)，豐富和完善圖情產(chǎn)品體系;其次，利用人工智能技術(shù)推進(jìn)數(shù)據(jù)資源的價(jià)值挖掘與開發(fā)利用，通過價(jià)值評估、風(fēng)險(xiǎn)控制和市場交易等舉措強(qiáng)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值與市場效益，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化和商品化;最后，將人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)圖情技術(shù)充分融合，改進(jìn)優(yōu)化原有圖情技術(shù)或衍生新技術(shù)，豐富和完善圖情領(lǐng)域的智能化技術(shù)體系。

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凡慶濤 首北京市科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所助理研究員。 北京，100044。

杜 赟 北京市科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所助理研究員。 北京，100044。

謝海濤 北京科技經(jīng)濟(jì)信息聯(lián)合中心助理研究員。 北京，100044。

劉 如 中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院副研究員。 北京，100038。

（收稿日期：2020-03-22 編校：劉 明，謝艷秋）