人工智能时代出版业的智慧服务转型：关键要素与实践模式

2020-12-14雷晓艳李佳业

西部学刊 2020年19期

雷晓艳李佳业

摘要：人工智能环境下，智慧服务已成为出版业知识服务转型的新路径。就出版业知识服务转型的关键要素而言，海量数据是智慧型知识服务的基础，用户个性化需求是智慧型知识服务的导向，关键共性技术是智慧型知识服务的核心。从目前的情况看，其实践模式包括基于资源建设、用户个性化需求、技术创新的智慧型知识服务三种类型。

关键词：出版业;智能化;知识服务;关键要素;实践模式

中图分类号：G230.7 文献标识码：A文章编号：2095-6916（2020）19-0034-05

一、研究背景

随着信息过载、知识焦虑的“新常态”以及知识学习的终生化趋势凸显，知识经济重心重新回归知识服务，知识服务的转型升级成为衡量知识企业核心竞争力的重要指标。在出版领域，知识服务已先后走过基础软硬件配置、知识资源的数字化和数据化、知识体系研发、知识服务供应等阶段。伴随着智能化技术的渗透、战略理念转型的深入发展，出版业在创新发展的进程中孕育出诸多新模式、新形态，知识服务进入了新旧模式的“换挡期”。

智能化已成为出版业知识服务转型的新路径，相关研究受到学者的重视。人工智能与知识服务相融合，出现了“智慧图书馆”“智能出版”“智慧服务”等诸多前沿领域，知识服务面临全新的机遇与挑战。智慧型知识服务是智能技术与知识服务相融合的产物，具有服务需求用户化、服务内容个性化、互动形式多样化的特点[1]。以智能技术驱动的知识服务革命使得知识发现、知识表达、知识素养和知识服务发生了“颠覆性变革”[2]，并通过资源建设、生产方式、营销手段、应用模式多方集成实现知识服务流程的再造。智慧型知识服务将成为国有数字出版知识服务的主流模式[3]。智慧型知识服务是基于数据资源的知识服务高级阶段，是知识服务机构运用智能理念与技术，为用户提供信息、知识产品和解决方案的可持续发展模式。与传统知识服务相比，智慧型知识服务注重知识服务全周期的系统智能，在信息搜集、知识发现、呈现、关联、反馈等环节，“智慧”既是服务的手段，也是服务的内容，其本质是提升知识作为生产要素的核心地位与转化效率，其特征包括用户需求驱动、人-物全面互联、信息智能感知、知识深度融合、资源开放共享等。

自2015年至今，国家新闻出版行政主管部门先后启动了三批110家知识服务模式试点单位的遴选、32家知识服务技术支持单位的遴选、67家数字化转型升级技术供应商的遴选、18家知识服务类别科技与标准重点实验室的公布、8项知识服务项目标准的发布、7项知识服务国家标准的启动等工作[3]，国家知识服务体系建设步伐明显加快。但总的来说，我国知识服务业还处于发展的初级阶段，当前仍存在知识服务市场规模小、盈利能力不足、知识服务模式创新不够、关键技术尚未突破等问题，距离知识服务的高级形态——知识解决方案阶段任重而道远。

从传统知识服务到智慧型知识服务如何转变？是渐进还是突变？知识服务者应该提供什么样的产品？面对当下的市场需求变革又该遵循什么样的逻辑打造产品？出版业形成了何种模式来践行智慧服务？在新的技术和社会环境下，上述问题需要我们进行总结、研究与深入思考，以创新转型与持续发展构建知识服务的智能化升级。本文在对人工智能环境进行分析的基础上，对智慧型知识服务的关键要素、实践模式进行归纳分析，以期为人工智能时代的出版业知识服务研究和实践提供参考。

二、出版业智慧服务转型的关键要素

随着人工智能时代的到来，知识服务思维发生重大转变，知识的生产与服务方式都产生了巨大变革，用户对于知识服务模式的需求也趋向高效、智能。传统的知识服务模式已经不能满足用户日益增长的知识服务需求，人工智能与知识服务的深度融合将成为大势所趋。智慧型知识服务作为出版社的转型战略，更需要形成面向出版商、运营商、机构以及用户的新能力。未来智慧型知识服务应突破传统知识服务的理念，除了沿袭出版社的资源、人才、管理等优势外，还需要融合多学科领域的理论与技术，从数据挖掘、内容样态、技术革新等方面提升知识服务能力。

（一）海量数据是智慧型知识服务的基础

长久以来，传统出版社存在产能过剩、供需不匹配、内容关联性不足等问题，归根结底在于数据思维的缺乏。首先，传统出版业以纸质书出版为核心的内容生产模式，使得知识资源利用有限，从数据层面来说，是资源深度开发与持续探索能力的缺失。在大数据、云计算、人工智能等技术日益广泛应用的条件下，出版社知识服务的内容不应局限于单一的文字或图片形态，而应集音频与视频、线上与线下、有形与无形服务为一体，实现知识内容多元载体与终端的适配。其次，传统出版业以单个产品（如一本图书、一部音像制品）作为数据单元的销售模式，没有充分重视和挖掘知识产品的数据价值。在以数据作为生产要素的人工智能时代，出版社一方面可以深度挖掘单个产品中有价值的内容，将其打造成热点IP（Intellectual Property，基于智力的创造性活动所产生的权利，编者注）;另一方面可以根据资源特性，将单个产品拆分成若干有价值的数据单元，也可将多个碎片化的、有价值的单元进行整合、重构组成新的数据单元，尽可能做到单一产品多层次、全方位开发，从而实现知识产品价值的最大化。再次，大部分出版社缺乏用户基本属性数据、用户行为数据以及用户交互数据的管理。大量的用户及行为数据掌握在渠道商手中，很少有出版社主动分析知识服务对象的特征、需求动向、互动反馈等，导致不能针对用户的具体问题提供针对性的知识服务。出版社应树立和强化大数据和用户思维，在充分掌握用户数据的基础上，构建客户关系管理系统，提升知识服务的针对性、精准性。

此外，针对知识服务内容数据关联性不足的问题，可以通过知识计算、关联、重组，对各类结构化、半结构化乃至非结构化数据进行加工处理，设置关键词、知识标引，把原本无序的知识资源打造成有序的、相关联的知识图谱，实现知识的协同创新、融合发展、加工创造，利用大数据技术为用户提供个性化、精细化的知识服务。以中国知网的国家订单式知识服务数字平台为例，目前该平台已初步具有智能化知识服务的雏形。该平台整合了国内外海量文献资源，包括全球27000家图书馆、信息中心和情报中心的知识内容，其主要特征是打通出版社、图书馆、用户之间的链接障碍，将知识资源进行搜集、整理和分析，經过知识和内容的关联，让知识服务产生新的价值。随着平台建设的推进，散落在所有出版物里的知识被集纳、整理，知识相关联、成体系的程度越来越高，知识效能将最大限度地得到发挥。

可见，随着人工智能技术的推进，出版社传统知识服务模式的弊端日益凸显。未来智慧型知识服务的转型，需要以大数据为基础，以知识体系为导向，以知识标引为关键，探索数据驱动与资源开发的新模式、知识计算与服务的新技术，通过知识标引、计算、融合和建模，最终建构成一个跨行业、跨学科、跨媒体的超级大数据库。出版业转型升级工程推进以来，在政法、地质、海关等专业出版领域，已经构建出相对完善的大数据平台，确立了数据采集、数据存储、知识体系、知识标引、知识计算、大数据模型、大数据服务的“七步法”原理，探索出一条将大数据应用于出版业的可行路径。

（二）用户需求是智慧型知识服务的动力

在知识服务全生命周期活动中，作为服务对象的用户对知识服务起着决定性的作用，用户的知识需求是推动知识服务发展的根本动力，用户的反馈以及产生的效益是判断知识服务产品价值、知识创新性和知识增值能力的最终依据。如前所述，传统的知识服务模式中，对用户及其行为数据、交互数据的积累不足，导致知识服务的增值服务与价值呈现出“末端”衰减。即便一些出版社掌握了传统出版物的用户资源，也对用户的阅读需求和阅读体验缺乏准确的判断;所提供的知识服务未能真正切中问题要害，不能充分满足用户对知识质与量的需求;知识服务时效性不强，提供信息的时间与用户要求滞后或信息陈旧。知识服务面临的上述诸多问题绝大多数可归结为对用户需求重要性及其需求认识不足、需求分析不到位、不能随着用户需求的变化而调整所致。随着知识经济的发展，用户不断增长的知识服务需求与传统知识服务方式之间的矛盾日益突出。知识服务应该根据用户具体问题和所处环境，提供差异性、精准化、智能化的解决方案，而人工智能正是实现这一目标的对接技术。

智慧型知识服务模式是真正意义上以用户需求为导向的服务模式。人工智能在用户需求驱动领域的作用，至少体现在三个层面：其一，用户自画像。人工智能强大的情景信息采集能力，可以通过各种传感器、适配器、RFID（射频识别）、人机交互等技术自动感知各类资源，并对用户需求全方位画像，及时捕捉用户需求变化，做出实时响应。其二，自然语言理解与处理。人工智能强大的自然语言理解与处理能力，可以通过自然云搜集信息、确定提供的内容，并对内容设定标签，即找到能满足受众需求的精准内容。其三，智能匹配。在知识场景化时代，人工智能技术不仅能根据用户的兴趣喜好、需求动向实现知识的个性化服务，更重要的是，它能分析特定场景中用户特定的知识需求，在用户所处的时空、场景与精准知识服务之间实现智能匹配。不仅如此，对用户潜在需求的洞悉与智能响应也是智慧型知识服务的题中之义。未来出版社在开展智慧型知识服务时，可以借助人工智能技术自动识别不同类型的服务对象，并针对不同对象、不同需求、不同场景提供精准化的服务，比如，为政府部门提供决策咨询服务，为科研人员提供知识检索和科研创新支持服务，为教学机构提供知识供应与数据沉淀服务，为企业提供知识供应与人员培养服务，为个人用户提供实时的场景服务等。

（三）关键共性技术是智慧型知识服务的核心

出版社的智慧型知识服务转型，需要攻克一定的技术瓶颈。《新一代人工智能发展规划》中指出：要“重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取，具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力，形成涵盖数十亿实体规模的学源、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱”[4]。鉴于智慧型知识服务融合了信息技术、人工智能和知识技术，所涉及的技术领域非常广泛，为适应智慧型知识服务模式及平台构建的技术要求，本文总结了智慧型知识服务需要突破的三项关键共性技术：

一是智能识别、传感与适配技术。如前所述，传感器、RFID（射频识别）、适配器、人机交互、移動互联等将是未来大数据生产的主力军，如何实现上述数据的智能感知、接入、适配、传输、管理与处理，是智慧型知识服务亟待解决的关键技术之一。虽然物联网技术部分解决了上述问题，但智慧型知识服务要求实现大数据用户、技术、管理、知识、能力、资源和过程全方位、全生命周期的物联化、智能化，尤其需要关注资源和能力的识别、接入与感知。因此，在智慧型知识服务模式下，如何准确感知、自动识别实时产生的大数据，并借助通信网络进行数据的高效传输，同时与超级大数据库的知识内容进行智能匹配，是智慧型知识服务需要攻克的技术难点之一。

二是知识计算引擎技术，主要是指知识发现、表达、管理、获取和使用的计算问题[5]。运用文献计量学、文本分析、知识对象抽取、内容总结和机器学习等知识计算方法，实现深度知识的发现;对结构化、半结构化、非结构化数据进行特征抽取、特征规范、对象解析、关系解析等处理;基于属性、关系和实例计算，统计分析海量知识数据，挖掘背后的数据，得出隐性知识，并将其转换成显性知识;根据知识体系，研发知识元、构建知识元库;将分散、单一的知识库，通过关联、融合技术，形成跨领域、跨媒体、跨数据类型的多学科知识图谱，并随着数据的增加调整、优化知识服务体系等都是亟需攻克的技术难题[6]。

三是知识图谱应用技术。基于知识计算建构的知识图谱可以应用于诸多行业和领域，在用户管理领域，知识图谱可以为用户精确画像，为精准化的知识服务创造条件;在情报咨询领域，知识图谱可以为专家提供领域知识与数据，为决策咨询保驾护航;在研究创新领域，知识图谱能提供更加智能的检索方式，通过自然语言检索成为可能。当然，知识图谱应用涉及的技术非常广泛，包括实体关系识别技术（根据文本信息自动识别命名实体之间关系）、知识融合技术（将多个数据源抽取的知识进行融合）、实体链接技术（设计针对自然语言的消歧算法）、知识推理技术（基于符号、统计的推理找到实体间的新关系）等。当前世界范围内知名的高质量大规模开放知识图谱，有DBpedia（是一个很特殊的语义网应用范例）、Yago（多语言知识库）、Wikidata（维基数据）、BabelNet（多语言词典知识库）、ConceptNet（开放的多语言常识知识图谱）以及Microsoft Concept Graph（微软概念图）等。在国内，中国新闻出版研究院正在建设的国家知识服务中心，正是致力于实现跨媒体知识图谱的有益尝试。

三、出版业智慧服务转型的实践模式

智慧型知识服务的关键词是“智慧”，在探索中已形成简单的逻辑图：智慧型知识服务以体系构建为基础，继而展开数据化、标准化、编码化的数字组织，以进行知识生产。生产过程包括：知识调度、知识产品生产、知识供应和知识转化。面对不同的用户，深入到具体场景，提出不同的知识调度、生产和供应方案，在不同介质的包装下，送达与用户最为接近的界面，提供深度知识转化服务，协助用户完成知识获取、理解和应用，最后实现收益。

基于出版业智慧型知识服务的关键要素，结合目前正在实施（或业已完成）智慧型知识服务升级的出版企业实践，本文从资源、用户和技术三个维度总结了智慧型知识服务的三种实践模式。其中，基于资源建设的服务模式是出版社智慧型知识服务的基础性服务，基于用户个性化的服务模式是智慧型知识服务的核心性服务，基于技术创新的服务模式是智慧型知识服务的开创性服务。

（一）基于资源建设的智慧型知识服务

未来出版社知识服务的主体、对象、形态以及技术应用都将更加多元，但万变不离其宗，出版社要实现智慧型服务转型仍然要立足于知识内容，因此建设高质量的知识资源是转型的当务之急。

基于资源建设的智慧型知识服务具备以下几个特征：其一，资源组织与知识产品形态多元化。出版社为了最大限度地开发现有资源，除了进行基于元数据中心、规范化数据库等实现资源的自动识别和获取外，还可凭借自然语言处理、语音图像识别、机器翻译等对具体知识进行智能语意标引、智能摘要、机构库等建设。此外，知识计算引擎还可以实现对知识的自动获取，具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力，形成多源、多数据类型、多知识领域的跨媒体知识图谱[7]。其二，资源建设与技术融合的多样化。资源建设需要依托人工智能技术实现，人工智能技术需要以知识资源为内核，二者的相互融合使得知识服务的方式更加生动、有趣。例如，云计算可实现知识的高效计算，提升知识处理与服务的效率;物联网技术可网罗海量数据资源，提升知识资源的深度与广度;AR（增强现实技术）、VR（虚拟现实技术）、MR（混合现实技术）可将抽象的资源转化为可视化资源，增强知识资源的呈现效果;深度学习挖掘资源背后的资源，可将隐性知识转化为显在知识。其三，资源的共建共享。在现有的知识服务模式下，不同平台的数据库资源相互割裂，不能兼容、共享，极易造成资源的浪费，共建共享资源应成为智慧型知识服务的发展方向。在维基百科、开源软件、知识共享、万众创新、共享经济等领域，基于群体智能的资源共建模式已经得到了充分应用。对于知识资源建设来说，群体智能的最大启发是知识资源由原来的一站式生产转化为分布式、协同化生产，人人交互、人机交互、万物互联成为知识持续增量的源泉，建构动态、开源的知识资源大数据成为可能。未来智慧型知识服务共享的不仅仅是服务资源，还有知识、能力及服务过程全面共享与交易[8]。

以正在建设的国家知识资源服务中心为例，该中心致力于提升知识资源的聚合度、知识资源生产供给能力，在架构上采用“1+N”模式，即一个国家知识资源中心+多个支撑中心（包括技术支撑中心、数据支撑中心、运营支撑中心等）的格局。目前已完成了知识服务平台的设计工作，能够提供各类智库、标准、政策、技术、监管等支撑服务，各知识服务机构基于自身资源，建立跨行业、跨媒介、高度关联的分布式知识库群。依托于地方、单位、机构的地方分中心或专业资源分中心也在陆续建立中[9]。中心是知识资源服务体系的枢纽，各分中心的资源实现互联互通、开放共享。该平台能提供文字、图表、音视频、动画、試题、案例等数种知识产品形态，未来将形成涵盖数十亿实体规模的跨媒体知识图谱。上述举措改变了出版社资源存量不足、用户规模局域化、资源开放不足等问题，有助于解决知识需求不平衡、不充分的现状。

（二）基于用户个性化需求的智慧型知识服务

在智能时代，为用户服务、满足用户日益增长的知识需求是出版社知识服务的起点与归宿。如前所述，智慧型知识服务应借助大数据、云计算、人工智能技术自动采集用户的特征、行为和实时情境数据，围绕不同类型用户展开用户画像，深入挖掘其需求、偏好、思想、个性等;借助语音识别、图像识别以及文字识别等技术，尽可能将用户需求与出版社资源、业务、流程等各类数据与用户的实时场景需求进行关联，实现知识服务的精准化、智能化匹配。基于用户个性化需求的智慧型知识服务的实现应以超大型数据库为基础，这个超大型数据库囊括用户、场景、知识库等方面的数据，其中用户数据包括用户基本信息、历史行为数据，是个性化知识方案的基础;场景数据是用户周边环境的信息，是即时性知识方案的依据;知识库则包含各领域专业知识，是系统化知识服务方案的核心。

中科院文献情报中心在探索个性化智慧型知识服务方面做出了有益尝试。2018年12月27日，该中心发布了以“慧眼”“慧科研”为代表的“慧”系列智能知识服务产品，其中“慧眼”科技大数据知识发现平台面向科学家群体，打通了传统文献数据、互联网数据、各类专业数据集的数据孤岛，采用大数据和深度学习等先进技术，实现了海量数据的再组织和再发现，可以为科研工作者提供精准、全面的专业知识和资讯;“慧科研”智能随身科研助理则能帮助科研工作者获取最新的专业资讯、自动管理科研产出，为科研团队打造一个开放的学术生态环境。“慧”系列智能知识服务产品基于“用户至上”理念，积累了许多个性化智慧服务的宝贵经验：其一，建立用户管理数据库，针对不同类型的用户进行画像，提供个性化的知识推荐服务;其二，面向科研人员对知识服务的新需要，针对科研活动面临的海量数据分散孤立、知识价值难以判断的问题，实现集成文献检索、精准推送、智能分析、学术交流、资源共享、科研管理等贯穿科研——交流——管理全链条的开放学术生态系统。其三，在科技大数据平台建设、语义分析、知识图谱等方面的布局和发展，能促进科技成果转移转化、加速科技路径创新。

（三）基于技术创新的智慧型知识服务

技术是知识服务发展的原动力，也是出版业知识服务智能化升级的保障。当前，知识服务的核心技术较之以前发生了巨大变化，大数据、云计算、物联网、人工智能技术的发展，将彻底颠覆出版社的知识服务理念与方式。出版社基于技术创新的智能知识服务模式，是以高新技术为驱动，以研发前瞻性产品为导向，以科技与出版融合为路径，努力实现科技为知识服务赋能的一项尝试。

人民卫生出版社的《创伤与急诊电子杂志》在其实践中，充分体现了5G技术与出版融合的智慧服务价值。《创伤与急诊电子杂志》开设新技术探索栏目，应用虚拟现实技术（VR）和增强现实技术（AR）办刊，为读者带来更加直观的阅读体验，是出版在内容与技术相结合方面的一次积极探索。具体而言，作者与期刊编辑讨论期刊内容增强现实展示可行性，制定初步执行方案，随后向增强现实技术人员提交方案，发出定制化服务请求;技术人员使用unity（实时内容开发平台）3D引擎制作期刊增强现实内容，整合功能制作《创伤与急诊电子杂志》移动端APP，并通过二维码形式提供下载;读者下载APP后，点击进入AR识别界面，将平板电脑或手机的后置摄像头取景框对准《创伤与急诊电子杂志》纸质导读本或数字出版内容中的图片，即可快速识别并在手机屏幕上观看三维立体图像及演示影像;借助移动设备的陀螺仪、电子罗盘及重力感应装置，三维立体图像可随移动设备的手持位置及角度的改变而呈现出不同的视角，通过双指捏合与张开手势可对三维立体图像进行缩放。在AR识别界面还可选择性放置按钮，点击可播放简短的教学视频或弹出文字介绍，辅以语音合成技术（text to speech，TTS），将文本信息转换成语音信号[10]。

四、结语

人工智能在知识服务领域的应用尚处于起步阶段，但未来出版社知识服务的智能化转型已是大势所趋。在转型过程中，重点要关注数据、用户、技术三个关键因素，其中：海量数据是转型的前提，用户需求是转型的驱动力，关键共性技术是转型的保障。当前，出版业为了践行智慧型知识服务，形成了资源建设型、用户需求导向型、技术创新驱动型三种典型模式。需要注意的是，出版业知识服务的智能化转型不是对“传统”的全盘否定，更不能一味追求表层的技术、产品和模式，而是充分利用技术赋能，更好地实现出版业的知识服务使命。

参考文献：

[1]孙小琪.人工智能在出版业知识服务中的应用研究[J].出版与印刷，2019（3）.

[2]张晓林.颠覆性变革与后图书馆时代——推动知识服务的供给侧结构性变革[J].中国图书馆学报，2018（1）.

[3]张新新.知识服务向何处去——新闻出版业五种知识服务模式分析[J].出版与印刷，2019（4）.

[4]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].2018-07-20.

http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm？from=timeline&isappinstalled=0.

[5]孙晓平.大数据知识计算的挑战[J].情报工程，2015（6）.

[6]张新新，刘华东.出版+人工智能：未来出版的新模式与新形态——以《新一代人工智能发展规划》为视角[J].科技与出版，2017（12）.

[7]茆意宏.人工智能重塑圖书馆[J].大学图书馆学报，2018（2）.

[8]张植卿，苏艳红.大数据知识服务的内涵及其特征[J].经济研究导刊，2014（17）.

[9]魏玉山.建立国家知识资源服务转型，助力新闻出版知识服务[J].出版参考，2017（11）.

[10]陈研，何炳蔚，刘宇清，陈寿，廖正俭，洪文瑶，陈刚.献礼人民卫生出版社建社65周年：虚拟现实和增强现实技术在医学科技期刊创新及医学同质化教学中的应用实践——《创伤与急诊电子杂志》应用虚拟现实和增强现实技术办刊初探[J].创伤与急诊电子杂志，2018（1）.