[目的/意义]文章通过揭示向量数据库理论、技术、应用等体系，以期推动多模态AI相关理论、技术、应用研究与实践创新。[方法/过程]文章运用文献追溯法、内容分析法阐述了向量数据库演进历程并界定其核心概念，对比分析了其特点、价值，据此梳理了其应用机理、功能及对应的关键技术、应用模式，探讨了向量数据库所面临的挑战及对策，展望了其理论、技术、应用发展趋势。[结果/结论]向量数据库源自向量索引方法体系构建、发展于向量数据检索引擎构建、完善于向量数据库管理系统构建；数据模型、索引机制等方面相比关系数据库、图数据库特点明显；具有用户、数据管理、开发者、研究者等方面的价值；关键技术分为向量数据的嵌入生成、索引、检索3类；应用模式分为数据驱动型、知识驱动型、场景驱动型3类；面临向量数据优质生成、语义描述、存储资源利用、协同共享、伦理安全等方面的挑战；发展态势趋向理论框架体系化、技术方案成熟化、应用服务生态化。

[目的/意义]新质生产力最显著的特征是科技创新，新时期情报既有耳目、尖兵、参谋作用，更发挥着引领的新作用。[方法/过程]文章从情报学视角分析新质生产力的智能变革，探讨了其给传统情报工作带来的挑战与机遇。新质生产力以数据为核心要素，基于数据形成智慧赋能科技创新，推动社会经济发展。情报工作需适应新生产力，通过技术革新，如智能化情报采集和知识图谱应用，提升情报工作效率和质量。[结果/结论]文章强调构建与新生产力相匹配的“生产关系”的必要性，包括加强组织管理、人才培养和技术创新。通过情报在多领域新质生产力的智能化推动，促进社会经济的高质量发展。

[目的/意义]引文网络的主路径分析可以对特定领域的重要文献进行识别，并能实现主流研究线索提取。文章旨在利用主路径分析方法，对知识图谱的研究路径进行分析，梳理其研究发展的脉络。[方法/过程]文章首先从Web of Science平台获取知识图谱领域的研究论文，然后利用HistCite软件生成文献的直接引证网络，再将数据导入到Pajek中，生成该数据集的多条主路径，并结合主路径上论文的内容进行定性分析。[结果/结论]通过主路径分析，可以快速识别出知识图谱领域的一些主路径，如知识图谱的构建、知识图谱在推荐和问答等应用场景中的研究、知识图谱在制造业等特定应用领域的应用研究，折射出知识图谱技术的发展脉络和研究方向。综述性研究在知识图谱领域的发展中扮演了重要角色，为领域内的深入研究提供了基础和方向。

[目的/意义]通过综述国内外医疗数据共享研究成果，为相关理论研究与共享实践提供参考。[方法/过程]文章以中国知网和Web of Science数据库为数据源，运用可视化软件CiteSpace绘制关键词聚类图谱，统计高频关键词和聚类标签词，分析国内外医疗数据共享领域研究成果的宏观态势；进一步利用文本内容分析法对研究热点主题展开系统性分析。[结果/结论]医疗数据共享领域的研究热点主题可归纳为医疗数据共享模式、利益相关者、平台技术、影响因素、激励机制5个方面。“区块链”技术在医疗数据共享领域的研究中应用广泛，在平台技术、激励机制等关键问题上发挥了重要作用，但国内医疗数据共享实践仍处于初级阶段，需加强医疗数据共享理论研究，丰富调查形式和研究路径，完善数据共享政策法规，以推动医疗数据共享实践。

[目的/意义]数字法治政府是与数字中国、数字社会相适应的政府治理新样态。数据要素已成为数字时代经济高质量发展的重要驱动力，而公共数据开放则是数字法治政府建设的重要议题。[方法/过程]文章选取中央及浙江、山东、贵州、广东、四川、福建、广西、海南、江西、江苏10个省份的法规政策和技术标准作为研究样本，对当前我国公共数据开放法规政策体系进行考察，并在此基础上检视数据开放中存在的问题。[结果/结论]研究发现，我国公共数据开放存在内涵边界存在不确定性、法规政策体系存在缺口、行政法治制度供给欠缺、公民数据权利保障机制尚未成熟等问题。为此，应明确公共数据概念界定和权属性质、完善公共数据开放法规政策体系、建构公共数据开放行政法治秩序、健全公民数据权利保障体制机制，进而将公共数据开放融入法治轨道之中。

[目的/意义]文章旨在分析1979—2019年40年间中国情报学研究呈现的特征，以期形成对中国情报学发展的客观认识。[方法/过程]文章采集了中国知网数据库中收录的46 252篇情报学和情报工作的期刊论文，以其标题、摘要和关键词作为语料，通过LDA主题模型构建识别，形成中国情报学26个研究主题，并以此数据为依据，结合中国情报学发展的背景知识，从这些研究论文的研究内容、研究对象、研究成果所体现的特点以及对情报学自身研究4个方面，分析中国情报学研究的特色和进展。[结果/结论]从内容来看，中国情报学期刊论文可以概括为6大研究内容；从对象来看，“情报”一词仍然是中国情报学研究中最核心的概念，文献、期刊、论文是重要的研究对象，知识和数据逐步纳入了研究范畴；从成果来看，文献分析和文献研究、情报分析和数据分析、知识组织和知识表达成果显著，开展评价、核心筛选、热点识别是中国情报学研究成果的主要应用形式；从对学科自身的研究来看，中国情报学需要更多对理论实践和教育的关注。

[目的/意义]典故作为文学创作中一种重要且广泛使用的修辞手法，对于研究中国古代文学具有不可估量的价值。尽管如此，典故的自动识别技术尚未成熟，目前主要依赖人工识别。因此，对典故的智能识别技术有待进一步深入研究。[方法/过程]文章提出一种决策层融合大模型修正的典故引用识别方法。该方法结合了传统序列标注技术和通用大语言模型，引入提示模板在决策层进行输出融合，以提高识别的准确性。此外，文章还构建了一套专门针对典故识别问题的评价指标体系。[结果/结论]通过泛化式检验，AR_BBC_LP典故识别模型在实验中表现出色，P典、R典、F1典指标分别达到了89.75%、89.38%、89.56%，明显优于现有基线模型。结果表明，该模型不仅提升了传统序列标注模型的性能，还为大语言模型的应用开辟了新领域，也为典故识别及其在中国古代文学研究中的应用提供了新视角和强有力的方法支持。

[目的/意义]文章通过梳理区块链技术在图书情报领域的研究现状和热点，凝练出图书情报领域区块链的研究成果和存在问题，为未来区块链在图书情报领域的发展进路提供参考。[方法/过程]文章以CNKI和CSSCI为数据源，借助可视化工具构建知识图谱，从发文量、发文作者、发文机构、关键词突现、文献引用等角度，对图书情报领域的区块链研究进行了深入的分析。[结果/结论]研究表明，区块链在图书情报领域的研究在2021年达到顶峰，与其他领域形成了交叉发展的态势，但也存在着诸如发文量下滑、作者合作团队不够稳固、研究机构之间合作交流欠深入，以及缺乏高质量论文等问题。根据上述问题，文章从研究内容、研究方式、作者和机构合作、多理念融合发展等方面进行了展望。

[目的/意义]识别并预见新兴技术，为企业和政府带来技术先发优势，及时把握技术发展趋势。[方法/过程]本研究采用BERTopic的主题建模方法获取领域主题分布，依据主题向量的余弦相似度合并论文和专利主题，实现新兴主题的识别。[结果/结论]运用BERTopic主题建模方法结合指标评价，能够实现新兴主题与新兴术语的有效识别。以新能源汽车领域为例开展实证研究，使用划分验证期和资料验证法2种方式进行验证，在识别出的16项主题中有12项通过验证，证实了本研究方法的有效性。

[目的/意义]传统职业分类体系作为观察劳动力市场的重要工具，难以及时反映产业人才需求的变化。为化解这一难题，文章聚焦探究如何利用数字化手段描绘职业与技能要求间的关系，建构多层职技网络的方法与实施路径。[方法/过程]首先，设计一套中文语境下描述不同岗位的通用语言——跨工作描述符，并据此建立起面向招聘数据资源开发利用的岗位描述框架；其次，建立基于岗位描述的职业智能分类技术，进而形成一套体现技能要求的多层职技网络构建方法与模式；最后，以上海集成电路产业为例，对该方法进行验证。[结果/结论]源自企业实际用工活动的多层职技网络能够辅助细粒度、灵活地观测多样化的产业人才需求。

[目的/意义]守正创新是科技情报研究机构所要把握的重要问题。[方法/过程]文章从史实梳理入手，辨析情报事实在科技情报研究中的作用意义，探寻相关的专业操作标准。[结果/结论]研究发现，强化战略关切下的情报事实整编能力，落实动态线索发现基础上的情报专题研究，细究感知扫描中的摹因刻画规范，是科技情报专业人员和专业机构应对时代挑战的必选动作。

[目的/意义]大语言模型凭借着对大规模数据集处理的较强能力和在各项自然语言处理任务中的超群表现，在各行业中皆有出色发挥，而情报领域以文本数据为主要信息源，所以大语言模型非常适用于情报工作，并为情报实践带来了新一轮变革浪潮。[方法/过程]从文本的低维稠密向量表示、大规模预训练模型、微调与提示学习、高质量大规模训练数据、人类对齐技术5个维度讨论了大语言模型的优势。[结果/讨论]大语言模型在情报识别、情报跟踪、情报比评、情报预测等情报任务中皆有广泛应用，且带来了显而易见的优化提升或范式改变。

[目的/意义]文章通过构建绿色技术创新企业的多维画像体系，并以我国绿色交通技术领域为例进行实证研究，旨在全面了解特定领域的企业在绿色技术创新方面的现状、优势和障碍，从而为相关政府部门和企业决策者提供科学的参考和建议。[方法/过程]文章基于资源基础观和环境依赖理论遴选企业内外部标签，设计出一套多维标签体系，来客观描述企业在盈利能力、科研创新、社会舆论和环保责任等方面的表现；然后，从投入产出2个阶段出发，构建绿色技术创新效率指标体系，通过无导向超效率SBM模型，计算企业在各年度下的绿色技术创新效率值；再利用Malmquist全要素生产率指数，分析企业效率值的动态变化趋势。[结果/结论]文章以绿色交通领域为例进行实证分析，验证了本研究提出的方法能够有效评价上市企业的绿色技术创新能力，并分析了技术效率变化的原因。此外，通过对财务实力、绿色创新能力和社会舆情聚类得到5类绿色交通企业，为各类型企业制定差异化竞争战略提供有效指导。

[目的/意义]从习近平新时代中国特色社会主义思想的视角，探讨其对中国特色信息资源管理学科发展的引领作用，为中国信息资源管理学科的创新发展和中国特色哲学社会科学话语权的提升提供重要参考。[方法/过程]文章立足于习近平新时代中国特色社会主义思想的整体性视角，剖析信息资源管理学科的发展理念，从国家战略融合、创新发展路径和话语体系建设多元维度，阐释中国特色信息资源管理学科发展的逻辑体系，从理论层面深入剖析并结合实验总结其价值意蕴；基于信息资源管理一级学科核心期刊所发表的研究论文与相关政策文本，以具象化视角阐述中国信息资源管理领域在应对重大需求过程中，研究的发展概况与主题演进特征。[结果/结论]研究结果表明，习近平新时代中国特色社会主义思想为信息资源管理学科的理论创新与跨学科融合提供了指引，并增强了其在国家战略中的响应与支撑作用，为中国特色哲学社会科学的高质量发展提供了理论依据与实践参考。

[目的/意义]分析评价我国安全情报相关法律法规和政策，既能够为法律法规和政策制定提供参考，也能够有效丰富我国总体国家安全观的内涵。[方法/过程]运用LDA主题模型，对我国安全情报法律法规和政策进行文本挖掘，提取其中的主题词。同时，结合已有学者在政策评价指标方面的研究成果，科学遴选设计出我国安全情报法律法规和政策评价指标。参照总体国家安全观的内容，选择其中具有代表性的若干项政策内容进行基于PMC指数模型的分析。[结果/结论]按照随机抽样的方法选择12条政策文本，其中约83.3%的国家安全情报相关法律法规政策的一致性可以接受，特别是全国人大常委会制定的相关法律一致性较高。目前我国现行的安全情报相关法律法规涵盖的重点在传统安全领域，对非传统安全领域关注较少；相关政策工具使用较为合理；现行的政策优势在于传统安全领域，施行的政策能够较好地发挥作用，弱点在于尚未形成纵向贯通上下层级，横向覆盖各个领域的安全情报相关法律法规政策网络。文章为政策文本的分析提供了新的工具和视角，但是在指标选取和赋值方面可以进一步优化，以提升结论的可信度。

[目的/意义]文章以美国主流智库对华芯片竞争观点为研究对象，以期能解析美国对华芯片竞合政策的制定逻辑，探索中国芯片产业发展的创新路径，为中美芯片领域竞争提供有益的战略建议。[方法/过程]文章选取了美国9家智库的20份代表性研究报告，采用文献分析法剖析智库报告中的观点、动因以及对我国芯片产业可能产生的影响。[结果/结论]结果显示，美国智库大多采取强硬立场，对中国芯片崛起态势感到威胁，要求制裁中国芯片产业的声音占据主流。对此，我国应强化自身创新战略，同时通过深化多边对话和国际合作等机制积极应对。

[目的/意义]面对大数据与人工智能技术带来的知识服务深刻变革，文章从用户需求的任务场景出发，探讨支撑和匹配不同行业领域及其业务情境的场景式情报服务流程。[方法/过程]文章以场景式情报服务R-S模型为内核，基于多源数据聚合构建场景式情报服务方案生成与评价流程框架，简述多源数据聚合包括的主要内容及操作环节，并以某机构“俄乌冲突”装备信息快速感知专题情报服务为例，详细论述从项目的场景服务需求分析、服务要素场景化、服务方案生成到服务方案评价的操作过程和主要涉及的内容。[结果/结论]研究表明，文章设计提出的场景式情报服务方案生成与评价流程，通过场景要素识别并加以形式化表达，再采用低成本的计算方法，模拟人机交互建立组配响应关系式，生成的服务方案通过评价优选，可满足服务用户任务场景的需求。

［目的/意义］人才视角下明确高科技企业的专业技能需求以及变化趋势，有助于加快聚合创新要素、 逐步组建技术团体以及建立健全协作体系。［方法/过程］文章以IC（Integrated Circuit）领域在职者简历信息为数据基础，基于时间维度下的协同过滤推荐算法，实现领域企业和专业技能间的关系预测和评估；结合Word2vec词向量模型与LDA模型，对简历信息进行数据挖掘与语料库扩充，进而识别技能主题；随后刻画技能主题演化路径并进行可视化表达，明确IC领域技能主题发展现状及演化规律。［结果/结论］研究表明，基于时间维度下的协同过滤思路适用于企业与技能关系预测，平均准确率达96.68%；IC领域的技能主题演化呈现“聚合→分散→再聚合”的趋势，各技能主题路径演化规律有所差异，具体表现形式为螺旋交叉演化、创新迭代演化和技术依附演化；研究给出的IC行业整体技能发展态势和路径变化规律，可为高科技企业和在职者提供更精准的检索方法和技能选择方向。

[目的/意义]情报学研究方法是该领域的重要研究方向之一，构建细粒度研究方法语料库并进行研究方法实体抽取，有助于学者快速了解该领域的研究方法，探索方法演变及其未来发展趋势，为后续数字化浪潮下实现研究方法语料库的服务与应用奠定基础。[方法/过程]首先，文章以《情报学报》2000—2023年发表的学术论文为数据来源，从中随机抽取50篇并对其中的研究方法实体进行人工标注，将其作为实体抽取训练语料；其次，对BERT-base-chinese和Chinese-BERT-wwm-ext 2种模型进行训练并选择性能较优的模型进行研究方法实体抽取；最后，根据较优实体抽取模型，从未标注语料中抽取细粒度研究方法实体。[结果/结论]文章构建了一个包含理论实体、方法实体、数据集实体、指标实体、工具实体和其他实体6类情报学细粒度研究方法标注语料库。在基于人工标注语料对实体抽取模型进行训练的任务中，Chinese-BERT-wwm-ext模型表现更佳，准确率、召回率和F1值分别为0.808 2、0.846 7和0.827 0。此外，文章对研究方法实体及其类别进行分析，发现情报学研究方法日益多样化，新兴技术与传统方法并存、各有优势。

[目的/意义]本研究旨在利用GPT-4模型自动生成权利要求书，降低研发人员的撰写难度，提升专利审查的工作效率和质量。[方法/过程]文章构建了适合自动生成权利要求书的Prompt，并实施了Zero-Shot、Exact-Drafting、Stepwise-Claim和Exact-Step Claim 4种提示策略。将专利说明书和技术交底书输入GPT-4模型，使用Prompt指导其输出，实现权利要求书的自动化生成。同时，使用ROUGE和BERTScore评估指标来评价文本质量，并从权利要求数量、文本长度、高频词、关键词和常用搭配等多个维度，分析生成文本与参考文本的异同。最后，请专家分别从清晰度、一致性、相关性、专业性和完整性5个方面，评估生成的权利要求书的质量。[结果/结论]实证研究结果显示，Exact-Step Claim提示策略能显著提升权利要求书的生成质量。此外，基于专利说明书生成的权利要求书，在权利要求数量和文本长度上与参考文本更为匹配，表明GPT-4模型在自然语言理解和生成领域的应用效果与输入文本质量密切相关。本研究提供了一种高效智能的辅助方法，有助于推动专利文本撰写和审查领域的发展，同时也存在挑战，需要进一步提升模型在理解复杂技术术语和遵循专利法规范中的精确度，并探索如何优化模型对权利要求数量和文本长度的判断能力。