【摘 要】 文章從背景、研究方法、數(shù)據(jù)分析、實(shí)踐應(yīng)用方面對(duì)如何建立面向知識(shí)服務(wù)應(yīng)用的人工智能研究進(jìn)行了系統(tǒng)剖析，并對(duì)多種人工智能技術(shù)與學(xué)術(shù)內(nèi)容、專業(yè)內(nèi)容的融合方法進(jìn)行了深入論述。通過(guò)對(duì)Yewno、沃森醫(yī)生、德勤小勤人三個(gè)案例的解析，介紹了知識(shí)圖譜技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用方式，以及如何利用專業(yè)內(nèi)容，形成服務(wù)社會(huì)的人工智能應(yīng)用。

【關(guān) 鍵 詞】人工智能；學(xué)術(shù)和專業(yè)出版；知識(shí)服務(wù)；融合

【作者單位】孫赫男，北京印刷學(xué)院，北京英捷特?cái)?shù)字出版技術(shù)有限公司。

【中圖分類號(hào)】G230 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2018.07.010

人工智能是使用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)集認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能于一身目標(biāo)的多學(xué)科技術(shù)，其本質(zhì)是對(duì)人類意識(shí)與思維信息過(guò)程的模擬。在2017年7月國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，知識(shí)計(jì)算引擎和知識(shí)服務(wù)技術(shù)被列為“關(guān)鍵共性技術(shù)體系”，并且這個(gè)規(guī)劃提出要“重點(diǎn)突破知識(shí)加工、審讀搜索和可視交互核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)持續(xù)增量的自動(dòng)獲取”。這為學(xué)術(shù)出版和專業(yè)出版帶來(lái)了進(jìn)一步與人工智能技術(shù)結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的良好契機(jī)。

一、學(xué)術(shù)和專業(yè)出版與人工智能技術(shù)結(jié)合的先天優(yōu)勢(shì)

學(xué)術(shù)和專業(yè)出版行業(yè)作為內(nèi)容生產(chǎn)者、知識(shí)服務(wù)者，擁有能夠突破人工智能學(xué)習(xí)能力的海量?jī)?nèi)容數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)，內(nèi)容關(guān)聯(lián)性已經(jīng)建立、市場(chǎng)需求明確、客戶群體精準(zhǔn)，在人工智能技術(shù)應(yīng)用上享有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。學(xué)術(shù)出版和專業(yè)出版商，有望率先實(shí)現(xiàn)人工智能時(shí)代創(chuàng)新型知識(shí)服務(wù)商的轉(zhuǎn)型，為出版業(yè)邁入知識(shí)服務(wù)時(shí)代提供典型案例，進(jìn)而為文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)與人工智能技術(shù)融合開(kāi)辟路徑。關(guān)注和研究人工智能的發(fā)展趨勢(shì)及現(xiàn)狀，應(yīng)用人工智能技術(shù)促進(jìn)學(xué)術(shù)和專業(yè)出版的創(chuàng)新型知識(shí)服務(wù)發(fā)展，探索學(xué)術(shù)和專業(yè)出版知識(shí)服務(wù)的實(shí)現(xiàn)路徑及發(fā)展戰(zhàn)略，有利于提升我國(guó)學(xué)術(shù)傳播手段和路徑，擴(kuò)大學(xué)術(shù)傳播范圍，創(chuàng)新學(xué)術(shù)傳播方式，提升中國(guó)學(xué)術(shù)影響力，對(duì)全國(guó)相關(guān)數(shù)字出版企業(yè)的發(fā)展也將起到一定的引領(lǐng)和指導(dǎo)作用。

從宏觀層面研究來(lái)看，國(guó)內(nèi)對(duì)于知識(shí)服務(wù)的研究主要基于知識(shí)服務(wù)的觀念和方式兩個(gè)角度，對(duì)知識(shí)服務(wù)的特點(diǎn)和本質(zhì)進(jìn)行研究與分析。王曉光在《人工智能與出版的未來(lái)》中提出，知識(shí)是連接出版與人工智能的重要概念，隨著蘊(yùn)含知識(shí)的出版內(nèi)容逐漸數(shù)字化和可計(jì)算化，人工智能與出版之間的相互作用日益強(qiáng)烈。張淑雅等人在《關(guān)于出版企業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的思考》中認(rèn)為出版業(yè)的知識(shí)服務(wù)是廣義的知識(shí)服務(wù)，即基于數(shù)字技術(shù)提供系統(tǒng)化知識(shí)的服務(wù)。出版企業(yè)向知識(shí)服務(wù)提供商轉(zhuǎn)型存在可能性和必要性，一方面是由于國(guó)家政策的扶持和現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的驅(qū)動(dòng)，另一方面源于信息時(shí)代對(duì)出版企業(yè)提出的要求。在轉(zhuǎn)型過(guò)程中，不同出版企業(yè)選擇路徑不同。孫曉翠在《“企業(yè)2. 0時(shí)代”出版企業(yè)向知識(shí)服務(wù)提供商的轉(zhuǎn)型升級(jí)模式》中認(rèn)為主要有內(nèi)容服務(wù)型、科技服務(wù)型和平臺(tái)服務(wù)型三種發(fā)展模式。張新新、劉華東以《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為視角，指出在人工智能時(shí)代，出版流程在群體智能理念指導(dǎo)下進(jìn)行再造，數(shù)據(jù)成為出版生產(chǎn)要素，AR/VR智能出版、智能教育等智能化方向成為嶄新形態(tài)。從微觀層面研究來(lái)看，國(guó)內(nèi)學(xué)者側(cè)重從內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容編輯、內(nèi)容發(fā)行傳播等方面探討人工智能對(duì)出版各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的影響。宋寧遠(yuǎn)在《面向智慧數(shù)據(jù)的科學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建——以Sci Graph為例》中通過(guò)分析斯普林格· 自然集團(tuán)的Sci Graph項(xiàng)目，提出知識(shí)圖譜作為智慧數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式之一，是人工智能在專業(yè)出版領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)。

綜上所述，與出版產(chǎn)業(yè)結(jié)合的人工智能研究主要集中在自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)領(lǐng)域，涉及知識(shí)的生產(chǎn)、表現(xiàn)和傳播。學(xué)者普遍認(rèn)為人工智能技術(shù)和出版產(chǎn)業(yè)的深度結(jié)合是出版業(yè)未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

二、如何建立面向知識(shí)服務(wù)應(yīng)用的人工智能研究

人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展讓行業(yè)的先行者立足于文化與科技產(chǎn)業(yè)融合的發(fā)展大背景，密切跟蹤行業(yè)需求和實(shí)踐，針對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用研究，通過(guò)研究訪談、數(shù)據(jù)采集、文獻(xiàn)整理、技術(shù)路線分析，對(duì)學(xué)術(shù)和專業(yè)出版社如何應(yīng)用人工智能技術(shù)提供創(chuàng)新型知識(shí)服務(wù)做現(xiàn)狀總結(jié)，并對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

學(xué)術(shù)和專業(yè)出版領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)各種創(chuàng)新型服務(wù)案例，目前學(xué)界和業(yè)界對(duì)于這些案例的總結(jié)和研究還非常有限。那么，如何建立面向知識(shí)服務(wù)應(yīng)用的人工智能研究呢？

首先，要進(jìn)行背景分析。要對(duì)國(guó)內(nèi)外與推動(dòng)人工智能發(fā)展相關(guān)的內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境進(jìn)行分析，分析人工智能在全球范圍內(nèi)各領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注的內(nèi)在原因和外在原因，對(duì)相關(guān)政策進(jìn)行梳理總結(jié)。人工智能、大數(shù)據(jù)以及數(shù)字出版具有各自的研究發(fā)展脈絡(luò)，而創(chuàng)新型知識(shí)服務(wù)是這三條分別發(fā)展的主線的融合體現(xiàn)。出版行業(yè)作為知識(shí)傳播的主力軍，對(duì)新技術(shù)特別是傳播技術(shù)的吸收應(yīng)用一直走在社會(huì)各行業(yè)的前列。學(xué)術(shù)和專業(yè)出版是最早完成數(shù)字出版轉(zhuǎn)型的領(lǐng)域，通過(guò)創(chuàng)新型知識(shí)服務(wù)，將數(shù)字出版積累的數(shù)據(jù)資源與人工智能技術(shù)結(jié)合，挖掘更大的知識(shí)價(jià)值，服務(wù)更廣泛的受眾群體。

其次，要結(jié)合圖書(shū)館情報(bào)學(xué)的理論研究，分析學(xué)術(shù)和專業(yè)出版的主要市場(chǎng)，從滿足需求的角度，對(duì)目前知識(shí)服務(wù)的主要服務(wù)對(duì)象、服務(wù)方式進(jìn)行梳理。學(xué)術(shù)和專業(yè)出版的內(nèi)容是具有高度規(guī)律性的內(nèi)容，是具有顯著結(jié)構(gòu)化特征的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行規(guī)律總結(jié)可以形成知識(shí)服務(wù)技術(shù)產(chǎn)品。目前，在國(guó)家新聞出版廣電總局的知識(shí)服務(wù)工程中，主要的學(xué)術(shù)和專業(yè)出版機(jī)構(gòu)都建立了知識(shí)服務(wù)工程的示范項(xiàng)目，因此，需要對(duì)已經(jīng)形成的知識(shí)服務(wù)技術(shù)體系進(jìn)行總結(jié)描述，這是人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)行業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

再次，要重點(diǎn)關(guān)注對(duì)數(shù)據(jù)的分析。如何突破目前出版行業(yè)推動(dòng)人工智能發(fā)展的瓶頸，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵元素，知識(shí)數(shù)據(jù)體系構(gòu)建的成功與否，決定是否能夠真正產(chǎn)生人工智能技術(shù)應(yīng)用。這里包含四個(gè)層面的內(nèi)容，一是知識(shí)數(shù)據(jù)的采集，即如何實(shí)現(xiàn)自身數(shù)據(jù)、合作數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)的聚合和清洗，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，從而降低后續(xù)數(shù)據(jù)工作的成本。二是如何對(duì)已經(jīng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器友好的標(biāo)引，建立知識(shí)工人的標(biāo)準(zhǔn)工作方法和流程，形成具有可支持人工智能的細(xì)顆粒度標(biāo)引，支持知識(shí)引擎的運(yùn)行。三是知識(shí)引擎的構(gòu)建方式，即如何開(kāi)發(fā)知識(shí)引擎的自我學(xué)習(xí)能力。目前已經(jīng)形成了不同的方法，但仍然不夠完善，如何形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的方案，亟待研究。四是知識(shí)更新的方案，必須建立穩(wěn)定的數(shù)據(jù)更新機(jī)制，才能保證知識(shí)的準(zhǔn)確性、知識(shí)更新的及時(shí)性，以及知識(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

需要意識(shí)到的現(xiàn)實(shí)是，雖然有國(guó)家政策明確指引人工智能技術(shù)與具體行業(yè)融合，人工智能技術(shù)將從根本上改變出版內(nèi)容生產(chǎn)、編輯、發(fā)行、傳播等環(huán)節(jié)，推動(dòng)出版業(yè)態(tài)重構(gòu)升級(jí)，但人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍處于探索階段，實(shí)現(xiàn)成熟的出版業(yè)智能化市場(chǎng)應(yīng)用仍需假以時(shí)日。目前，業(yè)界研究者注意到人工智能部分應(yīng)用還未能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)于人工智能技術(shù)對(duì)出版業(yè)影響的研究探討，仍集中于基本理論、基本概念、產(chǎn)業(yè)政策和重要意義等宏觀層面，人工智能技術(shù)投入實(shí)踐應(yīng)用的案例研究缺位。

三、從Yewno看知識(shí)服務(wù)模式創(chuàng)新

Yewno是由Ruggero Gramatica于2014年創(chuàng)建的一家美國(guó)公司。創(chuàng)始人是經(jīng)濟(jì)物理學(xué)的研究學(xué)者，他利用物理學(xué)派產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)描述經(jīng)濟(jì)和金融周期，然后將數(shù)據(jù)框架應(yīng)用于其他復(fù)雜領(lǐng)域。其在知識(shí)服務(wù)模式創(chuàng)新方面，有幾點(diǎn)創(chuàng)新值得借鑒。

第一，對(duì)知識(shí)節(jié)點(diǎn)的挖掘。Yewno的核心理念是對(duì)知識(shí)節(jié)點(diǎn)的挖掘，并且將知識(shí)節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)應(yīng)用到了許多不同的學(xué)科，服務(wù)于教育和出版領(lǐng)域。Yewno為教育領(lǐng)域提供Yewno Discover服務(wù)，讓高中生和大學(xué)生可以很容易地發(fā)現(xiàn)知識(shí)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，并且從知識(shí)節(jié)點(diǎn)直接關(guān)聯(lián)到相關(guān)的內(nèi)容資源，節(jié)省了學(xué)生做研究論文題目的時(shí)間。Yewno為出版領(lǐng)域提供的Yewno Unearth服務(wù)，可以讓學(xué)術(shù)和專業(yè)出版機(jī)構(gòu)建立自己的知識(shí)圖譜，將出版物內(nèi)容關(guān)聯(lián)至知識(shí)圖譜中，并且可以讓各個(gè)垂直的知識(shí)圖譜形成獨(dú)立的出版物和數(shù)據(jù)庫(kù)，提高了出版素材的價(jià)值。通過(guò)兩種產(chǎn)品的有效聯(lián)結(jié)，知識(shí)節(jié)點(diǎn)的使用者和知識(shí)節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)造者實(shí)現(xiàn)了連通，加強(qiáng)了知識(shí)節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確性和有效性。

第二，形成非常細(xì)顆粒度的知識(shí)結(jié)構(gòu)。Yewno為出版商提供的Yewno Unearch主要應(yīng)用了語(yǔ)義計(jì)算技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將出版物的每個(gè)單獨(dú)部分進(jìn)行處理后，形成了非常細(xì)顆粒度的知識(shí)結(jié)構(gòu)，極大超越了目前的分類法和標(biāo)簽體系，而這種細(xì)致的顆粒度，又推進(jìn)了Yewno Discover用戶對(duì)信息的使用。

第三，基于對(duì)信息的摘要性理解，以及對(duì)知識(shí)的可視化提供研發(fā)產(chǎn)品。Yewno的所有技術(shù)產(chǎn)品都是基于對(duì)信息的摘要性理解，以及對(duì)知識(shí)的可視化提供研發(fā)的。每個(gè)學(xué)科和產(chǎn)品，都擁有特定的語(yǔ)料庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以保證對(duì)內(nèi)容的準(zhǔn)確理解。Yewno的技術(shù)產(chǎn)品還通過(guò)產(chǎn)品的相互配合，形成了對(duì)任何領(lǐng)域信息的理解能力。

Yewno公司給我們探索人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的知識(shí)服務(wù)模式提供了非常好的案例示范。自然語(yǔ)言理解技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，產(chǎn)生了人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的知識(shí)圖譜。但是對(duì)知識(shí)圖譜的應(yīng)用，如果只局限在出版行業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，會(huì)失去用戶刺激下的智能提升可能，如果只用于面向用戶的內(nèi)容顯示，則會(huì)失去數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭。Yewno的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，恰恰形成了數(shù)據(jù)的良性增量和不斷反饋的訓(xùn)練過(guò)程。Yewno的知識(shí)服務(wù)模式創(chuàng)新，值得國(guó)內(nèi)出版業(yè)界研究和借鑒。

四、人工智能技術(shù)應(yīng)用于知識(shí)服務(wù)的瓶頸突破

人工智能技術(shù)應(yīng)用于知識(shí)服務(wù)，必須解決從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中形成對(duì)知識(shí)的挖掘和總結(jié)這一難點(diǎn)，才能讓機(jī)器更好地理解內(nèi)容，形成持續(xù)提高知識(shí)理解力的訓(xùn)練過(guò)程。然而現(xiàn)實(shí)中，知識(shí)在內(nèi)容中的分布還是缺乏規(guī)律性。學(xué)術(shù)內(nèi)容和專業(yè)內(nèi)容，由于有學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)和專業(yè)語(yǔ)料庫(kù)的支持，機(jī)器可以通過(guò)關(guān)鍵詞搜索、詞義距離計(jì)算、知識(shí)結(jié)構(gòu)樹(shù)這些輔助要素，形成對(duì)內(nèi)容的判斷。特別是學(xué)術(shù)期刊，作者提供的摘要、關(guān)鍵詞和參考文獻(xiàn)可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)起到支撐作用，機(jī)器還可以將學(xué)術(shù)期刊內(nèi)容作為智能計(jì)算結(jié)果的對(duì)比參照物。這些都有助于機(jī)器突破人工智能學(xué)習(xí)能力瓶頸，提高智能化水平。

可以說(shuō)，學(xué)術(shù)和專業(yè)出版不僅是人工智能技術(shù)的應(yīng)用方，也是人工智能的智能源。通過(guò)對(duì)學(xué)術(shù)和專業(yè)出版高質(zhì)量?jī)?nèi)容的結(jié)構(gòu)化解析和關(guān)聯(lián)，將成果應(yīng)用于各行各業(yè)的人工智能大腦，可以讓人工智能獲得更豐富的專業(yè)知識(shí)，更好地為人類服務(wù)。比如IBM的機(jī)器人——沃森醫(yī)生。沃森醫(yī)生通過(guò)對(duì)數(shù)十萬(wàn)醫(yī)學(xué)類圖書(shū)、期刊文章的學(xué)習(xí)，可以綜合掌握醫(yī)療知識(shí)；通過(guò)對(duì)十幾萬(wàn)病例的學(xué)習(xí)，不僅成功通過(guò)了醫(yī)生執(zhí)業(yè)考試，還能夠給出與副主任級(jí)別醫(yī)生幾乎完全相同的診斷和治療意見(jiàn)。由于機(jī)器之間的快速聯(lián)通性，往往病人還沒(méi)走出造影室，沃森醫(yī)生就已經(jīng)根據(jù)收到的掃描儀信息，給出了診療意見(jiàn)。目前沃森醫(yī)生已經(jīng)開(kāi)始為多家大型醫(yī)院提供診療意見(jiàn)，通過(guò)與人類醫(yī)生的意見(jiàn)對(duì)比，保持持續(xù)的智能訓(xùn)練。又如德勤會(huì)計(jì)師事務(wù)所的小勤人會(huì)計(jì)機(jī)器人。它通過(guò)了會(huì)計(jì)師考試，可以完全取代初級(jí)和中級(jí)會(huì)計(jì)的工作，將賬目的整理、審校環(huán)節(jié)完全自動(dòng)化，減少了大量文案工作。而且小勤人會(huì)計(jì)機(jī)器人不需要軟件就可以完成工作，速度快、效率高、差錯(cuò)率低，可以解決會(huì)計(jì)年底年初工作量超負(fù)荷的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

綜上所述，內(nèi)容服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈主要包括內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容傳播及用戶體驗(yàn)三大環(huán)節(jié)，在每一個(gè)環(huán)節(jié)，又有不同的角色參與其中，這為人工智能技術(shù)在很多環(huán)節(jié)的應(yīng)用提供了可能。研究發(fā)現(xiàn)，目前可見(jiàn)的人工智能技術(shù)行業(yè)應(yīng)用既包括科技內(nèi)容智能出版體系等定制行業(yè)應(yīng)用案例，也包括智慧機(jī)器人、科研助手（如Sci Graph）、行業(yè)服務(wù)（如IBM的沃森醫(yī)生）、教育服務(wù)、數(shù)據(jù)出版等行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品或服務(wù)。未來(lái)，人工智能技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用前景將更為廣闊。

大多數(shù)案例的開(kāi)放界面為前臺(tái)使用界面，研究人員需要提升對(duì)人工智能多類別應(yīng)用技術(shù)的理解力，從可見(jiàn)的應(yīng)用界面入手，梳理其背后的技術(shù)脈絡(luò)，對(duì)人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)方法進(jìn)行具有可操作性的總結(jié)再現(xiàn)。因此，行業(yè)迫切需要掌握出版行業(yè)、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、圖書(shū)情報(bào)學(xué)涉及的學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)，能夠從生產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)、使用的不同環(huán)節(jié)，對(duì)人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的創(chuàng)新型知識(shí)服務(wù)模式做深入剖析的研究人員，共同捕捉人工智能技術(shù)在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)和專業(yè)出版領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例，洞悉人工智能技術(shù)如何形成創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，推進(jìn)人工智能技術(shù)與學(xué)術(shù)和專業(yè)出版的深入融合。

|參考文獻(xiàn)|

[1]王曉光. 人工智能與出版的未來(lái)[J]. 科技與出版，2017（11）.

[2]張淑雅，杜恩龍. 關(guān)于出版企業(yè)知識(shí)服務(wù)模式的思考[J]. 出版廣角，2017（7）.

[3]宋寧遠(yuǎn)，王曉光. 增強(qiáng)型出版物模型比較分析[J]. 中國(guó)科技期刊研究，2017（7）.

[4]孫曉翠. “企業(yè)2. 0”時(shí)代出版企業(yè)向知識(shí)服務(wù)提供商的轉(zhuǎn)型升級(jí)模式[J]. 出版發(fā)行研究，2017（8）.

[5]宋寧遠(yuǎn). 面向智慧數(shù)據(jù)的科學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建——以Sci Graph為例[J]. 科技與出版，2017（11）.

[6]張新新，劉華東. 出版+人工智能：未來(lái)出版的新模式與新形態(tài)——以《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為視角[J]. 科技與出版，2017（11）.

[7]段弘毅. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器智能敘事——以NarrativeSci-

ence為例[J]. 科技與出版，2017（11）.

[8]官思發(fā). 大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)關(guān)鍵要素與實(shí)現(xiàn)模型研究[J]. 情報(bào)資料工作，2013（2）.

[9]許劍穎. 數(shù)字出版知識(shí)服務(wù)的內(nèi)涵、模式及對(duì)策[J]. 科技與出版，2017（11）.

[10]曹沁穎. 人工智能對(duì)出版業(yè)的影響及應(yīng)對(duì)淺析[J]. 科技與出版，2017（11）.