认知情报学：大数据背景下情报分析的新机遇.pdf

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性化情报服务等。这些服务通常会涉及自然语言处理、实体识别、语义检索、个性化推荐、数据挖掘、社会网络分析、数据库、模式识别等技术。:..信息源的信息,同时还涉及知识发现等相关技术;个性化交互要素的实现,与情报学中为不同用户进行个性化推荐技术紧密相关;可扩展性要素的实现,同时也为大数据环境下信息海量增长为情报学的知识发现带来种种困难提供了新的可能的解决方案;多种数据类型的处理,也与情报领域积极扩展自然语言处理之外的、更加复杂的数据的尝试相联系,未来可以为情报学在相关类型数据处理上进行技术支撑,例如,情报领域现在对图像处理也展开了积极的探索,传统文本中不能分析的电路图等进行有效分析与利用,已经比较成功的尝试可以抽取其中的电路元件进行分析,构建电路设计元知识表示[18];无处不在的服务,与信息服务中的数字图书馆、科技情报服务中随时随地远程实验追踪与控制[19]等技术服务相辅相成。4认知情报学为情报分析带来新机遇大数据时代的到来,席卷了所有的行业,情报领域自然也不能例外。变革赋予情报领域的却不仅仅是阵痛,还有阵痛之后更为明晰的洞见与思考,以及对于情报分析未来走向更为明确的设计。大数据为情报分析带来了许多非常有价值的内容,比如,数据变得越来越容易获取与透明化程度越来越高、能够更好地通过大量的浏览记录来发现用户需求、更好地为用户提供个性化服务、更好地辅助用户进行决策、能够催生出许多新的服务模式与产品、可以进行实时:..[20-21]。但是,与此同时,大数据的“4V”特征同时也为情报分析带来了一些挑战。,科技出版物每年的增长率大概在9%左右,每9年左右科技产出大概就会翻倍[22]。大数据的研究价值可以媲美“石油”,但如何进行挖掘与开采其价值,一直都是难点。海量数据将会为情报分析提供前所未有的有价值的信息,但与此同时,如何对庞杂的数据进行分析,发掘看似“杂乱无章”的数据之间的关联,也是难点之一,当前情报分析中仅有极小的一部分数据被整合、分析、利用并且发掘出其中内涵与价值,大部分数据仍是尚未开发利用的。大数据同时还具有“高速”的特征,即其生产速度极快,而传统的情报分析很大程度上是不能做到完全自动分析的,必须要有人工的参与才能进行,如何将情报分析过程实现完全自动化,也是大数据对于情报分析提出的严峻挑战。大数据的“多样性”表征除了以前在情报分析的利用较多的结构化数据外,非结构化数据也在其中占有相当大的比例。事实上,近年生产出来的数据大部分都是非结构化的数据,例如文本、音频、视频等富媒体数据,是未来情报分析中非常重要且不可忽视的部分,将其他的富媒体化数据纳入情报分析的范畴,将会极大地丰富情报分析的内容与提高情报分析质量,但与此同时,这些非结构化的数据对情报分析工作提出了极大的挑战。:..大量的冲突数据与噪声数据,会很大程度上干扰专业人员做出正确的情报分析。传统的情报分析在收集完数据之后,需要人工判断信息的真实与否,而大数据时代,如此海量的数据已经不是人力可及,必须借助计算机进行自动判断与分析才能满足时代对于情报分析的要求。、新应用场景数据时代犹如海浪一般席卷而来,从数据到信息、到知识、到智慧、到解决方案的整个过程的活动[1]需要计算能力的不断推动。认知情报学为知识发现与决策方案的制定提供了极具前景的解决方案,加速从数据到知识再到行动的转化过程,推动数据时代迈向计算时代。,其数据量之大、数据类型之广、生产速度之快、数据质量之痛,都为从业人员提出了不少难题,只有层层盘剥、深入大数据背后的矿藏,才会提取出其中最有价值的资源。对于目前情报分析仅仅分析利用了一部分数据而很大一部分的数据被闲置并没有被开发利用、发掘其内涵价值的问题,认知计算为其提供了一个新的解决方案,认知计算是主要设计来整合与分析大的数据集的[23],为情报分析中的海量数据提供了解决思路。对于大数据产生速度极快的、传统的人工参与的情报分析已经不足以满足大量数据的分析需求,认知计算通过创建特定的应用场景,通过不断的人:..来模拟人类的思维处理过程,可以快速对短时间内生产出来的大规模数据进行处理分析,并且可以无偏倚地对之进行评价。例如,在生命科学领域,由于生产速度极快,每年文献约提高9%,每9年文献即可翻一番[23],在该领域可以依托认知计算的分析、推理能力,对科技文献中的例如药物、疾病等实体,利用已有的知识,通过文章的描述自动推理出新的药物、疾病的关系,提高新药的问世效率以及疾病的攻关速度。针对各类富媒体化数据情报分析难以满足的问题,认知计算可以理解科技论文等非结构化数据,并且将结构化数据与非结构化数据结合处理[23],为数字图书馆向各种数据类型拓展业务,例如音频、视频、图像等数据的处理,提供了新的可能。其可以支撑数字图书馆向真正的多媒体化的图书馆进行转型,未来的图书馆在其支撑下,可以包含更加丰富多样化的资源,诸如名师讲课视频、音频等,并对视频、音频等自动分析处理,可以直接对其中的内容进行跨数据类型的检索。比方说,可以根据通过文字直接检索出视频中与之相关的一小段内容或者与文字描述相关的图片。,传统的基于数据计算的数据挖掘技术正向基于内容的知识发现技术发展[8]。但在基于内容的知识发现实现过程中,捕捉非结构化数据中蕴含的深层含义一直是一大难点。以科技领域为例,自然语言处理会面临的困难重重,例如,不同行业、不同学科、不同语言、不同的术语表示方式,等等,:..,学习相应的语言、术语、该领域中的思维模式以及通过与专家的交互来辅助理解该领域的知识。例如,IBM在医疗领域,通过认知计算向医生提供专家级的辅助能力,帮助医生精准、迅速地识别癌症,给癌症病人尽可能多的治疗时间,延长病人生命。认知计算在实现自动知识发现的过程中,含有细粒度实体的知识图谱的创建是实现特定领域知识发现非常重要的一环。现在各个领域都有成功的领域知识图谱的创建,例如生物领域Smartfigures知识图谱[24]、地理领域的CrowdGeoKG知识图谱[25]、医学领域的KnowLife知识图谱[26]。除此之外,还有各大数据出版社,,推出内容更加丰富的知识图谱,这些知识图谱中包含了更细粒度的实体,如期刊论文、论文附属数据、数据集、图书、参考文献、专利、临床实验、机构、会议、、主题领域、资助项目、下载阅读数量以及对应的软件工具等[1]内容。抽取出离散的知识要素后,可以在其上进行关系抽取,实现自动的知识发现。例如,从文献中抽取蛋白质的相互作用[27],抽取药物与其不良反应[28],抽取公司之间的合作、竞争关系[29]等。在其上建立应用,可以辅助用户的日常工作,如加速新药的问世、识别潜在的合作竞争关系来确立本公司的经营管理方案等。除了对于论文中细粒度实体间关系的知识自动发现,还可以对整:..个篇章知识结构进行知识发现,帮助用户迅速发现文章的脉络,包括研究目的、方法、手段、工具、结论等[30],高效地利用科技文献,加快知识获取过程。,认知计算可以辅助情报分析在为用户进行服务时提供非常好的解决方案,通过专家级的援助与理解能力,直接将解决方案嵌入到用户的搜索、浏览等行为中去,与用户进行深度交互,为用户提供更加高效的、舒适的专家服务来辅助用户做出更好的决策。目前已有人机推理网络(HuMaINs)[31]的探索,通过机器无偏倚的认知能力来辅助人类去规避非理智的决策。人机推理网络可以应用于网络教育,通过个性化的定制方案,为不同的用户提供根据用户水平自动调整教学难度以及教学目标的教学内容;还可以应用于医学健康领域,将医生纳入循环中,共同为患者的治疗方案做出决策;此外,在科学发现中,可以利用人机推理系统,突破以往的需要人为设定好数据以及技术的限制,将人与机器同时纳入解决问题的循环中去,在交互中共同去探寻复杂问题的解决方案。除此之外,问答式服务、无人化服务方式也日益提上日程,成为新的服务模式。认知计算良好的推理与学习能力为深度理解人们的问题以及提供更为“专”“精”的答案提供了可能性。在未来,应用于图书馆的自动问答机器人将会代替人工成为主流,更好的分析理解能力与庞大的知识库会使图书馆自动问答机器人在服务质量上不逊于:..人工服务,并且还可以结合射频识别技术、物联网、无人机驾驶等技术,实现精准地定位服务以及自动书架取书等服务。5结束语认知计算通过模拟人类的思维来进行感知、推理与应激反应,已经逐渐被各领域所关注并且尝试使用。认知计算有着处理各种类型的数据、理解数据、评估数据并且可以从数据中学习出潜在的、未知的、新颖的洞见[23]的能力,可以加速科研工的科研过程,在情报分析领域有着自己独特的优势,可以完善传统情报分析技术在大数据时代的不足。但目前国内对于认知情报学的研究刚刚起步,还不成熟,并未提出明确的概念,将认知计算与情报分析交叉融合进行实践的探索还并不成熟。认知计算会大大加快将信息转化为知识与行动的过程,为情报分析面临的当前信息环境迅猛的变革提供新的解决方案,为整个行业的服务业态探索提供新的思路。