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北科院情报所在基于人工智能技术的科技智库服务工具方面取得新进展

发布时间:2024年09月13日 16:59

科学数据政策传播网络图

科学数据政策传播网络图

新时期,科学研究范式发生了深刻变革,数据驱动研究已成为科学发展的重要趋势之一,在科技情报技术研究领域,各级政府颁布的政策数量众多,如仅采用人工查阅的方式需要耗费大量人力和时间。因此,亟需采用自动化/半自动化的方式进行文本加工和分析,以推动政策等文本型数据在智库服务中发挥更大价值。

北京市科学技术研究院科技情报研究所(以下简称“情报所”)信息技术团队依托创新培育课题,开展了基于多种文本智能分析的科技智库服务技术研究。团队采用智库DIIS(Data、Information、Intelligence、Solution)研究方法,遵循数据收集、信息加工、综合研判、方案形成等四个步骤,对研究问题进行分解。为解决人工查阅大量文本数据耗时长、存在个体主观判断影响等问题,团队通过自动化、半自动化的方式开展政策、报道等开源信息的采集、加工和分析,提出了一种面向政策文本的实体关系抽取方法,并基于大语言模型开展了通用及科技领域命名实体识别、实体关系抽取;在文本智能分析基础上,进行了政策文本实证分析、知识图谱构建和政策主题热点挖掘,为智库服务提供更丰富的实证素材和更多元的研究视角。基于本课题研究,团队申请发明专利1项,获得软件著作权3项,形成政策简讯22份。

近年来,该团队致力于科技情报技术研究和集成开发,已建设完成多语言自动翻译系统、科技简报自动生成系统、科技政策智能语义图谱等多项成果,获得关于训练集自动标注、文本确定方法的国家发明专利授权2项,获得软件著作权30余项。在情报所以业务需求为导向、跨部门项目协同机制下,该团队将持续强化人工智能技术在智库研究中的应用,进一步推进科技情报专家研判和生成式人工智能技术相结合的科技信息智能分析与服务关键技术研究,助力科技情报大模型服务应用落地。


(科技情报研究所 文/图)