在大数据兴起、科研范式变革、技术方法与工具演进,以及科技信息用户需求变化的共同作用下,利用工程化思维开展科技信息研究的新范式已经成为新时期科技信息工作发展的趋势。情报工程实验室由中国科学技术信息研究所
设立,目标是推动我国信息资源管理理论与方法研究,促进新型数据处理分析工具与方法的集成,以及信息技术、分析算法与理论方法的深度融合和创新,为科技创新提供有力支撑。
评价科研人员的水平和发展潜力是科技管理的重要任务之一。科研人才推选、科研项目资助、未来科技预测等应用场景均需要分领域对科技人才进行评价和遴选。科研人员的专长包含多个方面,每个方面都有独特的特征。细粒度刻画科研人员专长对解决现实问题、开展有组织科研、完善科技资源配置,改进科技人才评价的精准度都具有基础性作用。本项目拟探索科研人员专长知识的语义组织,研究专长特征计量方法,促进实体计量与知识挖掘的深度融合,并将相关理论和方法研究推广到特定领域科研人员群体实现具体应用。
科技文献作为科技成果的重要载体之一,一直是科技信息分析的重点关注的研究对象。海量科技文献中新的研究主题不断涌现,监测科技文献前沿热点主题,分析研判其发展趋势,有利于为科技管理与决策提供支持。以往科研主题分析工作大多通过可视化文献关键词时间分布进行主题所处演变阶段评估,缺乏归一化的自动量化评估指标和方法,难以开展海量科技文献主题演化自动化量化分析。本项目拟基于科技文献对科研主题时间分布进行量化比对,建立科研主题热度演化阶段量化指标,研判科研主题所处阶段,并对主题演化热度进行量化预测,选择重点领域通过实证研究验证方法的可行性和有效性,辅助评估遴选具有突破性的科研主题,为科技管理与决策提供参考信息。
生物制造是利用生物体机能进行物质加工与合成的绿色生产方式,有望在能源、化工和医药等领域改变世界工业制造格局,已成为世界各国重点布局的关键领域之一。本项目拟针对生物制造的关键前沿技术,综合政策规划、项目资助、会议、专利、论文、专家观点等多来源开源信息,梳理挖掘该领域各关键技术的特点、优势、演进路线及其待解决的关键问题及挑战;比较分析全球主要国家的战略规划、技术积累、发展潜力、关键机构与团队等;并提出发展建议。
高水平科研人员是科技创新发展取得优势的关键力量。识别、培养和资助高水平科研人员是科技管理的重要任务之一。本项目拟构建科技人才成长路径分析框架和变量体系,融合多源科研大数据和实体消歧技术,通过对高水平学术人才研究兴趣演化的识别、科研角色转变的探测以及人才流动趋势分析等关键技术,实现多视角、多维度地刻画高水平学术人才的科研轨迹和成长特征,为高水平学术人才的遴选、科研团队的识别和科技政策的完善提供理论和技术支持。
人工智能是国际科技创新发展的重点领域。2023年引发全球关注的ChatGPT,以其强大的自然语言处理能力和逼真的对话体验,重新定义了人机交互的可能性,开创了对话式AI的新时代。本项目拟对对话式AI领域进行调研,梳理对话式AI的发展历程,调研当前全球主流的对话式AI产品,分析其产品类别、核心技术及应用场景,基于文献调研、专家访谈、问卷分析等方法,遴选对话式AI关键产品及技术,设计关键产品及技术的评价指标体系和模型,结合论文、报告、新闻报道、开源网站等多种来源的数据,对对话式AI关键产品和技术的竞争力进行评价,分析关键产品和技术的国内外差距,从而了解我国对话式AI关键产品和技术的优劣势,提出相应的发展对策。
在数智化时代,数据作为新型生产要素带动着“数据生产力”的快速发展。多信源数据面临着加工融合的问题,如何进行数据消重去噪,得到高质量数据,是实现数据治理、支撑具体业务实现的关键。本项目拟将多信源论文(如WOS、EI等)数据进行融合消重,提取论文作者所在机构实体,对机构名称进行去噪,做归一化处理等,形成企业规范名称表及对应的论文数据,研发相关的工具模型,支持通过文件及接口方式批量对多信源数据的快速消重去噪。
情报工程开放基金主要资助对象包括具有高级专业技术职称或博士学位
,在高等院校、科研机构、图书馆、学术出版机构、企业工作的研究人员。每个方向最多资助1个项目,共资助的项目数量不超过6个
,且项目执行期为6个月
。
资助经费一般不超过5万元
。基金管理按《中国科学技术信息研究所重点实验室开放基金管理办法》等相关规定执行。凡经情报工程实验室开放基金资助的课题,其研究成果的知识产权归中国科学技术信息研究所所有
。
考核指标:
申请截止日期2023年12月15日之前
邮寄至实验室。同时将电子申请书发送邮箱[email protected]。联系方式
附件:中国科学技术信息研究所情报工程实验室2023年度开放基金项目申报书.doc长按二维码下载附件
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