张智雄，刘 欢，于改红

(1.中国科学院文献情报中心，北京 100190；2.中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系，北京 100190；3.中国科学院武汉文献情报中心，武汉 430071；4.科技大数据湖北省重点实验室，武汉 430071)

1 引言

人工智能技术近年来取得飞速突破，尤其是在自然语言理解领域很多任务上都得到了广泛应用[1,2]。人工智能的基础是机器学习，机器学习解决问题的模式是使用算法分析数据，让机器去学习知识，机器自动归纳总结成模型，最后再让机器使用模型做出推断或预测。作为人工智能的核心技术，深度学习近年来取得飞速突破，真正发挥其优越性，根本原因在于拥有了大量可计算的数据资源和拥有了支撑大规模计算的计算能力。科技文献是科技知识的重要载体，蕴含着丰富的知识内容和知识关系，因此科技文献库（数字图书馆）是天然最好的人工智能（AI）语料库，这些隐藏于科技文献中的知识是人工智能的基石。

如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进，以获取知识、发现知识，是情报研究的重要课题。本文以文献情报工作为出发点，立足科技文献是人类知识的最重要载体，围绕如何充分挖掘和利用文献情报知识价值和作用，创新性提出了文献情报领域从“科技文献库”到“科技知识引擎”转变的建设思路，论述了中国科学院文献情报中心在构建基于科技文献知识的人工智能（AI）引擎的建设实践，探讨了利用深度学习技术挖掘知识以服务情报研究的方法，以期为同行提供参考。……