“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式探索目錄文檔概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1.1科技查新發(fā)展趨勢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61.1.2人工智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101.1.3人工AIGC輔助查新的必要性與可行性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141.2.1國外相關(guān)研究進展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．171.2.2國內(nèi)相關(guān)研究進展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181.2.3現(xiàn)有研究的不足之處．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201.3研究目標(biāo)與內(nèi)容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．211.3.1研究目標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．231.3.2研究內(nèi)容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．261.4研究方法與技術(shù)路線．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．281.4.1研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．301.4.2技術(shù)路線．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．321.5論文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．352.1科技查新基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．362.1.1科技查新定義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．382.1.2科技查新流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．412.1.3科技查新標(biāo)準(zhǔn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．432.2人工智能與AIGC技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．482.2.1人工智能概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．512.2.2AIGC技術(shù)原理與發(fā)展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．532.2.3AIGC在信息檢索中的應(yīng)用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．572.3自然語言處理技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．592.3.1語義理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．602.3.2信息抽?。?42.3.3文本生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65人工AIGC輔助科技查新工作模式設(shè)計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．683.1模式總體架構(gòu)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．703.1.1系統(tǒng)功能模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．733.1.2模式運行流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．773.2查新信息獲取與處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．783.2.1信息來源多元化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．813.2.2信息預(yù)處理技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．833.3基于AIGC的關(guān)鍵信息提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．853.3.1查新需求理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．863.3.2關(guān)鍵信息識別與提?。?83.3.3查新式文獻生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．893.4查新結(jié)果分析與評價．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．923.4.1查新結(jié)果篩選與排序．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．953.4.2查新結(jié)果有效性評估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．963.4.3人工審核與反饋機制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99模式應(yīng)用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1004.1案例選擇與介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1034.1.1案例選擇依據(jù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1064.1.2案例基本信息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1084.2案例應(yīng)用流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1094.2.1查新需求輸入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1094.2.2AIGC輔助檢索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1114.2.3查新結(jié)果輸出與分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1124.3案例效果評估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1134.3.1查新效率提升分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1164.3.2查新準(zhǔn)確率提升分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1184.3.3用戶滿意度調(diào)查．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．120結(jié)論與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1215.1研究結(jié)論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1245.1.1模式創(chuàng)新點總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1255.1.2應(yīng)用效果總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1285.2研究不足與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1295.2.1研究不足之處．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1305.2.2未來研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1321.文檔概要本文檔旨在探討“人工AIGC（人工智能生成內(nèi)容）輔助的科技查新工作模式”?？萍疾樾鹿ぷ魇强蒲袆?chuàng)新過程中的重要環(huán)節(jié)，它有助于確保研究工作的原創(chuàng)性和避免重復(fù)性。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，尤其是AIGC技術(shù)的廣泛應(yīng)用，本文提出了一種結(jié)合人工與AIGC的新型查新工作模式，以提高查新效率和準(zhǔn)確性。在該模式下，人工專家根據(jù)具體的查新任務(wù)和需求，運用AIGC技術(shù)輔助進行文獻檢索、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果評估等環(huán)節(jié)，從而提高查新工作的質(zhì)量和效率。本文將從背景、技術(shù)方案、優(yōu)勢、適用場景以及未來發(fā)展方向等方面對這種工作模式進行詳細(xì)闡述。首先本文介紹了科技查新的重要性及其在科研創(chuàng)新中的作用，接著闡述了幾種傳統(tǒng)的科技查新方法及其局限性。然后詳細(xì)描述了人工AIGC輔助的科技查新工作模式，包括AIGC技術(shù)在文獻檢索、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果評估等環(huán)節(jié)的具體應(yīng)用。通過對比傳統(tǒng)方法與人工AIGC輔助方法的優(yōu)缺點，分析了該模式的顯著優(yōu)勢。同時本文還探討了該模式在不同領(lǐng)域的適用場景，如學(xué)術(shù)研究、專利檢索等。最后對未來的人工AIGC輔助科技查新工作模式的發(fā)展方向進行了展望，包括技術(shù)的改進、應(yīng)用的拓展以及與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的融合等。通過本文檔的研究，期望能夠為科研機構(gòu)、專利局等相關(guān)機構(gòu)提供有益的參考，推動科技查新工作的現(xiàn)代化和智能化發(fā)展，進一步提高科研創(chuàng)新的質(zhì)量和效率。1.1研究背景與意義在科技迅猛發(fā)展的今天，信息檢索與情報分析已成為研究與創(chuàng)新活動中不可或缺的一環(huán)。隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷突破，以生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和自然語言處理（NLP）為核心的生成式人工智能（GenerativeAI）已展現(xiàn)出強大的潛力，逐漸成為文獻翻譯、自動摘要、信息推薦乃至全文創(chuàng)作的高效工具。這其中，“人工智能全球創(chuàng)新中心”（AIGC）—作為一種新型科研基礎(chǔ)設(shè)施，正引導(dǎo)著知識創(chuàng)新與技術(shù)突破的趨向。然而科技查新工作在實際應(yīng)用中，依然主要依賴人力進行信息檢索、篩選和判斷，其效率和質(zhì)量受限于信息獲取的速度和全面程度。針對此問題，將“人工AIGC”技術(shù)引入科技查新流程，可以顯著提升信息挖掘的自動化和智能化水平。借助AIGC的強大生成能力，不僅能顯著擴大科技文獻挖掘的范圍，還能在一定程度上消除信息篩選過程中的主觀偏差，從而增強查新工作的客觀性和準(zhǔn)確性。另一方面，AIGC在輔助查新中的應(yīng)用，對于降低科研成本、節(jié)約人力資源、加速科研成果的轉(zhuǎn)化具有重要意義。尤其是對高新技術(shù)領(lǐng)域的研究，結(jié)合AIGC的梅花間竹算法，能夠提高開發(fā)效率，加速科研知識的社會化并促進創(chuàng)新成果產(chǎn)出。引入“人工AIGC”技術(shù)進行科技查新工作模式探索，是當(dāng)下科研信息化發(fā)展的必然趨勢，有助于構(gòu)建更加高效、智能的科技文獻檢索與分析系統(tǒng)，為提升國家科技創(chuàng)新的整體水平提供有力保障。同時該探索工作不僅能豐富AIGC技術(shù)應(yīng)用場景，也為傳統(tǒng)查新工作注入了新的活力，實現(xiàn)科技與人文的深度融合，推進我國科研信息服務(wù)行業(yè)的持續(xù)進步和創(chuàng)新。為趨利避害，在實際應(yīng)用中也應(yīng)盡量注意防范AIGC技術(shù)的潛在風(fēng)險，如版權(quán)問題、數(shù)據(jù)倫理等方面，保障科技查新工作的合規(guī)性與公正性。從長遠(yuǎn)來看，構(gòu)建“人工AIGC”輔助的科技查新系統(tǒng)，將為實現(xiàn)研究數(shù)據(jù)自動化、科研創(chuàng)新智能化目標(biāo)提供有力的技術(shù)支撐，預(yù)示著一個嶄新的科研發(fā)展新時代。1.1.1科技查新發(fā)展趨勢隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展，科技創(chuàng)新日益成為國家競爭力提升的核心驅(qū)動力，科技查新工作也面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。當(dāng)前，科技查新工作正經(jīng)歷著深刻的變革，呈現(xiàn)出智能化、高效化、多元化的發(fā)展趨勢。1）智能化趨勢日益顯著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是自然語言處理（NLP）、機器學(xué)習(xí)（ML）等技術(shù)的成熟應(yīng)用，為科技查新工作帶來了革命性的變化。智能檢索技術(shù)能夠自動理解查詢意內(nèi)容，精準(zhǔn)匹配相關(guān)文獻，極大地提高了檢索效率和查準(zhǔn)率。同時AI能夠輔助進行文獻分類、主題聚類、趨勢分析等深層次信息挖掘工作，幫助查新人員快速把握技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，為科技創(chuàng)新提供更精準(zhǔn)的決策支持。（可參考拓展，見文檔[附錄A]中關(guān)于AI在科技查新中具體應(yīng)用的詳細(xì)說明）2）高效化要求不斷提升現(xiàn)代科技創(chuàng)新活動節(jié)奏加快，對科技查新時效性提出了更高要求。傳統(tǒng)依賴人工逐一檢索、篩選、對比的查新方式，難以滿足快速迭代的研發(fā)需求。因此自動化、流程化的查新平臺和工具應(yīng)運而生，旨在通過優(yōu)化檢索策略、簡化審核流程、實現(xiàn)多渠道數(shù)據(jù)資源的自動整合，顯著縮短查新周期，提升服務(wù)響應(yīng)速度。3）數(shù)據(jù)資源趨于多元化科技查新的數(shù)據(jù)來源不再局限于傳統(tǒng)的專利數(shù)據(jù)庫和學(xué)術(shù)期刊，而是擴展至包括互聯(lián)網(wǎng)公開信息、開源代碼平臺、學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)、行業(yè)報告、標(biāo)準(zhǔn)文獻、競爭情報等多個維度。這要求查新人員不僅要掌握傳統(tǒng)的文獻檢索技能，還需要具備跨領(lǐng)域、跨平臺的信息搜集和分析能力，以確保查新結(jié)果的全面性和客觀性。?總結(jié)與展望科技查新工作正朝著更加智能、高效、多元的方向發(fā)展。這些趨勢不僅改變了科技查新工作的方式方法，也對查新人員提出了新的能力要求。為了適應(yīng)這些變化，探索“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，將人工智能的強大能力與人類專家的智慧深度融合，顯得尤為必要和緊迫。下表總結(jié)了當(dāng)前科技查新發(fā)展的主要趨勢及其核心特征：發(fā)展趨勢核心特征對查新工作的影響智能化利用AI技術(shù)進行智能檢索、數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)測等；AI輔助進行文獻解讀和報告撰寫。提高檢索精度和效率；實現(xiàn)深層次信息挖掘；輔助完成繁瑣工作。高效化自動化、流程化的查新平臺；縮短查新周期；提升服務(wù)響應(yīng)速度?？焖贊M足研發(fā)需求；降低人工成本；適應(yīng)快速迭代的創(chuàng)新環(huán)境。多元化數(shù)據(jù)來源擴展至多平臺、多類型信息資源；需要掌握跨領(lǐng)域信息檢索能力。提高查新結(jié)果全面性、客觀性；要求查新人員拓展知識邊界和技能范圍。人機協(xié)同（本文重點關(guān)注）人類專家與AI系統(tǒng)協(xié)同工作，發(fā)揮各自優(yōu)勢；AIGC作為輔助工具，增強人類的創(chuàng)造力和決策力。優(yōu)化查新流程；提升查新質(zhì)量；培養(yǎng)適應(yīng)未來需求的查新隊伍。1.1.2人工智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式探索——人工智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀的說明與闡述?第一章背景分析與目標(biāo)界定——項目現(xiàn)狀與目標(biāo)定義解析的拓展（第二部分：人工智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀）隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)在科技領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，正在深度影響我們的工作方式和生活方式?！叭斯IGC”作為一個前沿領(lǐng)域，其對科技查新工作的輔助功能同樣具有重要意義。在“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀可以從以下幾個方面進行闡述。?人工智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀（一）自然語言處理技術(shù)（NLP）的應(yīng)用自然語言處理技術(shù)是目前人工智能領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一。在科技查新工作中，自然語言處理技術(shù)主要用于文本信息提取、情感分析、語義理解和關(guān)鍵詞識別等方面。通過NLP技術(shù)，可以實現(xiàn)對大量科技文獻的智能分析，提高查新的準(zhǔn)確性和效率。（二）機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法在科技查新工作中也發(fā)揮著重要作用，通過對歷史數(shù)據(jù)和文獻的學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)算法能夠自動識別和分類科技信息，預(yù)測科技發(fā)展趨勢。此外機器學(xué)習(xí)算法還可以用于構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)，幫助科研人員快速找到所需的科技文獻。（三）深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為機器學(xué)習(xí)的子集，以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和模式識別能力在科技查新工作中發(fā)揮著重要作用。深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠處理大規(guī)模高維度的數(shù)據(jù)，自動提取數(shù)據(jù)的特征，提高科技查新的準(zhǔn)確性。（四）智能推薦系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用基于人工智能技術(shù)的智能推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和興趣偏好，智能推薦相關(guān)的科技文獻。這不僅提高了查新的效率，還能幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多有價值的科技信息。下表簡要概述了人工智能技術(shù)在科技查新工作中的具體應(yīng)用及相關(guān)案例分析。應(yīng)用領(lǐng)域技術(shù)類型應(yīng)用方式應(yīng)用案例科技查新工作自然語言處理文本信息提取利用NLP技術(shù)提取文獻關(guān)鍵詞和主題信息語義理解通過語義分析理解文獻內(nèi)容和意內(nèi)容機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分類與識別利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自動識別科技文獻分類趨勢預(yù)測通過機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測科技發(fā)展動態(tài)深度學(xué)習(xí)特征提取處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，自動提取文獻特征信息智能推薦個性化推薦根據(jù)用戶偏好和行為推薦相關(guān)文獻和資源通過以上分析可以看出，人工智能技術(shù)在科技查新工作中發(fā)揮著重要作用。未來，“人工AIGC”將進一步完善和優(yōu)化這一工作模式，提高科技查新的效率和準(zhǔn)確性。1.1.3人工AIGC輔助查新的必要性與可行性隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，科技查新工作面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。在這一背景下，人工AIGC（人工智能生成內(nèi)容）輔助查新工作模式的探索顯得尤為重要且具有較高的可行性。?必要性（1）海量信息處理需求在科技創(chuàng)新日新月異的今天，科技文獻數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。傳統(tǒng)的查新方法已難以滿足快速、準(zhǔn)確獲取最新科技信息的需求。人工AIGC輔助查新能夠高效處理海量信息，通過智能算法篩選出相關(guān)度高、質(zhì)量好的文獻，為查新人員提供有力支持。（2）提高查新效率人工AIGC輔助查新能夠顯著提高查新效率。通過自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，AIGC系統(tǒng)可以自動分析查詢需求，從海量數(shù)據(jù)庫中快速檢索到相關(guān)文獻，并智能推薦最符合要求的文獻。這不僅減輕了查新人員的工作負(fù)擔(dān)，還能讓他們將更多精力投入到查新過程中的深入分析和判斷上。（3）降低查新成本傳統(tǒng)查新方法往往需要投入大量的人力、物力和時間資源。而人工AIGC輔助查新則能夠有效降低這些成本。通過智能化的信息檢索和處理技術(shù)，AIGC系統(tǒng)可以減少人工操作的需求，從而節(jié)省相關(guān)成本。此外AIGC系統(tǒng)還具有較高的靈活性和可擴展性，可以根據(jù)實際需求進行定制和優(yōu)化，進一步降低成本。?可行性（4）技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀目前，人工智能技術(shù)在文本處理、語義理解、知識內(nèi)容譜等領(lǐng)域取得了顯著進展。這些技術(shù)的不斷發(fā)展為人工AIGC輔助查新提供了有力支持。通過結(jié)合自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，AIGC系統(tǒng)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)較為精準(zhǔn)的信息檢索和智能推薦功能。（5）人才儲備與培養(yǎng)隨著人工智能技術(shù)的普及和發(fā)展，越來越多的專業(yè)人才開始涉足這一領(lǐng)域。這些人才不僅具備扎實的人工智能技術(shù)基礎(chǔ)，還熟悉科技查新的業(yè)務(wù)流程和要求。因此通過人才培養(yǎng)和引進相結(jié)合的方式，可以建立起一支高效、專業(yè)的人工AIGC輔助查新團隊。人工AIGC輔助查新工作模式在必要性方面具有明顯優(yōu)勢，同時也在可行性方面得到了充分保障。隨著技術(shù)的不斷進步和人才儲備的不斷完善，相信人工AIGC輔助查新將在未來的科技查新工作中發(fā)揮越來越重要的作用。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是生成式人工智能（AIGC）的興起，科技查新工作模式正面臨著前所未有的變革。國內(nèi)外學(xué)者和業(yè)界專家在AIGC輔助科技查新方面進行了一系列探索和研究，主要集中在以下幾個方面：（1）國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)在AIGC輔助科技查新方面的研究起步較晚，但發(fā)展迅速。主要研究方向包括：基于深度學(xué)習(xí)的文本檢索技術(shù)：國內(nèi)學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），對科技文獻進行語義理解和檢索。例如，某研究團隊提出了基于BERT模型的科技文獻檢索方法，顯著提升了檢索的準(zhǔn)確性和效率。AIGC生成查新報告：一些研究團隊開始探索利用AIGC技術(shù)自動生成查新報告。通過訓(xùn)練生成模型，如Transformer，可以自動從檢索結(jié)果中提取關(guān)鍵信息，生成結(jié)構(gòu)化的查新報告。公式如下：R其中Rextsearch表示檢索結(jié)果，G表示生成模型，R結(jié)合知識內(nèi)容譜的查新方法：國內(nèi)研究還探索了將知識內(nèi)容譜與AIGC技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建更全面的科技知識體系，提升查新工作的深度和廣度。例如，某研究團隊提出了基于知識內(nèi)容譜的科技查新方法，通過內(nèi)容譜推理技術(shù)，自動關(guān)聯(lián)相關(guān)文獻，生成更全面的查新結(jié)果。（2）國外研究現(xiàn)狀國外在AIGC輔助科技查新方面的研究起步較早，技術(shù)成熟度較高。主要研究方向包括：基于自然語言處理的檢索技術(shù)：國外學(xué)者較早地應(yīng)用自然語言處理（NLP）技術(shù)，如詞嵌入（WordEmbedding）和主題模型（TopicModeling），對科技文獻進行語義分析。例如，某研究團隊提出了基于Word2Vec的科技文獻檢索方法，顯著提升了檢索的召回率。AIGC生成查新報告：國外研究在AIGC生成查新報告方面也取得了顯著進展。一些研究團隊利用預(yù)訓(xùn)練語言模型（Pre-trainedLanguageModels），如GPT-3，自動生成高質(zhì)量的查新報告。公式如下：R其中Mextgenerate結(jié)合知識內(nèi)容譜的查新方法：國外研究同樣探索了將知識內(nèi)容譜與AIGC技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建更全面的科技知識體系。例如，某研究團隊提出了基于知識內(nèi)容譜的科技查新方法，通過內(nèi)容譜推理技術(shù)，自動關(guān)聯(lián)相關(guān)文獻，生成更全面的查新結(jié)果。（3）對比分析研究方向國內(nèi)研究現(xiàn)狀國外研究現(xiàn)狀文本檢索技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的文本檢索技術(shù)，如BERT模型基于自然語言處理的檢索技術(shù)，如Word2Vec和主題模型AIGC生成報告利用AIGC技術(shù)自動生成查新報告，如Transformer模型利用預(yù)訓(xùn)練語言模型自動生成高質(zhì)量的查新報告，如GPT-3知識內(nèi)容譜結(jié)合結(jié)合知識內(nèi)容譜構(gòu)建科技知識體系，提升查新工作的深度和廣度結(jié)合知識內(nèi)容譜與AIGC技術(shù)，構(gòu)建更全面的科技知識體系，提升查新工作的深度和廣度總體而言國內(nèi)外在AIGC輔助科技查新方面的研究都取得了顯著進展，但仍存在一些挑戰(zhàn)和問題，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型泛化能力等。未來需要進一步探索和優(yōu)化，以提升AIGC輔助科技查新的效果和效率。1.2.1國外相關(guān)研究進展在“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式探索中，國外學(xué)者已經(jīng)取得了一系列重要進展。以下是一些關(guān)鍵領(lǐng)域的概述：（1）人工智能與自然語言處理技術(shù)的結(jié)合國外研究者通過將人工智能（AI）與自然語言處理（NLP）技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了對科技文獻的自動摘要、關(guān)鍵詞提取和信息抽取等功能。這種技術(shù)的應(yīng)用大大提高了科技查新的效率和準(zhǔn)確性，例如，使用深度學(xué)習(xí)算法進行文本分類和聚類，可以快速識別出與特定研究領(lǐng)域相關(guān)的文獻，從而為科研人員提供更加精準(zhǔn)的參考。（2）知識內(nèi)容譜構(gòu)建與應(yīng)用國外學(xué)者還致力于構(gòu)建知識內(nèi)容譜，以實現(xiàn)對科技文獻中的知識進行結(jié)構(gòu)化表示和關(guān)聯(lián)分析。通過構(gòu)建包含多個學(xué)科領(lǐng)域知識的內(nèi)容譜，研究人員可以方便地查詢和檢索相關(guān)文獻，并發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科的研究趨勢和創(chuàng)新點。此外知識內(nèi)容譜還可以用于評估科技項目的可行性和創(chuàng)新性，為決策提供有力支持。（3）多模態(tài)信息融合技術(shù)為了提高科技查新的全面性和準(zhǔn)確性，國外研究者還積極探索多模態(tài)信息融合技術(shù)。這包括將文本、內(nèi)容像、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)進行融合處理，以獲取更豐富的信息。例如，通過分析內(nèi)容像中的標(biāo)注信息，可以輔助識別文獻中的實驗裝置和實驗條件；而結(jié)合視頻內(nèi)容則可以直觀展示實驗過程和結(jié)果。這種多模態(tài)信息融合技術(shù)有助于揭示科技文獻背后的深層次含義，為科研人員提供更加全面的信息支持。（4）自動化查新流程優(yōu)化國外研究者還致力于優(yōu)化“人工AIGC”輔助的科技查新工作流程，以提高查新效率和質(zhì)量。這包括采用自動化工具進行文獻篩選、預(yù)處理和分析等環(huán)節(jié)，減少人工干預(yù)和錯誤率。同時通過引入機器學(xué)習(xí)算法對查新結(jié)果進行評估和優(yōu)化，可以實現(xiàn)對查新工作的持續(xù)改進和提升。（5）國際合作與共享平臺建設(shè)為了推動“人工AIGC”輔助的科技查新工作的發(fā)展，國外學(xué)者還積極參與國際合作與共享平臺的建設(shè)。通過建立跨國界的合作網(wǎng)絡(luò)和共享平臺，各國研究者可以共同分享研究成果、經(jīng)驗和資源，促進科技查新工作的全球化發(fā)展。此外這些平臺還可以為科研人員提供一個交流互動的平臺，激發(fā)創(chuàng)新思維和合作潛力。1.2.2國內(nèi)相關(guān)研究進展近年來，國內(nèi)在科技查新領(lǐng)域的研究進展顯著，尤其在人工智能和自然語言處理領(lǐng)域，這些技術(shù)逐漸開始被應(yīng)用于科技查新工作中。以下是幾個關(guān)鍵的研究進展和趨勢：年份研究機構(gòu)研究方向主要貢獻2019清華大學(xué)基于深度學(xué)習(xí)的科技查新系統(tǒng)開發(fā)了一種基于Transformer模型的科技文獻檢索與分析系統(tǒng)，提升了檢索和分析的準(zhǔn)確性與效率2021上海交通大學(xué)人工智能輔助科技查新利用自然語言處理技術(shù)，開發(fā)了一種新型的人工智能輔助科技查新平臺，該平臺可以自動識別和甄別相關(guān)科技文獻，在提升檢索效率的同時降低了人工成本2022中國科學(xué)院領(lǐng)域本體與語義網(wǎng)科技查新方法提出一種基于領(lǐng)域本體和語義網(wǎng)建模的科技查新方法，使用領(lǐng)域本體增強了檢索的精確度，并且通過語義網(wǎng)模型實現(xiàn)了跨領(lǐng)域文獻的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)2023北京航空航天大學(xué)自適應(yīng)學(xué)習(xí)框架下的智能科技查新系統(tǒng)研發(fā)了一種基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)框架的智能科技查新系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以通過用戶反饋和機器學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化查新模型，提高用戶體驗和查新質(zhì)量這些研究不僅展示了人工智能技術(shù)在科技查新工作中的巨大潛力，同時也映射出國內(nèi)在科技信息處理、人工智能以及自然語言處理等領(lǐng)域的快速發(fā)展?fàn)顟B(tài)。未來，隨著AI技術(shù)的日益成熟和應(yīng)用范圍的擴大，“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式有望成為科技查新工作的主流模式。1.2.3現(xiàn)有研究的不足之處盡管目前關(guān)于AIGC（人工智能生成內(nèi)容）輔助科技查新的研究取得了一定的進展，但仍存在諸多不足之處，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：數(shù)據(jù)質(zhì)量和領(lǐng)域適應(yīng)性現(xiàn)有的研究大多依賴于公開的或有限的專利、論文等數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練和測試，而這些數(shù)據(jù)集往往存在以下問題：數(shù)據(jù)噪聲:包含大量錯誤信息、重復(fù)數(shù)據(jù)或不相關(guān)的記錄，影響查新結(jié)果的準(zhǔn)確性。領(lǐng)域局限性:許多模型在特定領(lǐng)域（如生物醫(yī)藥、計算機科學(xué)等）表現(xiàn)出色，但在其他領(lǐng)域（如機械工程、材料科學(xué)等）的泛化能力不足。例如，某項研究表明，在機械工程領(lǐng)域，模型的查新準(zhǔn)確率比生物醫(yī)藥領(lǐng)域低約15%。這種現(xiàn)象可以用下式表示：ext領(lǐng)域適應(yīng)度模型解釋性和透明度AIGC模型（尤其是深度學(xué)習(xí)模型）往往被認(rèn)為是黑箱模型，其內(nèi)部決策機制不透明，難以解釋為什么某個特定的文獻被標(biāo)記為相關(guān)或無關(guān)。這在科技查新過程中是一個重大缺陷，因為查新人員需要能夠驗證和解釋查新結(jié)果，以供用戶參考和決策。體現(xiàn)方面問題描述可解釋性模型難以解釋為何某些文獻被標(biāo)記為相關(guān)透明度查新過程缺乏透明度，難以追溯決策依據(jù)查新結(jié)果的綜合性和可操作性部分研究雖然能夠較好地利用AIGC生成查新報告初稿，但報告往往缺乏綜合性，無法提供深入的對比分析和法律風(fēng)險評估等附加價值。此外生成的報告格式和內(nèi)容也不夠標(biāo)準(zhǔn)化，增加了后續(xù)人工調(diào)整的工作量。具體而言，現(xiàn)有研究的不足主要體現(xiàn)在以下兩個子類：3.1綜合性不足缺乏深度對比:模型生成的查新報告通常只列出相關(guān)文獻，但缺乏對這些文獻的詳細(xì)對比分析。忽略法律風(fēng)險評估:查新報告往往不提及專利侵權(quán)風(fēng)險等法律問題，而這些信息對于決策者至關(guān)重要。3.2可操作性不足格式不統(tǒng)一:報告格式因模型而異，難以滿足不同機構(gòu)的需求。內(nèi)容不可控:模型生成的某些內(nèi)容可能需要人工反復(fù)修改才能滿足查新標(biāo)準(zhǔn)?，F(xiàn)有研究在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型解釋性、查新結(jié)果的綜合性和可操作性等方面仍存在明顯的不足。未來的研究需要在這些方面進行改進，以實現(xiàn)更高效、更可信的AIGC輔助科技查新模式。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容（1）研究目標(biāo)本研究旨在探索“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，以實現(xiàn)科技查新工作的效率提升、精準(zhǔn)度優(yōu)化、以及智能化轉(zhuǎn)型。具體研究目標(biāo)如下：構(gòu)建人工AIGC輔助的科技查新工作框架：提出一種結(jié)合人類專家知識與AIGC能力的科技查新新模式，明確各環(huán)節(jié)的角色分工與協(xié)作機制。評估人工AIGC對科技查新質(zhì)量的提升效果：通過實證研究，量化比較傳統(tǒng)科技查新模式與人工AIGC輔助模式在查新效率、查新準(zhǔn)確率等方面的差異，驗證AIGC的有效性。建立智能化輔助查新的性能評價體系：開發(fā)一套合理的評價指標(biāo)，用于綜合評估AIGC在科技查新過程中的表現(xiàn)，包括但不限于信息檢索能力、知識推理能力、結(jié)果生成質(zhì)量等。（2）研究內(nèi)容為實現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將圍繞以下幾個核心內(nèi)容展開：2.1人工AIGC輔助的科技查新模型設(shè)計本研究將設(shè)計一個“人機協(xié)同”的科技查新模型，其基本框架可表示為：ext查新結(jié)果其中：人類專家：負(fù)責(zé)制定查新策略、審核AIGC生成結(jié)果、以及處理復(fù)雜或爭議性查新請求。AIGC模型：負(fù)責(zé)信息檢索、相關(guān)性篩選、相似度分析等自動化任務(wù)，并輔助生成查新報告初稿。研究將重點探討以下模型要素：模型要素研究重點查新策略的智能化生成如何利用AIGC根據(jù)查新需求自動生成有效的檢索式信息檢索的自動化如何優(yōu)化AIGC的檢索能力，提高檢索覆蓋率和召回率相似度評估的智能化如何利用AIGC進行多維度相似度分析，包括文本相似度、語義相似度等查新報告的自動化生成如何指導(dǎo)AIGC生成結(jié)構(gòu)化、可定制的查新報告2.2人工AIGC輔助的科技查新模式驗證本研究將通過構(gòu)建實驗環(huán)境，對所提出的人工AIGC輔助科技查新模式進行驗證。實驗將涵蓋以下方面：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：選取具有代表性的科技查新案例作為實驗數(shù)據(jù)，并對案例進行標(biāo)注和分類。模型訓(xùn)練：基于查新案例數(shù)據(jù)，訓(xùn)練AIGC模型，使其能夠適應(yīng)科技查新的特定需求。實驗設(shè)計：設(shè)計對比實驗，分別采用傳統(tǒng)科技查新模式（對照組）和人工AIGC輔助模式（實驗組）進行科技查新，并收集實驗數(shù)據(jù)進行比較分析。性能評估：根據(jù)1.3.1中提出的性能評價體系，對實驗結(jié)果進行綜合評估，最后檢驗并推出人工AIGC的適用價值。2.3人工AIGC輔助的科技查新技術(shù)應(yīng)用本研究將探索人工AIGC在科技查新過程中的具體應(yīng)用技術(shù)，包括：自然語言處理（NLP）技術(shù)：用于信息檢索、文本理解、語義分析等。機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)：用于提升AIGC的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力，例如使用監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等算法優(yōu)化模型性能。知識內(nèi)容譜技術(shù)：用于構(gòu)建科技領(lǐng)域知識庫，輔助AIGC進行更準(zhǔn)確的知識推理。通過將這些技術(shù)應(yīng)用到人工AIGC輔助的科技查新過程中，最終形成一套完善、高效的科技查新解決方案。1.3.1研究目標(biāo)本研究的目標(biāo)是探索將人工AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)應(yīng)用于科技查新工作中的應(yīng)用，以提高查新工作的效率和質(zhì)量。具體目標(biāo)包括：（1）提高查新效率通過利用AIGC技術(shù)自動生成檢索式、分類器和評分函數(shù)，減少人工編寫這些任務(wù)的時間和精力。利用AIGC技術(shù)快速生成大量的文獻摘要和主題詞，加快查新人員對文獻內(nèi)容的了解速度。（2）提高查新準(zhǔn)確性通過AIGC技術(shù)輔助審查人員識別重復(fù)文獻、近似文獻和潛在的侵權(quán)文獻，減少人工審核的錯誤率。利用AIGC技術(shù)對文獻進行更全面的分析，提高查新判斷的準(zhǔn)確性。（3）優(yōu)化查新流程設(shè)計一個基于AIGC的科技查新工作流程，整合自動化和人工處理環(huán)節(jié)，提高查新工作的系統(tǒng)性。?表格：AIGC在科技查新中的應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域AIGC技術(shù)應(yīng)用目標(biāo)文獻檢索自動生成檢索式提高檢索效率文獻分類自動生成分類器提高分類準(zhǔn)確性文獻摘要生成快速生成摘要幫助人員快速了解文獻內(nèi)容文獻主題詞提取自動生成主題詞提高檢索效果侵權(quán)檢測輔助識別侵權(quán)文獻減少人工審核的錯誤率?公式：AIGC技術(shù)的評估指標(biāo)評估指標(biāo)計算方法目標(biāo)查準(zhǔn)率P（真正例/總例數(shù)）準(zhǔn)確識別相關(guān)文獻查全率R（真正例/所有例數(shù)）不遺漏相關(guān)文獻F1分?jǐn)?shù)2×P/R/(P+R)綜合衡量查準(zhǔn)率和查全率復(fù)雜度時間復(fù)雜度（O(n)）降低處理時間成本通過上述研究目標(biāo)，我們期望能夠開發(fā)出一個高效、準(zhǔn)確的科技查新工作模式，利用人工AIGC技術(shù)輔助查新人員完成查新任務(wù)，提高查新工作的整體質(zhì)量和效率。1.3.2研究內(nèi)容本節(jié)將詳細(xì)闡述“人工AIGC輔助的科技查新工作模式”的核心研究內(nèi)容。圍繞該工作模式的提出背景、目標(biāo)及其實現(xiàn)路徑，主要研究內(nèi)容可歸納為以下幾個方面：人工AIGC輔助的科技查新工作模式構(gòu)建本部分重點研究如何結(jié)合人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)，構(gòu)建一套新型科技查新工作模式。該模式旨在優(yōu)化傳統(tǒng)科技查新流程，提升查新效率與準(zhǔn)確性。具體研究內(nèi)容將包括：模式架構(gòu)設(shè)計：定義人工與AIGC在科技查新流程中的交互關(guān)系及功能定位，構(gòu)建層次化的工作模式架構(gòu)。流程優(yōu)化研究：通過分析傳統(tǒng)科技查新流程的瓶頸，結(jié)合AIGC的自動化生成與智能分析能力，提出優(yōu)化后的查新步驟與決策機制。ext優(yōu)化后流程函數(shù)其中x為原始查新需求輸入，fexthuman代表人類專家的查新操作，fAIGC在科技查新中的功能實現(xiàn)本部分聚焦于AIGC技術(shù)在科技查新中的具體應(yīng)用場景和技術(shù)實現(xiàn)。研究內(nèi)容涵蓋：信息檢索智能化：探索基于AIGC的語義增強檢索技術(shù)，如利用BERT模型實現(xiàn)深度語義理解與相關(guān)性排序。文本生成與摘要：研究AIGC在查新報告自動生成與關(guān)鍵信息提煉中的應(yīng)用，驗證其替代或輔助人工報告撰寫的可行性。功能模塊傳統(tǒng)方法性能AIGC輔助提升關(guān)鍵文獻篩選低效率（人工篩）高效率（語義匹配）報告自動生成長時間撰寫分鐘級生成（結(jié)構(gòu)化輸出）競品動態(tài)追蹤訂閱依賴（成本高）實時生成（爬取+生成）人工與AIGC協(xié)同機制研究人工-AIGC協(xié)同是提升查新工作質(zhì)量的核心。本部分研究如何定義兩者間的交互協(xié)議與技術(shù)接口：人機交互設(shè)計：優(yōu)化環(huán)形查新系統(tǒng)中人類專家的反饋閉環(huán)，設(shè)計自然語言交互界面，減少用戶學(xué)習(xí)成本。決策融合模型：構(gòu)建基于機器學(xué)習(xí)的查新結(jié)果置信度評估體系，動態(tài)調(diào)整人工評審與AIGC生成的權(quán)重分配。ext協(xié)同效果評價指標(biāo)其中α,技術(shù)驗證與性能評估最后通過實證研究驗證新模式的有效性，并建立性能評估框架：系統(tǒng)測試：在某個特定技術(shù)領(lǐng)域（如新能源材料）開展對比測試，對比傳統(tǒng)查新方法與新模式在響應(yīng)速度和查全查準(zhǔn)率上的差異。成本效益分析：調(diào)研新模式實施的經(jīng)濟成本（AIGC引擎租賃費用、調(diào)優(yōu)成本）與收益（人力節(jié)省、查新周期縮短），評估其在產(chǎn)業(yè)界的應(yīng)用前景。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究旨在探索基于“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，通過結(jié)合人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)科技查新方法，提高查新工作的效率與準(zhǔn)確性。具體研究方法與技術(shù)路線如下：（1）研究方法1.1文獻研究法通過查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻，了解科技查新工作的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及人工智能技術(shù)在查新領(lǐng)域的應(yīng)用情況。重點關(guān)注AIGC技術(shù)（AIGeneratedContent）的發(fā)展歷程、技術(shù)原理及其在信息檢索與分析中的應(yīng)用案例。1.2實驗研究法設(shè)計實驗場景，對比傳統(tǒng)科技查新方法與“人工AIGC”輔助的科技查新方法的性能差異。通過實際案例驗證AIGC在查新過程中的有效性，并分析其在提高查新效率和準(zhǔn)確性方面的優(yōu)勢。1.3專家訪談法邀請科技查新領(lǐng)域的專家進行訪談，收集他們對AIGC技術(shù)的看法以及在實際工作中的應(yīng)用建議。通過專家的意見進一步完善本研究的設(shè)計與實施。（2）技術(shù)路線2.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理收集科技查新相關(guān)的數(shù)據(jù)集，包括專利、論文、標(biāo)準(zhǔn)等文獻資料。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去除噪聲、分詞、命名實體識別等步驟，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。2.2AIGC模型選擇與訓(xùn)練選擇合適的AIGC模型（如GPT-3、BERT等），并根據(jù)科技查新的特點進行微調(diào)。通過監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等方法，優(yōu)化模型在查新任務(wù)中的表現(xiàn)。2.3查新系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)設(shè)計并實現(xiàn)一個基于AIGC輔助的科技查新系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括以下幾個模塊：數(shù)據(jù)輸入模塊：接收用戶的查新需求，并將其轉(zhuǎn)化為可處理的查詢語句。AIGC輔助模塊：利用訓(xùn)練好的AIGC模型生成相關(guān)文獻摘要和查新報告的初稿。人工審核模塊：人工專家對AIGC生成的內(nèi)容進行審核與修正，確保查新報告的準(zhǔn)確性和完整性。2.4性能評估與優(yōu)化通過實際案例對比傳統(tǒng)科技查新方法與“人工AIGC”輔助的科技查新方法的性能。主要評估指標(biāo)包括查新效率、查新準(zhǔn)確率、查新報告質(zhì)量等。根據(jù)評估結(jié)果對系統(tǒng)進行優(yōu)化，進一步提升其性能。（3）實驗設(shè)計3.1實驗數(shù)據(jù)集選擇一個具有代表性的科技查新數(shù)據(jù)集，包括專利、論文、標(biāo)準(zhǔn)等文獻資料。數(shù)據(jù)集應(yīng)涵蓋多個領(lǐng)域，以確保實驗的普適性。3.2實驗參數(shù)設(shè)置設(shè)置實驗參數(shù)，包括AIGC模型的參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、批次大小等）、查新系統(tǒng)的參數(shù)（如查詢次數(shù)、時間限制等）。3.3實驗流程數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集并預(yù)處理實驗數(shù)據(jù)集。模型訓(xùn)練：選擇并訓(xùn)練AIGC模型。系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)：設(shè)計并實現(xiàn)基于AIGC輔助的科技查新系統(tǒng)。實驗執(zhí)行：在實驗數(shù)據(jù)集上執(zhí)行實驗，記錄查新效率、查新準(zhǔn)確率等指標(biāo)。結(jié)果分析：分析實驗結(jié)果，對比傳統(tǒng)方法與AIGC輔助方法的性能差異。通過以上研究方法與技術(shù)路線，本研究將系統(tǒng)地探索“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，為科技查新工作的智能化發(fā)展提供理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)。1.4.1研究方法本段主要探索“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式的研究方法。以下是詳細(xì)的內(nèi)容：（一）文獻綜述法通過查閱大量國內(nèi)外關(guān)于科技查新、人工智能及AIGC領(lǐng)域的文獻資料，了解當(dāng)前科技查新的工作流程、存在的問題以及發(fā)展趨勢。分析文獻中提到的關(guān)于人工智能在科技查新中的應(yīng)用案例，總結(jié)其成功經(jīng)驗及不足之處。（二）案例分析法選取典型的科技查新機構(gòu)或企業(yè)作為研究對象，深入了解其在實際工作中的操作流程。分析這些機構(gòu)或企業(yè)在使用“人工AIGC”輔助科技查新后，工作效率、查準(zhǔn)率等方面的變化。（三）實證研究法設(shè)計調(diào)查問卷，對使用“人工AIGC”輔助科技查新的工作人員進行調(diào)研，收集關(guān)于其使用體驗、效果評價等方面的數(shù)據(jù)。通過實驗方法，對比人工查新和“人工AIGC”輔助查新的效果，評估其在查全率、查準(zhǔn)率、響應(yīng)時間等方面的表現(xiàn)。（四）模型構(gòu)建法結(jié)合文獻綜述和實證研究的結(jié)果，構(gòu)建“人工AIGC”輔助科技查新的理論模型。通過模型分析，探討“人工AIGC”在科技查新中的最佳應(yīng)用方式，以及可能面臨的挑戰(zhàn)。（五）表格展示研究方法描述目的文獻綜述法查閱和分析相關(guān)文獻了解科技查新的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢案例分析法分析典型機構(gòu)或企業(yè)的實際操作深入了解“人工AIGC”在實際工作中的應(yīng)用效果實證研究法調(diào)查問卷和實驗對比評估“人工AIGC”輔助查新的效果模型構(gòu)建法構(gòu)建理論模型探討“人工AIGC”的最佳應(yīng)用方式和挑戰(zhàn)在本段中，如涉及到具體的算法或模型，可以使用公式來描述其原理或計算過程。公式應(yīng)簡潔明了，易于理解。通過以上研究方法的應(yīng)用，我們期望能夠全面、深入地探索“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，為科技查新的未來發(fā)展提供有益的參考。1.4.2技術(shù)路線在探討“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式時，技術(shù)路線的設(shè)計顯得尤為重要。本節(jié)將詳細(xì)闡述基于人工智能、大數(shù)據(jù)分析和知識內(nèi)容譜技術(shù)的科技查新方法，以期為查新人員提供高效、準(zhǔn)確的信息檢索與分析工具。（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理首先通過構(gòu)建全面、高效的科技數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，整合互聯(lián)網(wǎng)上的科技文獻、專利、會議論文等資源。利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，自動抓取和抽取目標(biāo)數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理，如去重、格式轉(zhuǎn)換、實體識別等，為后續(xù)的智能分析奠定基礎(chǔ)。（2）智能檢索與匹配基于人工智能技術(shù)，如自然語言處理和機器學(xué)習(xí)，構(gòu)建科技查新智能檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠理解用戶的查詢需求，并自動匹配最相關(guān)的科技文獻資源。通過語義分析和上下文推理，提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。（3）知識融合與知識發(fā)現(xiàn)利用大數(shù)據(jù)分析和知識內(nèi)容譜技術(shù)，對海量的科技數(shù)據(jù)進行整合和挖掘。通過構(gòu)建知識框架，發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，為查新人員提供深入的情報分析。同時結(jié)合專家系統(tǒng)和知識庫，輔助查新人員進行決策和判斷。（4）人工輔助與智能決策在查新過程中，充分發(fā)揮人工的優(yōu)勢和智能系統(tǒng)的輔助作用。查新人員根據(jù)智能系統(tǒng)提供的情報分析結(jié)果，結(jié)合自身的專業(yè)知識和經(jīng)驗，對科技項目的創(chuàng)新性和實用性進行評估。通過人工與智能的協(xié)同工作，實現(xiàn)查新工作的智能化和高效化。通過構(gòu)建完善的技術(shù)路線，結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)分析和知識內(nèi)容譜技術(shù)，可以顯著提升科技查新的效率和準(zhǔn)確性，為科技創(chuàng)新和發(fā)展提供有力支持。1.5論文結(jié)構(gòu)安排本論文旨在探討“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，以期為科技查新工作提供新的思路和方法。為了清晰地闡述研究內(nèi)容，論文將按照以下結(jié)構(gòu)進行組織：（1）章節(jié)安排論文共分為七個章節(jié)，具體結(jié)構(gòu)安排如下：章節(jié)編號章節(jié)標(biāo)題主要內(nèi)容第一章緒論介紹研究背景、研究意義、研究目的、研究方法以及論文結(jié)構(gòu)安排。第二章相關(guān)理論與技術(shù)概述闡述科技查新的基本概念、AIGC技術(shù)原理以及人工AIGC輔助查新的理論基礎(chǔ)。第三章“人工AIGC”輔助查新工作模式設(shè)計詳細(xì)設(shè)計“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式，包括工作流程、系統(tǒng)架構(gòu)等。第四章工作模式實現(xiàn)與案例分析介紹工作模式的實現(xiàn)細(xì)節(jié)，并通過具體案例進行分析，驗證模式的可行性和有效性。第五章結(jié)果分析與討論對案例分析的結(jié)果進行分析，討論“人工AIGC”輔助查新工作模式的優(yōu)勢與不足。第六章結(jié)論與展望總結(jié)全文的研究成果，并對未來研究方向進行展望。第七章參考文獻列出論文中引用的所有參考文獻。（2）主要公式在論文中，我們將使用以下主要公式來描述“人工AIGC”輔助查新的工作流程：查新結(jié)果相似度計算公式：ext相似度該公式用于計算查新結(jié)果與待查新項目的相似度。查新效率提升公式：ext效率提升該公式用于評估AIGC輔助查新模式對查新效率的提升程度。（3）論文結(jié)構(gòu)內(nèi)容為了更直觀地展示論文的結(jié)構(gòu)安排，我們繪制了以下結(jié)構(gòu)內(nèi)容：第一章緒論├──研究背景├──研究意義├──研究目的├──研究方法└──論文結(jié)構(gòu)安排第二章相關(guān)理論與技術(shù)概述├──科技查新的基本概念├──AIGC技術(shù)原理└──人工AIGC輔助查新的理論基礎(chǔ)第三章“人工AIGC”輔助查新工作模式設(shè)計├──工作流程設(shè)計└──系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計第四章工作模式實現(xiàn)與案例分析├──工作模式實現(xiàn)細(xì)節(jié)└──案例分析第五章結(jié)果分析與討論├──案例分析結(jié)果分析└──工作模式優(yōu)勢與不足討論第六章結(jié)論與展望├──研究成果總結(jié)└──未來研究方向展望2.相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)（1）人工智能(AI)人工智能是模擬和擴展人類智能的技術(shù)，它通過計算機程序?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃等智能行為。在科技查新工作中，AI可以用于數(shù)據(jù)分析、信息檢索、模式識別等方面，提高查新效率和準(zhǔn)確性。技術(shù)類型描述機器學(xué)習(xí)通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使機器能夠自動學(xué)習(xí)和改進性能。深度學(xué)習(xí)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，可以處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。自然語言處理讓計算機理解和生成人類語言的技術(shù)。（2）知識內(nèi)容譜知識內(nèi)容譜是一種表示實體及其關(guān)系的內(nèi)容形化結(jié)構(gòu)，它可以幫助系統(tǒng)理解復(fù)雜的概念和關(guān)系。在科技查新中，知識內(nèi)容譜可以用于構(gòu)建領(lǐng)域知識庫，提供更豐富的背景信息。概念描述實體指代具體事物的名稱或概念。關(guān)系描述實體之間的聯(lián)系，如“屬于”、“關(guān)聯(lián)”等。內(nèi)容譜由實體、關(guān)系和屬性組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。（3）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程，它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)。在科技查新中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助分析文獻資料，發(fā)現(xiàn)潛在的研究趨勢和創(chuàng)新點。方法描述分類根據(jù)特征將數(shù)據(jù)集分為不同類別。聚類根據(jù)相似性將數(shù)據(jù)集分為不同的組。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（4）文本挖掘文本挖掘是從文本數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程，它可以用于文本分類、情感分析、主題建模等任務(wù)。在科技查新中，文本挖掘可以幫助分析文獻摘要、評論等非結(jié)構(gòu)化文本，提取關(guān)鍵信息。方法描述詞頻統(tǒng)計計算文本中每個詞出現(xiàn)的頻率。TF-IDF衡量一個詞對于一個文檔的重要程度。主題模型發(fā)現(xiàn)文本中的隱含主題。（5）云計算與大數(shù)據(jù)云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)為科技查新提供了強大的計算資源和存儲能力。通過云計算，用戶可以隨時隨地訪問到大量的數(shù)據(jù)和計算資源；通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以處理海量的文本數(shù)據(jù)，快速發(fā)現(xiàn)潛在信息。2.1科技查新基本概念科技查新（TechnicalLiteratureReview,TLR）是指通過系統(tǒng)地檢索、分析和評估與申請專利、臨床試驗、科技論文等相關(guān)文獻，來判斷申請項目的技術(shù)創(chuàng)新性、新穎性和實用性的一種方法。它是國家對科技成果進行審批、獎勵和推廣的重要環(huán)節(jié)，有助于避免重復(fù)研究，促進科技創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展?？萍疾樾鹿ぷ魍ǔ０ㄒ韵聨讉€基本概念：（1）文獻檢索文獻檢索是利用信息檢索系統(tǒng)（如Dialog系統(tǒng)、WebofScience等）從大量的文獻數(shù)據(jù)庫中查找與特定主題相關(guān)的文獻的過程。文獻檢索的目標(biāo)是收集到與申請項目相關(guān)的、最新的、重要的文獻，為查新工作提供依據(jù)。（2）文獻評價文獻評價是對檢索到的文獻進行篩選、分析和評價的過程，以確定其是否與申請項目具有相關(guān)性、新穎性和創(chuàng)造性。評價內(nèi)容包括文獻的作者、發(fā)表時間、研究內(nèi)容、研究方法、研究結(jié)果等方面。通過文獻評價，可以判斷申請項目的創(chuàng)新程度和現(xiàn)有技術(shù)水平。（3）相關(guān)性相關(guān)性是指申請項目與檢索到的文獻在技術(shù)內(nèi)容、研究目的或應(yīng)用領(lǐng)域等方面具有相似性。只有與申請項目密切相關(guān)的文獻才能作為查新依據(jù)，在評價相關(guān)性時，需要考慮文獻的時效性、權(quán)威性和可信度等因素。（4）新穎性新穎性是指申請項目的技術(shù)內(nèi)容在現(xiàn)有技術(shù)中尚未被公開發(fā)表或應(yīng)用過。判斷新穎性時，需要對比檢索到的文獻，看申請項目是否具有獨特的技術(shù)特征或創(chuàng)新點。（5）創(chuàng)造性創(chuàng)造性是指申請項目在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上具有顯著的改進或突破。創(chuàng)造性評價通常要求申請項目在技術(shù)原理、技術(shù)方案或應(yīng)用效果等方面有所創(chuàng)新。創(chuàng)造性評價可以采用定量和定性的方法，如引文計數(shù)法、專家評價法等。（6）查新報告查新報告是總結(jié)查新過程和結(jié)果的一份文檔，主要包括文獻檢索、文獻評價、相關(guān)性分析、新穎性分析和創(chuàng)造性評價等內(nèi)容。查新報告是申請專利、科技成果評價等環(huán)節(jié)的重要依據(jù)，對于評估申請項目的創(chuàng)新性和可行性具有重要價值。文獻檢索工具優(yōu)點缺點Dialog系統(tǒng)檢索速度快、范圍廣數(shù)據(jù)更新較慢WebofScience收錄文獻量大、更新及時部分文獻需要付費獲取Scopus專門收錄科學(xué)論文檢索費用較高通過以上概念和示例，我們可以了解科技查新的基本過程和關(guān)鍵要素，為“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式探索提供理論基礎(chǔ)。2.1.1科技查新定義科技查新，也稱為文獻檢索或知識產(chǎn)權(quán)檢索，是指通過系統(tǒng)性地檢索和收集與特定課題相關(guān)的現(xiàn)有科技文獻、專利、學(xué)位論文等文獻資源，并進行對比分析，以確定該課題的創(chuàng)造性、新穎性和實用性的一種方法。其主要目的是為科技研發(fā)、科技創(chuàng)新、學(xué)術(shù)研究等活動提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和信息支持，并為知識產(chǎn)權(quán)保護提供依據(jù)?？萍疾樾碌暮诵脑谟趯Ρ确治?，即通過檢索到的文獻資源與待查新課題進行對比，判斷兩者之間的差異性和相似性。這種對比分析主要涉及以下幾個方面：主題內(nèi)容對比：分析檢索到的文獻資源與待查新課題在研究主題、技術(shù)方案、應(yīng)用領(lǐng)域等方面的異同。創(chuàng)新程度對比：評估檢索到的文獻資源與待查新課題在技術(shù)創(chuàng)新性、突破性等方面的差異。發(fā)表時間對比：判斷檢索到的文獻資源是否在待查新課題的公開之前發(fā)表，從而確定其新穎性?？萍疾樾碌牧鞒桃话惆ㄒ韵聨讉€步驟：需求分析：明確查新目的、查新范圍、查新要求等。檢索策略制定：根據(jù)查新需求，選擇合適的檢索數(shù)據(jù)庫、檢索詞，并制定檢索策略。文獻檢索：根據(jù)檢索策略，在相關(guān)數(shù)據(jù)庫中進行檢索，獲取相關(guān)文獻資源。文獻篩選：對檢索到的文獻資源進行篩選，去除不相關(guān)的文獻，保留與查新課題相關(guān)的文獻。對比分析：對保留的文獻資源進行對比分析，判斷其與查新課題的差異性和相似性。查新報告撰寫：根據(jù)對比分析結(jié)果，撰寫查新報告，總結(jié)查新結(jié)論?？萍疾樾略诳萍佳邪l(fā)、科技創(chuàng)新、academicresearch等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，是保障知識產(chǎn)權(quán)、促進科技創(chuàng)新的重要手段。（1）科技查新公式科技查新的效果評估可以采用以下公式：查新效率該公式反映了查新結(jié)果的相關(guān)性，查新效率越高，表明查新結(jié)果與查新課題的相關(guān)性越強。（2）科技查新表格示例以下是一個科技查新結(jié)果示例表格：文獻編號文獻標(biāo)題發(fā)表時間主題內(nèi)容創(chuàng)新程度與查新課題相關(guān)性1基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分類方法研究2023-01-15深度學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用高高2改進型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研發(fā)2022-11-20卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進與優(yōu)化中中3小樣本學(xué)習(xí)在內(nèi)容像識別中的應(yīng)用2022-08-05小樣本學(xué)習(xí)算法在內(nèi)容像識別中的應(yīng)用低低從上表可以看出，文獻1與待查新課題的相關(guān)性最高，文獻2次之，文獻3的相關(guān)性最低?？萍疾樾率且豁椣到y(tǒng)性的工作，需要綜合考慮多個因素，才能得出準(zhǔn)確的查新結(jié)論。通過合理的檢索策略、科學(xué)的對比分析，可以為科技研發(fā)、科技創(chuàng)新、學(xué)術(shù)研究等活動提供有效的信息支持。2.1.2科技查新流程科技查新流程是指在整個科技查新工作中，從委托人提出查新需求開始，到最終完成查新報告生成的全過程。本節(jié)將詳細(xì)闡述利用“人工AIGC”輔助下的科技查新流程。在采用“人工AIGC”輔助的情況下，科技查新流程有以下幾個主要步驟：查新需求接收與初步審核首先由委托人提出查新需求，包括但不限于研究背景、核心內(nèi)容、創(chuàng)新點等?！叭斯IGC”系統(tǒng)根據(jù)提供的資料進行初步篩選和審核，確保請求的具體性和可行性，以減少后續(xù)無效時間的浪費。步驟描述預(yù)期效果接收查新需求委托人提交查新申請確保查新需求清晰明了初步審核“人工AIGC”對需求進行初步篩選和審核減少后續(xù)無效步驟查新信息的收集與評估接下來“人工AIGC”通過幾下幾個途徑收集與查新項目相關(guān)的信息：數(shù)據(jù)庫檢索：利用已建立的權(quán)威數(shù)據(jù)庫，如中國科學(xué)技術(shù)信息研究所的數(shù)據(jù)庫，檢索相關(guān)的科技文獻和專利信息。網(wǎng)絡(luò)爬蟲：采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集最新的科研成果和科技動態(tài)。國內(nèi)外文獻檢索：通過國際學(xué)術(shù)搜索引擎如GoogleScholar、WebofScience等進行文獻檢索，擴展信息源范圍。步驟描述預(yù)期效果數(shù)據(jù)庫檢索利用科技信息數(shù)據(jù)庫檢索相關(guān)信息獲取權(quán)威數(shù)據(jù)和文章網(wǎng)絡(luò)爬蟲組裝網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)搜索網(wǎng)絡(luò)資源實時獲取最新科技信息文獻檢索通過國際學(xué)術(shù)搜索引擎檢索文獻擴展信息源范圍查新信息的評估包括：相關(guān)性分析：“人工AIGC”系統(tǒng)會對收集到的信息進行相關(guān)性分析，確保信息與查新項目高度相關(guān)。同質(zhì)性與異質(zhì)性評估：對類似項目和查新內(nèi)容進行比較，分析同質(zhì)性和異質(zhì)性，幫助評估查新項目的獨特性和創(chuàng)新性。步驟描述預(yù)期效果相關(guān)性分析分析信息與查新項目的相關(guān)性確保信息的高相關(guān)性同質(zhì)性與異質(zhì)性評估比較類似項目，評估同質(zhì)性和異質(zhì)性確定項目創(chuàng)新性生成查新報告在信息收集與分析之后，“人工AIGC”系統(tǒng)將按照一系列規(guī)范生成查新報告，報告應(yīng)包括但不限于以下內(nèi)容：查新項目背景：介紹查新項目的研究背景、目的和意義。國內(nèi)外文獻綜述：匯總相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的國內(nèi)外文獻，分析這些文獻的研究內(nèi)容和前沿動態(tài)。查新項目的創(chuàng)新性分析：基于收集的信息評估查新項目的創(chuàng)新點，并與已有的研究成果進行對比。結(jié)論與建議：總結(jié)查新項目的創(chuàng)新性和價值，提出相關(guān)建議。步驟描述預(yù)期效果生成查新項目背景介紹查新項目背景提供項目全景視內(nèi)容國內(nèi)外文獻綜述匯總相關(guān)文獻，分析前沿動態(tài)明確技術(shù)趨勢創(chuàng)新性分析評估查新項目的創(chuàng)新點確定項目貢獻結(jié)論與建議總結(jié)查看新項目的創(chuàng)新性和價值提出優(yōu)化建議2.1.3科技查新標(biāo)準(zhǔn)科技查新工作是評估發(fā)明創(chuàng)造新穎性、創(chuàng)造性的重要環(huán)節(jié)，其過程需遵循一系列明確的標(biāo)準(zhǔn)化操作。在“人工AIGC”輔助的科技查新工作模式中，標(biāo)準(zhǔn)的制定與遵循尤為關(guān)鍵，它不僅保證了查新結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性，也為AIGC的應(yīng)用提供了清晰的操作框架和評估依據(jù)。（1）查新范圍與深度標(biāo)準(zhǔn)查新范圍和深度直接關(guān)系到查新結(jié)果的有效性，必須根據(jù)發(fā)明創(chuàng)造的領(lǐng)域、技術(shù)特點以及現(xiàn)有技術(shù)水平進行科學(xué)界定。時間范圍：通常情況下，查新時間范圍設(shè)定為從發(fā)明公開之日起（或申請之日起）至該次查新完成之日。具體時間跨度需根據(jù)查新要求細(xì)化，一般可設(shè)定為近5-10年，核心領(lǐng)域可適當(dāng)延長。T地域范圍：查新技術(shù)通常覆蓋世界主要專利和技術(shù)文獻數(shù)據(jù)庫，確保在全球范圍內(nèi)檢索?？筛鶕?jù)特定需求限定為國家或區(qū)域級別。文獻類型：包括但不限于專利文獻（發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設(shè)計專利）、科技期刊、會議論文、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)術(shù)報告等。文獻類型的選擇需保證查新覆蓋面，AIGC需能有效索引和篩選各類文獻。技術(shù)深度：查新應(yīng)深入到具體技術(shù)特征層面，不僅要檢索關(guān)鍵詞匹配的文獻，還需理解發(fā)明構(gòu)思，挖掘同屬某一技術(shù)主題或應(yīng)用領(lǐng)域的隱含文獻。AIGC可通過語義理解技術(shù)提升檢索的深度和相關(guān)性。等級時間跨度地域范圍文獻類型技術(shù)深度要求基礎(chǔ)近5年全球主要數(shù)據(jù)庫專利文獻、科技期刊關(guān)鍵詞匹配，覆蓋主要技術(shù)主題常規(guī)近5-10年全球主要數(shù)據(jù)庫專利文獻、科技期刊、會議論文、部分技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)理解技術(shù)概念，檢索相同或等同技術(shù)特征文獻高級近10年或更長時間全球主要數(shù)據(jù)庫+特定區(qū)域?qū)＠墨I、科技期刊、會議論文、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)術(shù)報告、部分專利分類文獻深入檢索技術(shù)特征，理解技術(shù)方案，挖掘跨領(lǐng)域但可替代的文獻特定領(lǐng)域需根據(jù)領(lǐng)域特性設(shè)定全球主要數(shù)據(jù)庫+特定區(qū)域針對特定領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)庫或文獻極度細(xì)化技術(shù)特征，嚴(yán)格評估等同替換，可能涉及實驗數(shù)據(jù)對比（2）文獻比對與分析標(biāo)準(zhǔn)文獻比對與分析是確認(rèn)新穎性和創(chuàng)造性的核心步驟，需采用系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的方法進行。人工AIGC協(xié)作模式要求明確界定比對和分析的邊界、流程和評價指標(biāo)。比對邊界：明確界定比對的技術(shù)特征，包括獨立權(quán)利要求的技術(shù)特征和從屬權(quán)利要求中增加的技術(shù)特征。應(yīng)考慮整體技術(shù)方案的對比，而非孤立地對比單個技術(shù)特征。比對原則：全面性原則：對所有檢索到的相關(guān)文獻進行逐一比對，不遺漏。對比性原則：將查明的現(xiàn)有技術(shù)與本發(fā)明技術(shù)方案進行結(jié)構(gòu)、功能、性能等方面的對比分析，特別是從屬權(quán)利要求所限定的附加技術(shù)特征與現(xiàn)有技術(shù)的對比。問題導(dǎo)向原則：基于發(fā)明的創(chuàng)新點，重點比對可能導(dǎo)致新穎性或創(chuàng)造性喪失的技術(shù)點。核心步驟：定性與定量分析：對于功能、效果、性能等，定性的描述是基礎(chǔ)，若AIGC能提供定量數(shù)據(jù)對比（如效率提升百分比、成本降低數(shù)額等）則更佳。整體技術(shù)與部分技術(shù)對比：既要對比整體技術(shù)方案帶來的效果，也要對比關(guān)鍵部分技術(shù)特征的差異點。技術(shù)效果對比：明確現(xiàn)有技術(shù)是否解決了本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，是否達(dá)到了預(yù)期技術(shù)效果。AIGC應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)：輔助對比：AIGC負(fù)責(zé)在海量文獻中快速定位和提取與發(fā)明相關(guān)的技術(shù)段落、參數(shù)，生成初步的比對對比模板或矩陣（如使用表格展示特征對比），供人工審查。智能標(biāo)記：利用AIGC的自然語言處理能力，自動標(biāo)記出比對文獻中與本發(fā)明對應(yīng)或相似的部分，以及差異點。評估支持：針對候選對比文獻，AIGC可嘗試依據(jù)已知規(guī)則或模式（需人工定義和持續(xù)優(yōu)化）進行新穎性/創(chuàng)造性可能性初步評估，供人工參考。結(jié)果整理：AIGC輔助整理比對分析記錄，生成符合查新報告格式的初步比對結(jié)論。（3）查新報告編制標(biāo)準(zhǔn)查新報告是科技查新工作的最終產(chǎn)品，其編制必須規(guī)范、嚴(yán)謹(jǐn)、客觀?；窘Y(jié)構(gòu)：查新報告應(yīng)包含查新項目受理信息、查新檢索策略說明、檢索結(jié)果概要、相關(guān)文獻（對比文件）列表及說明書、比對分析結(jié)論、查新結(jié)論等部分。內(nèi)容要求：檢索策略明確：詳細(xì)記錄所使用的數(shù)據(jù)庫、檢索式（關(guān)鍵詞組合、同義詞、分類號、法律狀態(tài)等）、檢索時間范圍，確保檢索策略的可重復(fù)性和有效性。對比文件描述：清晰列出檢索到的相關(guān)文獻（對比文件），準(zhǔn)確引用文獻標(biāo)識（如專利號、文獻號、作者、標(biāo)題等）。對關(guān)鍵對比文件應(yīng)提供核心內(nèi)容摘要或技術(shù)特征說明。分析論證充分：對每個對比文件與本發(fā)明關(guān)系的評價應(yīng)基于事實，邏輯清晰。對于指出有為了避免Viewport重疊導(dǎo)致的內(nèi)聯(lián)布局問題，需詳細(xì)說明其與本發(fā)明技術(shù)特征的直接或等同關(guān)系，以及可能導(dǎo)致的新穎性/創(chuàng)造性障礙。說明：該點舉例指出報告中應(yīng)如何闡述比對分析邏輯，確保有據(jù)可依。最終結(jié)論客觀：基于比對分析結(jié)果，明確給出關(guān)于該發(fā)明是否具備新穎性、創(chuàng)造性的查新結(jié)論。結(jié)論應(yīng)分清“未發(fā)現(xiàn)明顯障礙”、“存在具體對比文件構(gòu)成障礙”等不同情況。格式規(guī)范：查新報告應(yīng)符合相應(yīng)的行業(yè)或機構(gòu)模板要求，用語準(zhǔn)確、專業(yè)、簡潔。AIGC可設(shè)計模板輔助生成報告框架，但專業(yè)術(shù)語和核心結(jié)論需人工審核確認(rèn)。遵循上述科技查新標(biāo)準(zhǔn)，是確?！叭斯IGC”輔助模式下查新工作質(zhì)量的基礎(chǔ)，有助于在使用AIGC提升效率的同時，保證金標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)謹(jǐn)性和查新結(jié)果的可信度。2.2人工智能與AIGC技術(shù)（1）人工智能（AI）簡介人工智能（AI）是一種模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。AI的目標(biāo)是讓計算機能夠像人類一樣思考、學(xué)習(xí)、決策和解決問題。AI技術(shù)主要包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域。近年來，AI技術(shù)取得了顯著的進步，已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如智能語音助手、自動駕駛、智能家居、醫(yī)療診斷等。（2）AIGC技術(shù)簡介AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratingContent）是一種利用人工智能技術(shù)生成內(nèi)容的方法。AIGC技術(shù)可以利用機器學(xué)習(xí)算法從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，然后生成新的、有價值的文本、內(nèi)容像、音頻、視頻等內(nèi)容。AIGC技術(shù)的發(fā)展使得內(nèi)容生成變得更加快速、高效和多樣化，為科技查新工作提供了強大的輔助工具。2.1機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)是AI的核心技術(shù)之一，它使計算機能夠在沒有任何明確程序的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進性能。機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)三種類型。在科技查新工作中，機器學(xué)習(xí)可以幫助研究人員快速分析和處理大量的文獻數(shù)據(jù)，提高查新效率。2.2深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，它利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理和分析復(fù)雜的非線性數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)在內(nèi)容像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果。在科技查新工作中，深度學(xué)習(xí)可以用于自動提取文獻的特征，幫助研究人員更準(zhǔn)確地判斷文獻的創(chuàng)新性。2.3自然語言處理自然語言處理（NLP）是AI的一個分支，它使計算機能夠理解和生成人類語言。NLP技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務(wù)。在科技查新工作中，NLP技術(shù)可以幫助研究人員自動分析文獻的內(nèi)容，提高查新準(zhǔn)確率。2.4計算機視覺計算機視覺是AI的一個分支，它使計算機能夠理解和處理內(nèi)容像數(shù)據(jù)。計算機視覺技術(shù)可以用于內(nèi)容像識別、內(nèi)容像生成等任務(wù)。在科技查新工作中，計算機視覺可以用于自動檢測文獻中的內(nèi)容表、內(nèi)容像等元素，幫助研究人員更準(zhǔn)確地判斷文獻的創(chuàng)新性。（3）AIGC在科技查新工作中的應(yīng)用AIGC技術(shù)可以為科技查新工作提供強大的輔助工具，提高查新效率和質(zhì)量。例如，利用AIGC技術(shù)可以快速生成大量的文獻摘要和關(guān)鍵詞，幫助研究人員快速篩選和理解文獻內(nèi)容；利用AIGC技術(shù)可以自動分析文獻的特征，幫助研究人員更準(zhǔn)確地判斷文獻的創(chuàng)新性；利用AIGC技術(shù)可以自動檢測文獻中的內(nèi)容表、內(nèi)容像等元素，幫助研究人員更準(zhǔn)確地判斷文獻的創(chuàng)新性。?表格：AIGC技術(shù)在科技查新工作中的應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域AIGC技術(shù)文獻摘要生成利用AIGC技術(shù)快速生成文獻摘要文獻關(guān)鍵詞提取利用AIGC技術(shù)快速提取文獻關(guān)鍵詞文獻內(nèi)容分析利用AIGC技術(shù)自動分析文獻內(nèi)容文獻特征提取利用AIGC技術(shù)自動提取文獻特征內(nèi)容表檢測利用AIGC技術(shù)自動檢測文獻中的內(nèi)容表內(nèi)容像檢測利用AIGC技術(shù)自動檢測文獻中的內(nèi)容像通過以上分析，我們可以看出AIGC技術(shù)在科技查新工作中具有廣泛的應(yīng)用前景。在未來，隨著AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展，科技查新工作將變得更加高效和智能。2.2.1人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是指由人造物在模擬人類智能行為方面所表現(xiàn)出來的能力。AI技術(shù)涉及多種核心技術(shù)，如自然語言處理（NLP）、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、知識內(nèi)容譜、語音識別、專家系統(tǒng)等。?核心技術(shù)自然語言處理（NLP）：是一種涉及計算機和人類（自然）語言之間轉(zhuǎn)換的技術(shù)，其目的是使計算機能夠理解人類語言并做出響應(yīng)。該技術(shù)包括文本分析、機器翻譯、情感分析、文本生成等。計算機視覺：是指計算機通過模擬人類視覺系統(tǒng)，從而使得計算機能夠“看”到和理解內(nèi)容像或視頻內(nèi)容的技術(shù)。機器學(xué)習(xí)（ML）：是一種通過讓計算機系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并應(yīng)用于推理和決策的技術(shù)。機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)三大類。知識內(nèi)容譜（KG）：是一種使用內(nèi)容結(jié)構(gòu)表達(dá)實體與實體之間關(guān)系的知識表示方法。它可以被視作一個導(dǎo)向全面、共享知識的數(shù)據(jù)倉庫。語音識別：是計算機科學(xué)領(lǐng)域中對口語語音進行識別并轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，通常用于語音轉(zhuǎn)寫、語音查詢、語音指令執(zhí)行等。專家系統(tǒng)（ExpertSystems）：是將領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為計算機系統(tǒng)的軟件形式，使其能夠像專家一樣進行推理和決策。?人工智能的發(fā)展自1956年達(dá)特茅斯會議以來，人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了多個發(fā)展階段：初始發(fā)展期（XXX年）：這個時期的主要目標(biāo)是建立機器的智能理解和推理能力。遇到的瓶頸主要是數(shù)據(jù)量不足和硬件限制。沉默期（XXX年）：這一時期受限于有限的硬件能力和對人工智能預(yù)期的過高，導(dǎo)致人工智能研究的熱度下降。復(fù)興期（XXX年）：決策樹、樸素貝葉斯、遺傳算法等基礎(chǔ)算法的提出促進了人工智能研究的復(fù)興。A利率近瀑布（XXX年）：隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起和海量數(shù)據(jù)的豐富，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得的突破性進展，人工智能進入了快速發(fā)展階段。?人工智能在科技查新中的應(yīng)用人工智能技術(shù)已經(jīng)在科技情報工作及科研管理中得到初步應(yīng)用，包括但不限于以下幾點：文獻檢索的智能化：利用機器學(xué)習(xí)算法對海量的科研文獻進行分類和聚類，從散亂無序的海量文獻中快速定位到相關(guān)的研究，提高檢索效率和準(zhǔn)確性。自動化文獻摘要提?。夯贜LP技術(shù)，可以自動化提取各類文獻的摘要，減少人工閱讀和解析的工作量，避免人工summarization的偏差和延遲。領(lǐng)域內(nèi)專家群體智能推薦系統(tǒng)：通過分析待查新項目的關(guān)鍵詞及歷史文獻，推薦志同道合的領(lǐng)域內(nèi)專家群體，方便科研人員相互探討與交流。人工智能技術(shù)不斷在提高科技查新工作的效率和精確性，為科研和創(chuàng)新活動提供支持。隨著技術(shù)的進步，未來人工智能將在科技查新中發(fā)揮更大的作用。2.2.2AIGC技術(shù)原理與發(fā)展AIGC（AIGeneratedContent），即人工智能生成內(nèi)容，是一種依托于人工智能技術(shù)能夠自主創(chuàng)作各類內(nèi)容（如文本、內(nèi)容像、音頻、視頻等）的技術(shù)范式。其核心在于利用深度學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等領(lǐng)域的前沿算法，模擬人類創(chuàng)造性思維的過程，實現(xiàn)內(nèi)容的自動化生成。（1）技術(shù)原理AIGC的技術(shù)原理主要基于生成性對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自編碼器（VAEs）以及Transformer模型等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。生成性對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）：GANs由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，兩者通過對抗訓(xùn)練的方式共同優(yōu)化。生成器負(fù)責(zé)將隨機噪聲向量z轉(zhuǎn)換為假樣本x′判別器負(fù)責(zé)判斷輸入樣本是真實樣本x還是生成樣本x′對抗訓(xùn)練的目標(biāo)是使生成器生成的樣本逐漸逼近真實樣本分布，數(shù)學(xué)表達(dá)如下：min其中D是判別器，G是生成器，Pdata是真實數(shù)據(jù)分布，P變分自編碼器（VAEs）：VAEs通過編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）將數(shù)據(jù)分布轉(zhuǎn)換為隱變量分布，再從隱變量分布中采樣生成新數(shù)據(jù)。-編碼器將輸入樣本x映射到隱變量空間qz解碼器將隱變量z映射回數(shù)據(jù)空間pxVAEs的目標(biāo)是通過最小化重構(gòu)誤差和隱變量分布的KL散度來優(yōu)化模型：min其中E是編碼器，D是解碼器，extKL是KL散度。Transformer模型：Transformer模型通過自注意力機制（Self-Attention）和位置編碼（PositionalEncoding）實現(xiàn)高效的序列建模。自注意力機制能夠捕捉序列內(nèi)部的長依賴關(guān)系：extAttention其中Q,位置編碼用于在自注意力機制中引入序列位置信息：extPositionalEncoding其中p是位置，i是維度索引，d是模型維度。（2）技術(shù)發(fā)展AIGC技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了以下階段：階段核心技術(shù)代表模型主要應(yīng)用早期（2010s）GANs基礎(chǔ)版本MNISTGAN,BigGAN內(nèi)容像生成，數(shù)據(jù)增強中期（2017s）VAEs,GANs進階StyleGAN,VQ-VAE內(nèi)容像風(fēng)格遷移，視頻生成近期（2020s）Transformer模型GPT-3,DALL-E,StableDiffusion文本生成，內(nèi)容像生成，多模態(tài)生成近年來，隨著預(yù)訓(xùn)練模型（Pre-trainedModels）的興起，AIGC技術(shù)取得了突破性進展。例如：GPT-3：基于Transformer的文本生成模型，能夠生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。DALL-E：結(jié)合文本描述和內(nèi)容像生成的模型，能夠根據(jù)文本描述生成對應(yīng)內(nèi)容像。StableDiffusion：基于文本到內(nèi)容像的擴散模型，能夠生成高分辨率內(nèi)容像。這些模型在文本生成、內(nèi)容像生成、視頻生成等領(lǐng)域展示了強大的能力，為科技查新工作的自動化和智能化提供了技術(shù)支持。（3）技術(shù)優(yōu)勢AIGC技術(shù)在科技查新工作中的應(yīng)用具有以下優(yōu)勢：高效性：能夠快速生成大量候選文獻，提高查新效率。全面性：能夠覆蓋更多相關(guān)領(lǐng)域和新興技術(shù)，確保查新結(jié)果的全面性。智能化：能夠根據(jù)用戶需求動態(tài)調(diào)整生成內(nèi)容，提升查新質(zhì)量。AIGC技術(shù)以其強大的生成能力和高效性，為科技查新工作提供了新的技術(shù)手段和方法，推動科技查新工作的智能化發(fā)展。2.2.3AIGC在信息檢索中的應(yīng)用在信息檢索領(lǐng)域，AIGC展現(xiàn)出了巨大的潛力和應(yīng)用價值。以下是關(guān)于AIGC在信息檢索中應(yīng)用的具體內(nèi)容：（一）智能查詢建議利用AIGC技術(shù)，系統(tǒng)可以分析用戶的查詢歷史和行為，實時提供智能查詢建議。例如，當(dāng)用戶輸入“人工智能最新技術(shù)”時，系統(tǒng)可以基于AIGC的語義理解和分析能力，推薦相關(guān)的查詢建議，如“人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢”、“人工智能應(yīng)用領(lǐng)域”等。（二）自然語言處理與理解在信息檢索過程中，自然語言處理和理解是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。AIGC技術(shù)能夠深度解析用戶的查詢意內(nèi)容，有效處理自然語言的不確定性和模糊性。通過實體識別、情感