图书情报工作

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2024, 68(18): 0-0.

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专题：迎接ChatGPT对信息资源管理的挑战

专题：迎接 ChatGPT 对信息资源管理的挑战序

曾建勋

2024, 68(18): 3-3.

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专题：迎接ChatGPT对信息资源管理的挑战

ChatGPT下科技期刊语义出版的变革

方卿, 陈瑞

2024, 68(18): 4-12. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.001

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[目的/意义] 探讨以ChatGPT为代表的大语言模型在科技期刊语义出版领域的变革和应用，积极推动科技期刊语义出版与人工智能的融合发展。[方法/过程] 在系统梳理科技期刊语义出版发展现状的基础上，分析ChatGPT对语义出版组织内容、组织方式、应用模式的影响；探讨融合大语言模型与知识组织工具的语义组织实施路径，最后提出人工智能时代推动科技期刊资源语义出版服务的策略。[结果/结论] 科技期刊需要创新语义组织路径，将大语言模型与知识组织工具相结合，通过大规模学术资源的预训练、基于标注数据的领域知识学习和策划、融合大语言模型的领域知识图谱构建，以及基于用户画像的智能内容生成服务，为科技期刊提供更全面和智能的应用方案。为了推进科技期刊语义出版服务，科技期刊需要综合考虑数据资源、出版流程、应用场景、同行评议等多个方面，既要充分发挥人工智能的优势和潜力，又要规避可能出现的问题和风险。

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专题：迎接ChatGPT对信息资源管理的挑战

生成式人工智能变革下开放科学的发展机遇与推进策略

李秋实, 刘欢, 张顺顺

2024, 68(18): 13-22. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.002

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[目的/意义] 近20年来以开放获取、开放数据等为核心的开放科学进入新发展阶段。把握生成式人工智能变革下的开放科学发展机遇，为推进我国开放科学高质量发展提供实践启发和政策参考。[方法/过程] 深度剖析生成式人工智能与开放科学的多重关联关系，全方位展望生成式人工智能为开放科学带来的发展机遇，同时生成式人工智能应用也存在不确定性，提出生成式人工智能技术下我国开放科学进程协同推进策略。[结果/结论] 开放科学与生成式人工智能呈现出理念协同、数据互促、生态融合关系，同时生成式人工智能对开放科学产生一系列正负影响。系统性前瞻生成式人工智能应用于开放科学的机遇与不确定性，趋利避害，从开放科学生成式人工智能应用政策规则构建、开放科学智能工具应用机制保障、开放科学智能服务平台建设、人本智能创新生态营造等方面，综合性提出我国推进开放科学与生成式人工智能融合发展、协同互促路径。

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专题：迎接ChatGPT对信息资源管理的挑战

面向生成式人工智能（AIGC）的图书馆信息资源建设优化策略研究

丁遒劲, 苏静

2024, 68(18): 23-31. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.003

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[目的/意义] 以ChatGPT为代表的生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）对知识生产和服务方式带来巨大变革，图书馆不可避免地受到影响进而面临挑战，亟待充分审视现有信息资源建设模式存在的局限性，通过优化信息资源建设推动实现图书馆的智慧服务。[方法/过程] 从AIGC的典型应用入手，分析AIGC对图书馆服务产生的影响，进而结合图书馆信息资源建设现状和存在问题，探讨相应的资源建设优化策略。[结果/结论] 图书馆在适应AIGC发展推动服务变革的过程中，亟待加大开源信息资源建设力度、重视馆藏数字资源权益管理、探索知识库嵌入大语言模型（Large Language Model，LLM）的融合应用路径、重塑数据治理体系，以及加强与技术公司的协同合作。

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专题：迎接ChatGPT对信息资源管理的挑战

ChatGPT生成综述的质量评测与应用策略

林鑫, 刘泽妃

2024, 68(18): 32-40. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.004

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[目的/意义] 对ChatGPT生成研究综述的质量进行评价，并提出其应用策略，为推进ChatGPT在科技情报工作方面的应用提供参考。[方法/过程] 在分析ChatGPT生成研究综述特点的基础上，设计ChatGPT生成综述的评价指标与方法，并选择3个主题作为样本对其生成的综述质量进行了评测，在此基础上提出将其应用于科技情报工作的策略建议。[结果/结论] ChatGPT生成的研究综述在内容上具有一定的参考价值并初步达到了可读性要求，具备一定的应用价值。应用推进中，一方面，可以尽量挖掘综述生成能力推进其在科技情报工作中的直接应用；另一方面，也可以结合研究综述生成这一特定场景要求，进行ChatGPT的二次开发与工具集成，在提升其生成的效率与效果基础上推进深度应用。

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专题：迎接ChatGPT对信息资源管理的挑战

大语言模型对学术论文评价的可利用性探讨

程秀峰, 李嘉琦, 杨金庆, 严中华

2024, 68(18): 41-49. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.005

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[目的/意义] 以GPT为代表的大语言模型在上下文理解和推理方面表现出色，能够通过文本分析主题，判断意见及情感等信息，并具备强大的内容理解和内容生成能力。当前学术论文的评价主要以同行评议、以刊评文等评价机制为主。是否可将大语言模型的判断能力运用于学术论文评价过程，以客观反映论文质量、丰富评价机制，是值得探讨的问题。[方法/过程] 分析学术论文评价的历史源流和核心任务。在此基础上，通过剖析大语言模型的核心技术，提出大语言模型对学术论文评价可资利用的4个方面，并运用GPT-4进行评价测试。提出一个融合了大语言模型的学术论文评价框架，并对大语言模型应用存在的问题和风险进行分析。[结果/结论] 大语言模型能够推动学术论文评价机制的变革与发展，但需要不断进行技术升级和模型改进，以解决其应用带来的问题和风险。

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理论研究

多元信息获取中的负向态度转变：选择性信息行为的影响

张珈茄, 刘映彤, 张鹏翼

2024, 68(18): 50-58. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.006

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[目的/意义] 旨在探究多元信息获取背景下的选择性信息行为与态度转变。[方法/过程] 采用眼动实验法,向被试提供特定主题的正面文章和负面文章供用户选择和阅读，记录用户的眼动、点击等行为数据，用户完成任务并编写报告后，对被试进行实验后访谈。[结果/结论] 被试在多元信息获取的环境下存在负性偏向，且被试并未意识到自己的负性偏向。大多数被试表现出负向的态度转变，而先验态度偏正向的人，负向的态度转变更为突出。被试在阅读正面和负面信息时关注的材料类型的差异性，对态度转变产生了影响。研究结果有助于加强对多元信息获取环境下的选择性信息行为和负向态度转变的理解，也有助于新闻推荐系统的改进和优化。

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理论研究

科研机构开放科学政策制定的影响因素、关键问题与启示

王译晗, 初景利

2024, 68(18): 59-70. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.007

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[目的/意义] 探究科研机构开放科学政策制定的影响因素，识别关键问题，为我国科研机构制定开放科学政策提供参考。[方法/过程] 首先采用质性研究方法，构建科研机构开放科学政策影响因素的理论模型；然后基于该模型开展问卷调查，借助我国科研人员智慧指出政策制定的关键问题，为政策制定提供具体建议。[结果/结论] 科研机构开放科学政策制定需要贴合国家政策导向，明确政策指导原则，提升决策判断能力，均衡协调多方利益，以及保障物质资源投入，充分发挥科研机构在开放科学进程中的主体作用。

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理论研究

“治理—需求—工具—主题”四维框架下我国互联网医疗政策文本量化研究

张云秋, 刘帅兵

2024, 68(18): 71-86. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.008

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[目的/意义] 分析我国互联网医疗政策的内容结构，为后续政策体系的完善和优化提供理论依据。[方法/过程] 以我国互联网医疗领域的中央政策文本为研究对象，结合协同治理理论、患者需求层次模型、政策工具理论及KeyBERT模型，构建协同治理—需求层次—政策工具—政策主题四维政策分析框架，分析政策内容结构与演变，识别政策重点与取向。[结果/结论] 互联网医疗政策呈现主体协同中心化、需求满足基础化、政策工具结构失衡化及主题覆盖全面化。未来应推动政策执行主体协同治理结构功能整合、满足政策客体更高层次的需求、优化政策工具内部组成结构、推动政策覆盖主题深化细化。

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工作研究

微博“图书馆”热点话题的主题特征分析及启示

唐江浩, 李睿, 王亚楠

2024, 68(18): 87-96. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.009

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[目的/意义] 社交媒体是社会认知与社会价值传播的重要渠道，“图书馆”热点话题系统反映了当前公众对于图书馆的关注点和价值观走向，对其展开分析将为图书馆拓宽文化服务广度、提升公众关注度提供参考依据。[方法/过程] 以微博热搜中的“图书馆”热点话题及其评论为研究对象，借助文本挖掘软件(GooSeeker)与社会网络分析软件（UCINET），从话题领袖属性、微博话题主题、评论感情色彩三者之间的关联以及关键词聚类角度出发，探究图书馆热点话题的主题特征。[结果/结论] “图书馆”热点话题涉及到图书馆学领域既有成熟研究和当下研究热点，与时代发展同频；话题的情感色彩比例接近于评论的情感色彩占比，可见积极话题可以带来积极评论，反之亦然。

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工作研究

教育政策导向的全民阅读主题演化研究

叶英平, 肖桂玉, 周昕

2024, 68(18): 97-111. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.010

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[目的/意义] 教育政策代表了国家对于社会、政治等基本的价值选择，对全民阅读具有相当的导向作用。本研究结合教育政策分析国内全民阅读主题的演化情况，为开展新时代全民阅读高质量推广活动提供发展方向指导和建议。[方法/过程] 收集2019—2021年期间阅读推广主体发布的阅读推广相关微博，对微博语料进行LDA主题建模聚类，结合微博评论、点赞、转发数量计算主题热度；根据聚类结果通过Word2Vec对语料进行降维建模计算余弦相似度，并结合时间信息，判断主题间的演化关系。[结果/结论] 将以上运算结果结合期间发布的重大教育政策进行导向关联分析，得出结论：教育政策与全民阅读密切相关，其变化对全民阅读产生着深远影响。其中，与以德树人为核心、培养德智体美劳全面发展的人才、思政教育等素质教育相关的教育政策对全民阅读主题的演化有显著导向作用。阅读推广方式逐渐增多，但内容丰富性尚需提升，传统主题仍占主导地位，需要更多创新和多样化推广形式的探索。

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情报研究

基于多模态特征融合的相似专利识别方法研究

谢小东, 吴洁, 盛永祥, 王建刚, 周潇

2024, 68(18): 112-122. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.011

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[目的/意义] 专利数量攀升的同时给专利检索工作带来了巨大的挑战，如何利用先进的计算机技术进行相似专利识别成为亟待解决的问题。[方法/过程] 提出一种基于多模态特征融合的相似专利识别方法，通过BERT-wwm模型和ResNet-50模型提取专利文本模态特征和图像模态特征，结合自注意力机制和交叉注意力机制有效利用两种模态内部特征信息以及模态间的交互信息，在此基础上通过模型训练与优化进行相似专利识别。[结果/结论] 采用IPC为“C08F10/00”领域数据进行实证，本文模型准确率达到80.03%，召回率达到82.01%，优于基线模型效果。进行相似专利识别模拟实验，本文模型召回率达到88.89%，实际应用效果较为优异。文本模态特征和图像模态特征结合可以有效提高相似专利识别准确率和效率，本文方法有助于提高专利检索效率，加快专利审查过程，辅助专利预警分析，加强知识产权的保护。

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情报研究

ESI遴选研究前沿与高校学科方向多角度匹配分析——以D高校环境/生态学科为例

高健, 秦奋, 宋妙茹

2024, 68(18): 123-133. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.012

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[目的/意义] 以大连理工大学环境/生态学科为案例，目的在于构建一个系统性分析框架，精准识别ESI遴选的研究前沿，并评估其与高校学科方向的契合度。研究的核心意义在于促进学科创新和教育质量的提高，同时为高校提供战略规划的决策支持。本文将解决的关键问题包括：如何识别并对接学科发展与国际科研前沿，以及如何通过深入分析D大学环境/生态学科的学术成果，挖掘学科发展潜力，应对挑战，为学科建设和科研管理提供数据驱动的策略建议。[方法/过程] 选取ESI环境/生态学科研究前沿领域和D大学过去10年相应学科论文为研究对象，运用Python语言，通过文本挖掘、机器学习及图谱分析等前沿技术手段，开展多维度的学科方向匹配和差异性分析。[结果/结论] 关键词匹配、LDA模型和知识图谱多方法并行的匹配分析，能够全面准确地服务于ESI前沿领域与高校战略发展的规划，为科研管理提供参考。

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综述述评

图书情报领域多源数据特征级融合方法研究综述

陈一帆, 张志强, 丁敬达, 谢瑞霞

2024, 68(18): 134-146. https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2024.18.013

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[目的/意义] 多源数据特征级融合是将多源或多维数据中描述研究对象的多层次特征进行融合的方法手段，用于揭示数据内在的关联性与互补性，从而提供更全面、更精确的分析视角。梳理相关研究对于丰富科研人员研究手段、促进情报研究的智能化具有重要意义。[方法/过程] 在阐述特征级融合研究的重要性和必要性的基础上，梳理图书情报领域特征级融合方法近10年的研究成果。[结果/结论] 目前图书情报领域所运用的多源数据特征级融合方法可归纳为基于线性加权的融合方法、基于耦合的融合方法以及基于神经网络模型的融合方法三类。同时总结各种特征级融合方法的适应场景以及图书情报领域在使用这些方法中所暴露的问题，并结合学术环境展望未来的发展路径。

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简讯

图书馆与新质生产力：场景驱动的数据治理与人工智能——第四届智慧图书馆与智慧服务学术研讨会通知（第三轮）

2024, 68(18): 147-148.

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简讯

《图书情报工作》 2024 年重点选题指南

2024, 68(18): 149-149.

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