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[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵志枭 胡蝶 刘畅 沈思 王东波
[目的/意义]以人文社科领域为出发点，从人文社科领域基础知识与人文社科学术文本两个方面入手进行人文社科领域模型性能比对。旨在为人文社科领域提供一份体系化的大模型评测基准，供人文社科相关领域研究人员参考。[方法/过程]设计7个人文社科领域相关的评测任务并选取对应指标，在此基础上，选取当前开源且性能较优的通用领域中文大模型，通过调用本地模型以问答形式完成领域化任务，并选取相关指标对其在人文社科领域的性能进行量化评测。[结果/结论]评测结果表明，在选取的开源模型中，无论是基座模型还是对话模型，Qwen性能最优、Baichuan2紧随其后、InternLM次之、Atom表现最差，此外，大多数情况下，相较于基座模型，对话模型表现出更加优越的性能。
关键词：
人文社科 大模型评测 领域知识 学术文本
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张莉 苏新宁 王东波
相对于传统的产品领域意见挖掘研究,文章对中文通用领域的意见挖掘各部分内容进行了尝试性研究。利用基于多种语言特征和候选评价对象的条件随机场模型进行观点表达抽取,对有窗口限制的最近邻方法进行改进,提出一种评价对象—观点表达对的匹配算法,其对评价对象抽取效果也进行了进一步的修正。
关键词：
通用领域 意见挖掘 评价对象 观点表达
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
吴河江 吴砥
通用大模型具备“能理解会创作”的能力，将可能给教育实践带来更为颠覆性的变革，但也可能加剧传统伦理问题并产生新的伦理风险。这些伦理风险的类型主要包括：技术风险、内容风险、数据风险与算法风险。依据通用大模型的技术基础与教育应用伦理风险的表现，教育领域通用大模型应用伦理风险具有客观性与主观性并存、价值性与风险性并存、可控性与不确定性并存等特征。这些伦理风险的形成既有技术因素，也有人的因素。技术因素主要包括：模型能力的涌现性可能导致应用失控、功能的泛化性可能导致人的异化、输入数据的海量性与无序性可能导致对人的侵犯、内容的生成性可能导致教育失序等。人的因素主要包括：因技术水平有限导致我国缺少自主知识产权的教育大模型、对通用大模型技术认知不足、商业竞争导致技术缺陷、通用大模型技术伦理规范与监管落后等。依据教育领域通用大模型应用伦理风险表征与成因分析，可从加快开发我国自主知识产权的教育专用大模型、筑牢通用大模型开发与应用的监管体系、构建通用大模型相适配的教育新形态、扶持弱势群体以缩小“数字鸿沟”、加强对通用大模型的理论研究与知识普及等方面进行伦理风险治理。
[期刊] 中国软科学
[作者]
邹承鲁,陈述彭,陈平原,金碚,刘大椿,柳冠中,沈德忠,蒋国华,金吾伦,李喜先
本刊在科学技术部办公厅调研室的指导下,就目前社会各界普遍关注的“原始创新”话题,举办了一次题为“自然、人文、社科三大领域聚焦原始创新”的座谈会。与会专家学者从各自领域对“原始创新”进行了广泛而深入的剖析,其中不乏耐人寻味、切中肯綮的见解和观点。为了引起学术界更多地关注“原始创新”,我们将与会学者的发言进行了整理,刊载如下,以飨读者。
[期刊] 财经研究
[作者]
马艳 严金强 陈张良
"负价值"概念是英国经济学家斯蒂德曼在挑战劳动价值论中提出的。国内外学者围绕"负价值"问题进行了激烈的讨论,仍然没有达成共识。文章基于资源环境经济学视角,重新界定了"负价值"概念,并以联合生产作为基本生产系统,创建较为系统的"负价值"理论框架。同时,文章将这一理论引入资源环境领域,分别构建了基于"负价值"理论的一般模型、技术选择模型、资本有机构成模型以及物质与环境平衡模型,对污染物定价、技术分类和选择等问题进行了新的探讨。
关键词：
资源环境 联合生产 负价值 技术分类
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王昀 胡珉 塔娜 孙海涛 郭毅峰 周武爱 郭昱 张皖哲 冯建华
大语言模型是自然语言处理的核心研究内容之一,已广泛应用于包括政务在内的诸多领域。首先,介绍了统计语言模型、神经网络语言模型等早期语言模型的研究进展;其次,重点综述了大语言模型研究进展;最后,介绍了大语言模型在政务领域的应用情况,包括政务文本分类、政务问答、政务命名实体识别、舆情风险识别和政务关系抽取,并提出政务大语言模型研究需要解决的问题,即数据多模态化、正确面对“模型即服务”趋势、注重数据高安全性、明确责任边界。此外,还提出了政务大语言模型研究的技术路径。大语言模型正处于蓬勃发展的阶段,随着中国推动人工智能技术研究及其在政务领域的应用,大语言模型将在政务领域发挥更大作用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郝雯柯 杨建林
[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架，以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先，使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维，再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类，从而获得全局主题；其次，构建新兴主题指标计算公式，基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题；最后，通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题，以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究，并采用资料验证法进行方法有效性分析，结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。
[期刊] 调研世界
[作者]
孙娜娜
在人文社科类学术研究中,大量的数据支撑是学术研究得出可靠结果的保障。本文通过梳理、研究已有文献,从社会综合、居民收入状况、老年人口问题、劳动力问题四个方面介绍了当前可以快速得到的11类微观调查数据,如中国社会状况综合调查、中国家庭收入调查、中国健康退休跟踪调查、全国流动人口动态监测调查数据等,并具体介绍了数据的调查情况和数据获取情况。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
胡杰 张计龙 殷沈琴 汪东伟
2016年复旦大学人文社会科学领域中文电子期刊资源访问行为数据集通过ERU系统采集而来,共有27个字段,共2182755条记录,具备完整性、准确性和代表性。本数据集对于人文社会科学研究热点分析、用户行为分析、高校图书馆电子资源需求分析等众多研究方向都具有丰富的应用和研究价值。
[期刊] 情报学报
[作者]
谷俊 许鑫
大数据环境下,人文社科领域的研究逐渐向以数据为驱动的新型研究模式转型,对数据共享的需求愈发明显。针对传统的人文社科数据共享存在的溯源能力较弱、数据用途无法追踪等问题,利用区块链的数据记录机制,选用Hyperledger Fabric区块链框架作为联盟链的基础,并对区块的数据存储方式进行了改写,通过CA认证、预提交、验证反馈、区块打包广播、账本数据库更新等流程的设计,构建了人文社科数据共享联盟链模型,并通过对Dataverse开源数据管理软件的二次开发,设计并实现了人文社科数据共享联盟平台。实践证明,基于区块链的人文社科数据共享模型,不仅可以在技术层面解决传统数据贡献中存在的问题,促进数据共享的发展,而且基于Hyperledger Fabric框架的联盟链机制运行效率也达到了预期的标准。
关键词：
数据共享 区块链 联盟链 超级账本
[期刊] 情报学报
[作者]
韩松涛 李洁 金佳丽 黄晨
本研究基于关联重言（association tautology）构建一流学术圈，探寻从一流学科所在的高校学者发文角度进行期刊评价，通过对SSCI (Social Sciences Citation Index)、A&HCI (Arts&Humanities Citation Index) 5000余种期刊在2014—2018年这5年中发表的50余万篇论文的计量分析，构建了一种大数据基础上的人文社科期刊评价方式——一流学科评价法，有效规避主观不确定性，并取得了较好的实证效果。本研究提出的可持续的动态计量评价方法，以学者的投稿行为作为切入点，能够有效解决当前引文分析的弊端，可以在应用中不断加以完善。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋婷 孙建军
［目的／意义］术语是本体的重要组成部分，术语自动抽取是本体自动构建的基础，文章采用回归的方法对未登录词进行概率（某个数值（组合）对应的候选词集合中术语的概率）预测，获得该词可能为术语的概率。［方法／过程］文章结合语言学和统计方法，通过构建术语库提取术语抽取模板来抽取候选术语，此外，通过引入回归的方法，将术语抽取问题转化为对词语成为术语的概率的预测问题。［结果／结论］提出的方法最后通过实验验证了其有效性。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
刘倩倩 刘圣婴 刘炜
本文探讨了图书情报领域大语言模型的数据治理要求与开发模式。大语言模型是依赖海量文本数据，经过无监督预训练及有监督标注数据微调而成。领域大模型则是通用大模型经过领域数据的微调而得到，具备解决领域问题的能力，满足领域应用需求。本文首先回顾了生成式人工智能的突破历程，介绍了大模型的基本原理和应用现状，重点分析了大模型所具备的多任务能力背后的数据因素和数据需求。最后讨论了领域大模型的应用潜力和开发模式。本文的主要贡献在于分析了图书情报领域大模型的应用模式和数据治理，为图书馆行业应用生成式人工智能技术提供了理论依据和实践指导。同时，文章也讨论了行业大模型应用和评估时需要关注的问题和局限性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王昊 苏新宁
本文重点阐述了中文通用本体概念实例的机器抽取过程,建立了基于模式匹配的通用本体概念识别模型,以此作为领域本体自动构建的基础。此后探讨了该模型在情报学各研究领域中的应用前景,并通过实验检验模型在实际应用中的识别效果。
[期刊] 情报学报
[作者]
陆伟 刘寅鹏 石湘 刘家伟 程齐凯 黄永 汪磊
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力，使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用，但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点，从上下文学习、思维链推理等角度设计推理端指令策略，构建了涵盖文本分类、信息抽取、文本推理和文本生成4个能力维度共6项任务的大模型学术文本挖掘专业能力评测框架，并选取了7个国内外主流的指令调优模型进行实验，对比了不同指令策略的适用范围和不同参数模型的专业能力。实验结果表明，少样本、思维链等复杂指令策略在分类任务上的应用效果并不显著，而在抽取、生成等难度较高的任务上表现良好。千亿级参数规模的大模型经过指令引导，能够取得与充分训练的深度学习模型相近的效果，但对于十亿级或百亿级规模大模型，推理端的指令策略存在明显上限。为了实现大模型向科技情报领域的深层嵌入，现阶段仍需在调优端对模型参数进行领域化适配。
关键词：
大模型 学术文本挖掘 指令工程 能力评测
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