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智能情报技术:内涵、边界与体系
1
作者
姚长青
程齐凯
+1 位作者
王莉军
刘家伟
《情报学报》
北大核心
2025年第1期1-9,共9页
情报工作正经历着从传统模式向智能化模式的深刻转型。从早期的智能检索到当前的大模型驱动的智能情报理解,情报技术已逐步从“智能+情报”和“智能for情报”等演化为“智能即情报”和“情报即智能”的新模式。本文详细探讨了智能情报...
情报工作正经历着从传统模式向智能化模式的深刻转型。从早期的智能检索到当前的大模型驱动的智能情报理解,情报技术已逐步从“智能+情报”和“智能for情报”等演化为“智能即情报”和“情报即智能”的新模式。本文详细探讨了智能情报技术的概念、技术边界及其体系建构,提出了面向数智时代的智能情报技术体系架构,涵盖了全源科技情报协同感知与融合技术、智能情报认知理解技术、智能情报监测预警技术、竞争情报智能分析技术和科技情报驱动的智能循证决策技术。该体系全面覆盖情报工作的各个流程,旨在通过体系建构助力提升情报工作和情报研究的智能化水平,服务科技情报事业的智能化转型,支撑我国高水平科技自立自强。本文不仅对智能情报技术的发展具有重要的理论价值,也为实际应用提供了明确的技术路径和实施框架。
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关键词
智能情报技术
技术体系
人工智能
情报技术
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职称材料
面向可溯源文本生成的科技文献伪反馈训练数据合成研究
2
作者
马永强
刘家伟
高影繁
《情报学报》
北大核心
2025年第7期830-845,共16页
在学术文本中插入恰当的引文标识是学术写作的基本规范,可以帮助读者验证文本内容的真实性。引文标识符可以用于实现内容溯源、保证内容可验证性。在学术场景中,现有大语言模型普遍缺乏内置的内容溯源机制,导致所生成学术文本的可验证...
在学术文本中插入恰当的引文标识是学术写作的基本规范,可以帮助读者验证文本内容的真实性。引文标识符可以用于实现内容溯源、保证内容可验证性。在学术场景中,现有大语言模型普遍缺乏内置的内容溯源机制,导致所生成学术文本的可验证性不足。当前,借助领域数据集来优化大模型是主流的研究思路。然而,在优化模型可溯源性方面,基于人类撰写的学术文本所构建的训练集存在内在一致性不足、引文标注行为差异性大等问题,基于大模型的数据合成方法在数据多样性方面也存在局限性。为此,本文提出了一种面向可溯源学术文本的引文标识符体系与评测方法,用于分析大模型所生成学术文本的可溯源性。然后,从训练数据的角度,针对可溯源的学术文本生成,本文提出了一种两阶段伪反馈训练数据合成方法,兼顾大模型标注文本和人类标注文本的特性,构建高质量、多样化的训练数据。研究结果表明,采用本文构建的合成数据训练的小模型,能够生成更具可溯源性的学术文本;通过第二阶段的伪反馈进一步优化数据分布和任务多样性,有助于增强模型的泛化能力。
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关键词
大语言模型
数据合成
学术多文档摘要
文本可溯源性
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职称材料
基于富语义词元的大模型生成策略优化
3
作者
程齐凯
石湘
+1 位作者
于丰畅
黄圣智
《情报学报》
北大核心
2025年第6期761-782,共22页
近年来,通用大模型技术取得了显著进展,但在科技情报领域的应用中,仍面临推理效率低下和领域任务适配性不足的问题。为此,本文系统地分析了大模型的生成机制,并提出了“富语义词元”概念,旨在描述大模型在生成过程中倾向产生的、具有语...
近年来,通用大模型技术取得了显著进展,但在科技情报领域的应用中,仍面临推理效率低下和领域任务适配性不足的问题。为此,本文系统地分析了大模型的生成机制,并提出了“富语义词元”概念,旨在描述大模型在生成过程中倾向产生的、具有语义聚合性、上下文依赖性或任务相关性的词元或词元序列。基于该概念,本文设计了一种基于生成偏好的大小模型协同生成策略。通过富语义词元的挖掘、复制机制及动态验证策略,实现在小模型与大模型之间的协同作用,推动大模型由逐词元生成向多个词元同步生成的转变,从而提升生成效率与任务适配性。本文从生成性能、泛用性和生成效率三个维度对该生成优化策略进行了评估。研究结果表明,该策略在法律、医学和新闻百科等多个领域任务中的评估指标均优于传统生成优化方法。本文为大模型生成优化、任务适配性提升以及可信可靠大模型构建提供了新的理论基础和实践路径。
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关键词
富语义词元
大小模型协同
生成优化
动态投机采样
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职称材料
题名
智能情报技术:内涵、边界与体系
1
作者
姚长青
程齐凯
王莉军
刘家伟
机构
中国科学技术信息
研究所
武汉大学
信息管理学院
武汉大学智能与创新治理研究所
出处
《情报学报》
北大核心
2025年第1期1-9,共9页
基金
新一代人工智能国家科技重大专项项目“高可靠科技文献智能引擎关键技术研发与示范应用”(2023ZD0121500)
国家自然科学基金重点项目“数智赋能的科技信息资源与知识管理理论变革”(72234005)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2042023kf0220)。
文摘
情报工作正经历着从传统模式向智能化模式的深刻转型。从早期的智能检索到当前的大模型驱动的智能情报理解,情报技术已逐步从“智能+情报”和“智能for情报”等演化为“智能即情报”和“情报即智能”的新模式。本文详细探讨了智能情报技术的概念、技术边界及其体系建构,提出了面向数智时代的智能情报技术体系架构,涵盖了全源科技情报协同感知与融合技术、智能情报认知理解技术、智能情报监测预警技术、竞争情报智能分析技术和科技情报驱动的智能循证决策技术。该体系全面覆盖情报工作的各个流程,旨在通过体系建构助力提升情报工作和情报研究的智能化水平,服务科技情报事业的智能化转型,支撑我国高水平科技自立自强。本文不仅对智能情报技术的发展具有重要的理论价值,也为实际应用提供了明确的技术路径和实施框架。
关键词
智能情报技术
技术体系
人工智能
情报技术
Keywords
intelligent information technology
technology system
artificial intelligence
information technology
分类号
G350 [文化科学—情报学]
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职称材料
题名
面向可溯源文本生成的科技文献伪反馈训练数据合成研究
2
作者
马永强
刘家伟
高影繁
机构
武汉大学
信息管理学院
武汉大学智能与创新治理研究所
中国科学技术信息
研究所
出处
《情报学报》
北大核心
2025年第7期830-845,共16页
基金
新一代人工智能国家科技重大专项项目“高可靠科技文献智能引擎关键技术研发与示范应用”(2023ZD0121500)
国家自然科学基金项目“基于知识融合的科技文献大模型可靠性增强技术研究”(72404212)。
文摘
在学术文本中插入恰当的引文标识是学术写作的基本规范,可以帮助读者验证文本内容的真实性。引文标识符可以用于实现内容溯源、保证内容可验证性。在学术场景中,现有大语言模型普遍缺乏内置的内容溯源机制,导致所生成学术文本的可验证性不足。当前,借助领域数据集来优化大模型是主流的研究思路。然而,在优化模型可溯源性方面,基于人类撰写的学术文本所构建的训练集存在内在一致性不足、引文标注行为差异性大等问题,基于大模型的数据合成方法在数据多样性方面也存在局限性。为此,本文提出了一种面向可溯源学术文本的引文标识符体系与评测方法,用于分析大模型所生成学术文本的可溯源性。然后,从训练数据的角度,针对可溯源的学术文本生成,本文提出了一种两阶段伪反馈训练数据合成方法,兼顾大模型标注文本和人类标注文本的特性,构建高质量、多样化的训练数据。研究结果表明,采用本文构建的合成数据训练的小模型,能够生成更具可溯源性的学术文本;通过第二阶段的伪反馈进一步优化数据分布和任务多样性,有助于增强模型的泛化能力。
关键词
大语言模型
数据合成
学术多文档摘要
文本可溯源性
Keywords
large language models
data synthesis
scientific multi-document summarization
text attributable
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于富语义词元的大模型生成策略优化
3
作者
程齐凯
石湘
于丰畅
黄圣智
机构
武汉大学
信息管理学院
武汉大学智能与创新治理研究所
出处
《情报学报》
北大核心
2025年第6期761-782,共22页
基金
新一代人工智能国家科技重大专项项目“高可靠科技文献智能引擎关键技术研发与示范应用”(2023ZD0121500)
国家自然科学基金面上项目“基于机器阅读理解的科学命题文本论证逻辑识别”(72174157)。
文摘
近年来,通用大模型技术取得了显著进展,但在科技情报领域的应用中,仍面临推理效率低下和领域任务适配性不足的问题。为此,本文系统地分析了大模型的生成机制,并提出了“富语义词元”概念,旨在描述大模型在生成过程中倾向产生的、具有语义聚合性、上下文依赖性或任务相关性的词元或词元序列。基于该概念,本文设计了一种基于生成偏好的大小模型协同生成策略。通过富语义词元的挖掘、复制机制及动态验证策略,实现在小模型与大模型之间的协同作用,推动大模型由逐词元生成向多个词元同步生成的转变,从而提升生成效率与任务适配性。本文从生成性能、泛用性和生成效率三个维度对该生成优化策略进行了评估。研究结果表明,该策略在法律、医学和新闻百科等多个领域任务中的评估指标均优于传统生成优化方法。本文为大模型生成优化、任务适配性提升以及可信可靠大模型构建提供了新的理论基础和实践路径。
关键词
富语义词元
大小模型协同
生成优化
动态投机采样
Keywords
rich semantic tokens
large-small model collaboration
generation optimization
dynamic speculative sampling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能情报技术:内涵、边界与体系
姚长青
程齐凯
王莉军
刘家伟
《情报学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向可溯源文本生成的科技文献伪反馈训练数据合成研究
马永强
刘家伟
高影繁
《情报学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于富语义词元的大模型生成策略优化
程齐凯
石湘
于丰畅
黄圣智
《情报学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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