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人工智能發(fā)展分析報(bào)告范文1
工作中存在的不足網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作是指網(wǎng)絡(luò)信息工作的部門(mén)或人員在特定時(shí)期或者在特定的事件中對(duì)公眾在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)表的言論和意見(jiàn)進(jìn)行監(jiān)視、收集、分析、整理及預(yù)測(cè)的行為，這些言論被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)輿情。
當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作平臺(tái)主要是基于信息采集、整合技術(shù)和智能處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)海量信息的自動(dòng)抓取、自動(dòng)分類(lèi)聚類(lèi)、主題檢測(cè)、專(zhuān)題聚焦，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)，并由相關(guān)部門(mén)形成輿情工作報(bào)告、輿情信息簡(jiǎn)報(bào)等，為輿論引導(dǎo)提供可靠的分析依據(jù)。
進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)的新特點(diǎn)，促使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作暴露出諸多不足之處，這為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。
網(wǎng)絡(luò)輿論信息格局發(fā)生變化，輿情分析質(zhì)量亟待提高。據(jù)人民網(wǎng)權(quán)威的《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報(bào)告》顯示，在2016年，伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷向社會(huì)各層面滲透，網(wǎng)絡(luò)輿論的格局發(fā)生了很大變化，如網(wǎng)民結(jié)構(gòu)與社會(huì)人口結(jié)構(gòu)趨同，網(wǎng)民產(chǎn)生代際更新導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流行議題和文化熱點(diǎn)發(fā)生轉(zhuǎn)換，微博、微信平臺(tái)化，專(zhuān)業(yè)自媒體步入興盛等。在這樣的變局下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作面臨著新的挑戰(zhàn)。然而，有些部門(mén)的輿情信息收集工作仍然停留在報(bào)刊、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、BBS、微博等開(kāi)源信息的收集階段，并未將新聞客戶(hù)端、微信、直播等平臺(tái)打通，難以保證輿情信息分析的全面性以及輿情熱度指標(biāo)的準(zhǔn)確性。《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報(bào)告》還對(duì)近五年來(lái)參與當(dāng)年最具網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的20個(gè)輿情熱點(diǎn)事件討論的320萬(wàn)微博用戶(hù)樣本進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)關(guān)注新聞事件和聚焦熱點(diǎn)話(huà)題的網(wǎng)民發(fā)生了代際交替，在性別方面，女性的比例明顯上升；在地域上，三、四線城市用戶(hù)增長(zhǎng)迅猛。受眾層面發(fā)生的這些變化，也將在輿情監(jiān)測(cè)工作中體現(xiàn)出來(lái)。然而在目前的輿情監(jiān)測(cè)工作中，相關(guān)信息部門(mén)的輿情信息報(bào)送在內(nèi)容上只是就事論事、停留在現(xiàn)象層面，對(duì)受眾的成分、熱點(diǎn)事件的社會(huì)背景以及事件背后所反映出來(lái)的社會(huì)問(wèn)題沒(méi)有進(jìn)行細(xì)致深入的研究分析；在形式上，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作的報(bào)送還停留在工作動(dòng)態(tài)報(bào)告或者事件日志等形式的報(bào)送上。這樣就造成了網(wǎng)絡(luò)輿情信息的價(jià)值作用降低、服務(wù)能力減弱的問(wèn)題。
熱點(diǎn)事件話(huà)語(yǔ)體系不可控，輿情預(yù)警能力亟待增強(qiáng)。縱觀近年來(lái)發(fā)生的熱點(diǎn)公共突發(fā)事件，可以發(fā)現(xiàn)，在以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的社交平臺(tái)上，公眾的話(huà)語(yǔ)體系呈現(xiàn)出了一些全新特征，如輿論主體的匿名性、參與渠道的多元化、生成議題的自發(fā)性、交流觀點(diǎn)的無(wú)界性、匯集意見(jiàn)的實(shí)時(shí)性、發(fā)展趨勢(shì)的不確定性等。這些特征與輿論話(huà)語(yǔ)體系在傳統(tǒng)媒體的呈現(xiàn)完全不同，網(wǎng)絡(luò)輿論熱點(diǎn)事件話(huà)語(yǔ)體系的不可控性大大增強(qiáng)。
在社交媒體平臺(tái)上，自媒體呈現(xiàn)出來(lái)的話(huà)語(yǔ)體系最為龐雜。許多輿情信息不僅包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還涉及大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性逐一核查，既耗費(fèi)人力又耗費(fèi)時(shí)間。就內(nèi)容而言，較多負(fù)面、虛假輿情具有較強(qiáng)的隱蔽性，單純以關(guān)鍵詞或主題詞進(jìn)行搜索容易產(chǎn)生誤判、遺漏。話(huà)語(yǔ)體系的不可控性增加了輿情監(jiān)測(cè)工作的難度，這要求工作人員必須具備過(guò)硬的專(zhuān)業(yè)敏感性以及較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)操作技能。但是目前大多數(shù)輿情監(jiān)測(cè)工作部門(mén)的信息工作人員缺乏專(zhuān)業(yè)化的訓(xùn)練，輿情信息工作水平參差不齊。就輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，對(duì)于輿情信息的跟蹤分析靈敏度較低，在有些熱點(diǎn)事件的處理上沒(méi)有按照公共突發(fā)事件的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行準(zhǔn)確的分級(jí)，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情信息的分析判斷力體現(xiàn)不出其應(yīng)有的情報(bào)價(jià)值，預(yù)警能力也隨之削弱。
輿情監(jiān)測(cè)的技術(shù)體系落后，人機(jī)不協(xié)調(diào)問(wèn)題亟待解決。網(wǎng)絡(luò)輿論的實(shí)時(shí)性及其發(fā)展的不確定性要求網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)必須迅速、及時(shí)，但很多單位部門(mén)的輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)的方法技術(shù)體系滯后，部分單位采用了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)、有害信息過(guò)濾系統(tǒng)等方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)，而有些單位為了節(jié)省輿情監(jiān)測(cè)設(shè)備的成本，甚至將網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作依托于人工網(wǎng)頁(yè)搜索及瀏覽的“人工盯梢”方式上，這成為監(jiān)測(cè)工作的一大阻礙，監(jiān)測(cè)工作出現(xiàn)疏忽錯(cuò)判也在所難免。排除資金、人力等客觀因素，現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作中技術(shù)方法體系的不足主要?dú)w因于“人機(jī)不協(xié)調(diào)”。機(jī)器與人工的協(xié)同分工模式不成熟、機(jī)器的輔助力量不夠，導(dǎo)致人工智能技術(shù)在預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)體系中分析情感、預(yù)測(cè)走勢(shì)、檢查效果等方面應(yīng)用還稍顯粗淺、機(jī)械，而在需要人工進(jìn)行的高級(jí)維度分析、提出應(yīng)對(duì)策略等層面，機(jī)器的應(yīng)用又顯得粗糙以及同質(zhì)化。
人工智能為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)帶來(lái)的三大變革
網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能的要求，就必須順勢(shì)而為，積極進(jìn)行變革，主要包括網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)體系的變革、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)研究范式的變革以及網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)管理思維的變革三個(gè)方面。
網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)技術(shù)體系的變革。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情是為了更好地對(duì)輿情進(jìn)行分析研判，通過(guò)直觀、簡(jiǎn)明的方式描述網(wǎng)絡(luò)輿情信息的產(chǎn)生，進(jìn)一步推導(dǎo)信息傳播主體的態(tài)度傾向性、情緒感染性以及初衷、意圖等，從而預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的發(fā)展趨勢(shì)。
如果說(shuō)在“小數(shù)據(jù)”環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作還可以依托于“人工盯梢”的方式來(lái)完成，那么在“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下，當(dāng)數(shù)據(jù)的量級(jí)達(dá)到了EB甚至ZB級(jí)別后，以人工監(jiān)測(cè)來(lái)把握輿情脈絡(luò)已成為不可能完成的任務(wù)。而那些隱含在網(wǎng)絡(luò)輿情信息中的觀點(diǎn)、態(tài)度及情緒的表達(dá)，更難以從泛濫成災(zāi)的信息碎片中被真正發(fā)掘出來(lái)。加之海量信息的不共享所帶來(lái)的“信息盲區(qū)”，更使得輿情信息分析不夠嚴(yán)謹(jǐn)，易偏離實(shí)際，而這些問(wèn)題都需要依托搭建智能化的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管平臺(tái)來(lái)解決。在平臺(tái)上可以通過(guò)三種人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與人工智能研判相結(jié)合，再借助如眼動(dòng)儀、腦電儀等受眾檢驗(yàn)儀器對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息進(jìn)行綜合化分析。三種主要的人工智能技術(shù)主要包括：一是Web挖掘技術(shù)，該技術(shù)把互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合起來(lái)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)上結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文字言論，以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如視音頻、圖像等信息進(jìn)行采集，完成信息前期處理的第一步；二是語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)，該技術(shù)是利用采集到的信息，通過(guò)對(duì)語(yǔ)句中的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞義推斷處理以及句子語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的分析，從而將復(fù)雜信息簡(jiǎn)單化，這是對(duì)采集的信息數(shù)據(jù)做進(jìn)一步識(shí)別推斷的過(guò)程；三是TFDF信息聚類(lèi)技術(shù)，該技術(shù)主要提升數(shù)據(jù)信息的分析和分類(lèi)速度，使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作的處理更加及時(shí)，反應(yīng)更加靈敏，提高采取措施的時(shí)效性。
人工智能技術(shù)的介入將有利于對(duì)信息進(jìn)行挖掘、采集、分類(lèi)、整理，從而找尋出最核心的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，還可以運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行正確描述，并提出相應(yīng)的對(duì)策。
網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)研究范式的變革。人工智能和大數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作及其研究產(chǎn)生了頗為深刻的影響，輿情監(jiān)測(cè)的研究范式從多角度發(fā)生了轉(zhuǎn)向。
第一，輿情監(jiān)測(cè)工作視角的轉(zhuǎn)向：從單一化到多元化。在社交媒體平臺(tái)上，受眾的角色首先發(fā)生了轉(zhuǎn)向，由信息的被動(dòng)接收者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌膮⑴c者和傳播者。這一轉(zhuǎn)向給網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，當(dāng)受眾是單純的信息接收方時(shí)，網(wǎng)絡(luò)信息的可控性強(qiáng)，輿情監(jiān)測(cè)工作形式單一，把關(guān)相對(duì)容易。而受眾角色發(fā)生變化以后，網(wǎng)絡(luò)信息傳播的不可控性大大增加，信息傳播速度加快，信息傳播呈現(xiàn)多元化特征，把關(guān)難度增加，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作也從單一轉(zhuǎn)向多元化，還需要對(duì)信息進(jìn)行疏導(dǎo)、研判處理。
第二，研究視角的轉(zhuǎn)向：從內(nèi)容研究轉(zhuǎn)向“內(nèi)容+關(guān)系”研究。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情信息研究最重視的是受眾借助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的話(huà)語(yǔ)表達(dá)，其研究視角主要集中在內(nèi)容層面。隨著人工智能技術(shù)的介入，這一單向視角將發(fā)生轉(zhuǎn)變，潛藏在內(nèi)容層面背后的網(wǎng)絡(luò)受眾心理、行為、動(dòng)機(jī)、訴求等多方面因素都將被關(guān)注到。借助人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)輿情信息的研究視角將透過(guò)內(nèi)容層面深入到關(guān)系層面，轉(zhuǎn)向?qū)W(wǎng)絡(luò)受眾社會(huì)心理描繪、社會(huì)關(guān)系呈現(xiàn)、社會(huì)話(huà)語(yǔ)表達(dá)等多維度的研究。
第三，研究重點(diǎn)的轉(zhuǎn)向：由輿情監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)向輿情預(yù)測(cè)。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)工作主要通過(guò)對(duì)當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)輿情的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行隨機(jī)采樣來(lái)收集、整理、分析，更多的是關(guān)注已經(jīng)發(fā)生的事件在過(guò)去及當(dāng)下的動(dòng)向，對(duì)未來(lái)的發(fā)展預(yù)測(cè)難以兼顧。而借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別及機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行正確描述，再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析處理整群數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通過(guò)關(guān)注用戶(hù)搜索中的“流感”關(guān)鍵詞來(lái)預(yù)測(cè)實(shí)際流感發(fā)生的時(shí)間，往往可以提前兩三個(gè)周對(duì)流感的爆發(fā)進(jìn)行預(yù)報(bào)及預(yù)防。
網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)管理思維的變革。在以人工智能技術(shù)為支撐的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)平臺(tái)出現(xiàn)之前，相關(guān)輿情監(jiān)測(cè)部門(mén)的管理者往往由一人或幾人的小團(tuán)隊(duì)組成，在監(jiān)測(cè)信息數(shù)據(jù)量級(jí)不大的情況下，這種小作坊式單打獨(dú)斗、面面俱到的輿情監(jiān)控管理思維可以基本滿(mǎn)足需求。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，這種小作坊式的輿情監(jiān)測(cè)體系面臨瓦解。當(dāng)前，商業(yè)化運(yùn)營(yíng)的軟件監(jiān)測(cè)團(tuán)隊(duì)多達(dá)幾百家，這些監(jiān)測(cè)軟件服務(wù)商通過(guò)開(kāi)發(fā)相應(yīng)的輿情監(jiān)測(cè)軟件為政府部門(mén)、企業(yè)主體以及科研院所提供服務(wù)，進(jìn)行簡(jiǎn)單的輿情信息數(shù)據(jù)采集及分類(lèi)處理工作。在數(shù)據(jù)開(kāi)源的情況下，這些軟件服務(wù)商的競(jìng)爭(zhēng)逐漸由粗放型、低層次化向數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化、人機(jī)互動(dòng)、機(jī)器算法的精進(jìn)等層面轉(zhuǎn)變。
在以上變化的基礎(chǔ)上，輿情監(jiān)測(cè)的管理思維也必須轉(zhuǎn)向，組建一支人員分工明確、高度聚合集約的輿情分析團(tuán)隊(duì)勢(shì)在必行。輿情管理的思維變革依托于人工智能監(jiān)控系統(tǒng)改變團(tuán)隊(duì)的組織結(jié)構(gòu)及管理方式，通過(guò)智能化的輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)代替低效的人工操作，其專(zhuān)業(yè)性要求頗高，而最佳處理模式就是專(zhuān)業(yè)化團(tuán)隊(duì)加人工智能技術(shù)。按照這樣的管理思維，未來(lái)輿情監(jiān)測(cè)團(tuán)隊(duì)的分工將更加明確，行業(yè)內(nèi)部集約聚合程度將進(jìn)一步提高，行業(yè)有機(jī)化程度也將逐步增強(qiáng)。
人工智能發(fā)展分析報(bào)告范文2
關(guān)鍵詞 網(wǎng)絡(luò)文化安全；網(wǎng)絡(luò)輿情；預(yù)警；智能分析
中圖分類(lèi)號(hào)TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào) 1674-6708（2011）57-0213-02
0 引言
隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用的迅速發(fā)展，以數(shù)字內(nèi)容為標(biāo)志、以互聯(lián)網(wǎng)為主要載體、以開(kāi)放、多元、虛擬、交互為特征的網(wǎng)絡(luò)文化，成為文化傳播的主要形式之一。互聯(lián)網(wǎng)在為人們提供大量的有用信息，給學(xué)習(xí)、生活帶來(lái)便利的同時(shí)，也帶來(lái)制造和傳播不良甚至非法網(wǎng)絡(luò)信息等新問(wèn)題。在 Internet 普及的過(guò)程中，網(wǎng)民們積極參與網(wǎng)絡(luò)討論、自由表達(dá)個(gè)人觀點(diǎn)、自主傳播思想文化，從而形成網(wǎng)絡(luò)輿情，網(wǎng)絡(luò)輿情是社會(huì)輿情的直接反映。由于網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)放性和虛擬性，決定了網(wǎng)絡(luò)輿情具有直接性、突發(fā)性和偏差性等特點(diǎn)[1]。網(wǎng)絡(luò)輿情的廣泛傳播常常導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)社會(huì)有關(guān)事件的放大升級(jí)，甚至對(duì)事件的發(fā)展和結(jié)果產(chǎn)生巨大的影響力。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)文化中存在的安全威脅，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)文化內(nèi)容的有效監(jiān)管，加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的及時(shí)監(jiān)測(cè)和有效引導(dǎo)，成為當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。
1 網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)模型構(gòu)建方法
要保障網(wǎng)絡(luò)文化安全，實(shí)現(xiàn)全面、準(zhǔn)確、及時(shí)地掌握網(wǎng)絡(luò)輿情，必須依靠科學(xué)的方法體系，運(yùn)用信息化手段，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)文化安全監(jiān)管系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)是其重要組成部分。
首先必須明確網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)的性質(zhì)和類(lèi)型，采用科學(xué)的研究方法才能建立符合需求的應(yīng)用模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)安全、可靠、有效的應(yīng)用目標(biāo)。
Internet安全對(duì)象不是一般的系統(tǒng)，而是開(kāi)放、人在其中、與社會(huì)系統(tǒng)緊密耦合的復(fù)雜巨系統(tǒng)， Internet安全過(guò)程不是一般工程化的過(guò)程，而是一個(gè)時(shí)時(shí)處處有人參與的、自適應(yīng)的、不斷演化的、不斷涌現(xiàn)出新的整體特性的過(guò)程[2]。因此，在建立網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)時(shí)是由人、機(jī)和環(huán)境構(gòu)成的人機(jī)系統(tǒng)，應(yīng)采用“人網(wǎng)結(jié)合、人機(jī)結(jié)合”的模式，運(yùn)用錢(qián)學(xué)森提出的綜合集成方法[3]，將各行專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)與先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘、檢測(cè)與阻斷、模式識(shí)別、趨勢(shì)分析等處理技術(shù)結(jié)合起來(lái)，充分發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，建立基于“專(zhuān)家群體+數(shù)據(jù)信息+計(jì)算機(jī)技術(shù)+專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)”的系統(tǒng)應(yīng)用模型。圖1為運(yùn)用綜合集成方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)的理想?yún)⒖寄Ｐ汀?/p>
2 網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)總體框架
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展日新月異，威脅網(wǎng)絡(luò)文化安全的網(wǎng)絡(luò)犯罪日益趨向智能化、技術(shù)化，要保障網(wǎng)絡(luò)文化安全，必須綜合運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息處理技術(shù)、人工智能技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。運(yùn)用綜合集成方法構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)模型分為支撐層、數(shù)據(jù)層、分析層和應(yīng)用層四個(gè)層次，具體框架如圖2所示。
3 網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)模型分析
3.1 支撐層
支撐層由Internet和計(jì)算機(jī)軟硬件平臺(tái)構(gòu)成，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為系統(tǒng)上層提供海量數(shù)據(jù)源和信息處理平臺(tái)。
3.2 數(shù)據(jù)層
數(shù)據(jù)層實(shí)現(xiàn)信息采集的功能，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和采集，并進(jìn)行有效的過(guò)濾和存儲(chǔ)，建立網(wǎng)絡(luò)輿情信息庫(kù)。
信息采集是網(wǎng)絡(luò)輿情分析的基礎(chǔ)，采用縱向橫向結(jié)合的采集方式，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)信息和互動(dòng)信息源定點(diǎn)提取的需要。定向采集保證監(jiān)控的深度和實(shí)時(shí)性，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)新聞、論壇、評(píng)論、博客等設(shè)定站點(diǎn)板塊的信息采集。全網(wǎng)采集主要通過(guò)搜索引擎進(jìn)行廣度采集，保證監(jiān)控的覆蓋面。對(duì)采集到的信息需要進(jìn)行必要的預(yù)處理，如格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清理、主題提取、相關(guān)性判斷等，最后形成格式化信息，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。
3.3 分析層
分析層作為系統(tǒng)模型的核心層，主要利用人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情信息的智能分析，生成輿情分析報(bào)告提交給決策機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)智能輔助決策。
1）自動(dòng)摘要
自動(dòng)摘要是通過(guò)智能手段為文檔自動(dòng)形成摘要的技術(shù)，是進(jìn)行信息抽取的重要形式，融合了數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)[4]。用戶(hù)無(wú)需查看全部文檔內(nèi)容，通過(guò)該智能摘要即可快速了解文檔核心內(nèi)容，提高信息利用效率。主要采用基于統(tǒng)計(jì)與基于理解的方法，對(duì)輿情信息中各類(lèi)主題、各類(lèi)傾向形成自動(dòng)摘要。
2）熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)
根據(jù)輿情信息出處的權(quán)威度、評(píng)論數(shù)量、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數(shù)，識(shí)別出給定時(shí)間段內(nèi)的熱門(mén)話(huà)題，利用關(guān)鍵字布控和語(yǔ)義分析，識(shí)別敏感話(huà)題。
3）主題跟蹤
由于主題具有實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性，所以主題跟蹤是一個(gè)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)過(guò)程。針對(duì)熱點(diǎn)話(huà)題，實(shí)時(shí)地進(jìn)行信息跟蹤，分析網(wǎng)絡(luò)上新發(fā)表的新聞文章和論壇帖子，關(guān)注話(huà)題是否與已有主題相同或類(lèi)似。
4）趨勢(shì)分析
通過(guò)對(duì)某個(gè)主題在不同的時(shí)間段內(nèi)被關(guān)注的程度進(jìn)行跟蹤，可以獲取輿情隨時(shí)間的發(fā)展變化趨勢(shì)或規(guī)律，以及地域信息分布，從而提供階段性的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情環(huán)境的監(jiān)控和預(yù)警，進(jìn)行適時(shí)控制和疏導(dǎo)。
5）傾向性分析
對(duì)每個(gè)主題，將各種信息進(jìn)行自動(dòng)聚合并利用文本聚類(lèi)和觀點(diǎn)挖掘技術(shù)對(duì)信息闡述的觀點(diǎn)、主旨進(jìn)行傾向性分析，判別信息的發(fā)展趨勢(shì)，從而明確公眾對(duì)相關(guān)熱點(diǎn)事件所持的態(tài)度和傾向，以便幫助政府職能部門(mén)及時(shí)了解社情民意，做出及時(shí)反饋。
6）輿情分析報(bào)告
將智能分析的結(jié)果形成簡(jiǎn)報(bào)、報(bào)告、圖表等智能輿情報(bào)告，為相關(guān)職能部門(mén)快速、全面掌握網(wǎng)絡(luò)輿情爆發(fā)點(diǎn)和事態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，做出正確輿論引導(dǎo)，提供可信的分析依據(jù)。
3.4 應(yīng)用層
應(yīng)用層是人機(jī)交互層，一方面用戶(hù)可以通過(guò)一定的軟件環(huán)境對(duì)輿情信息的采集及輿情分析過(guò)程加以指導(dǎo)；另一方面則將輿情分析結(jié)果以直觀、簡(jiǎn)潔的形式展現(xiàn)給用戶(hù)，便于用戶(hù)深入理解輿情信息，同時(shí)，提供信息檢索功能，用戶(hù)可以針對(duì)系統(tǒng)預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞進(jìn)行定制查詢(xún)，并能夠根據(jù)指定條件對(duì)熱點(diǎn)話(huà)題、關(guān)鍵信息及傾向性進(jìn)行查詢(xún)，采用多種檢索方式，可以有效提高信息檢索的準(zhǔn)確率。
更為重要的是，應(yīng)用層將結(jié)合智能決策系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情信息的智能決策。針對(duì)熱點(diǎn)信息與突發(fā)事件進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)的先驗(yàn)專(zhuān)家知識(shí)進(jìn)行推理判斷，形成最終的輿情分析結(jié)果，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)輿情預(yù)警。同時(shí)，對(duì)每次輿情預(yù)警進(jìn)行必要的評(píng)價(jià)，優(yōu)化預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，調(diào)整和完善知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)的知識(shí)，使預(yù)測(cè)意見(jiàn)更接近實(shí)際情況，提高輿情分析的準(zhǔn)確率。
4 結(jié)論
本文針對(duì)Internet安全對(duì)象的特點(diǎn)，運(yùn)用綜合集成方法構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)文化安全預(yù)警系統(tǒng)模型。該模型采用縱向橫向相結(jié)合的采集方式，保證了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)海量信息監(jiān)測(cè)的深度、廣度和實(shí)時(shí)性，運(yùn)行人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)和智能決策系統(tǒng)對(duì)輿情信息進(jìn)行智能分析和智能決策，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)問(wèn)題并實(shí)時(shí)跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)文化安全態(tài)勢(shì)的預(yù)報(bào)和對(duì)危機(jī)的快速反應(yīng)，通過(guò)輿情評(píng)價(jià)模塊將有助于完善系統(tǒng)模型，提高預(yù)警的準(zhǔn)確率。
參考文獻(xiàn)
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人工智能發(fā)展分析報(bào)告范文3
論文摘要：隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐步發(fā)展起來(lái)，作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)信息技術(shù)中的一項(xiàng)較為新興的技術(shù)，綜合運(yùn)用了數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模式識(shí)別、計(jì)算智能、人工智能等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，主要是從大量的數(shù)據(jù)中來(lái)發(fā)現(xiàn)和挖掘一些隱含的有價(jià)值的知識(shí)，從大型的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)中挖掘一些人們比較感興趣的知識(shí)，本文主要講了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保護(hù)設(shè)備故障信息中的實(shí)現(xiàn)方法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)保護(hù)設(shè)備故障信息管理的基本功能等問(wèn)題。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)信息技術(shù)中的一項(xiàng)較為新興的技術(shù)，綜合運(yùn)用了數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模式識(shí)別、計(jì)算智能、人工智能等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，主要是從大量的數(shù)據(jù)中來(lái)發(fā)現(xiàn)和挖掘一些隱含的有價(jià)值的知識(shí)，也就是從大型的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)中挖掘一些人們比較感興趣的知識(shí)，這些被提取的知識(shí)通常會(huì)表現(xiàn)為模式、規(guī)律、規(guī)則和概念，將數(shù)據(jù)挖掘的所有對(duì)象定義成數(shù)據(jù)庫(kù)或者是文件系統(tǒng)以及其他的一些組織在一起的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也是現(xiàn)在智能理論系統(tǒng)的重要研究?jī)?nèi)容，已經(jīng)開(kāi)始被應(yīng)用于行政管理、醫(yī)學(xué)、金融、商業(yè)、工業(yè)等不同的領(lǐng)域當(dāng)中，在保護(hù)設(shè)備故障信息管理方面發(fā)揮出了積極的作用。
一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念
隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐步發(fā)展起來(lái)，主要是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和挖掘一些隱含的有價(jià)值的有用信息和知識(shí)，這些被提取的知識(shí)通常會(huì)表現(xiàn)為模式、規(guī)律、規(guī)則和概念，將數(shù)據(jù)挖掘的所有對(duì)象定義成數(shù)據(jù)庫(kù)或者是文件系統(tǒng)以及其他的一些組織在一起的數(shù)據(jù)集合，當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)逐漸被應(yīng)用于了醫(yī)藥業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、制造業(yè)、電信業(yè)、銀行業(yè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等不同的領(lǐng)域，隨著計(jì)算技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，在故障診斷過(guò)程中所采集到的數(shù)據(jù)可以被廣泛地存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，如果依然采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法來(lái)對(duì)這些海量的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，不僅會(huì)浪費(fèi)大量的實(shí)踐而且也很難挖掘到有效的信息數(shù)據(jù)，同時(shí)，盡管智能診斷以及專(zhuān)家系統(tǒng)等方式在故障的診斷過(guò)程中已經(jīng)被得到了廣泛的應(yīng)用，但是這些方法卻仍然存在著很多推理困難、知識(shí)瓶頸等一些尚未完全被解決的問(wèn)題，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就可以比較有效地來(lái)解決這些難題，在故障診斷的過(guò)程中發(fā)揮其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。從不同的角度進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分為不同的方法，就目前的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法主要有遺傳算法、粗集方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及決策樹(shù)方法等。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保護(hù)設(shè)備故障信息中的實(shí)現(xiàn)方法
1.基本原理。在設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行一系列的故障診斷，也就是說(shuō)根據(jù)這一設(shè)備的運(yùn)行記錄，對(duì)其運(yùn)行的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)其可能存在的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)，故障診斷的實(shí)質(zhì)就是一種模式識(shí)別方式，對(duì)機(jī)器設(shè)備的故障進(jìn)行診斷的過(guò)程也就是該模式匹配和獲取的過(guò)程。
2.對(duì)故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘方法建模。針對(duì)機(jī)械故障的診斷來(lái)說(shuō)，首先就應(yīng)當(dāng)獲取一些關(guān)于本機(jī)組的一些運(yùn)行參數(shù)，既要包括機(jī)器在正常運(yùn)行以及平穩(wěn)工作時(shí)的信息數(shù)據(jù)，也應(yīng)當(dāng)包括機(jī)器在出現(xiàn)故障時(shí)的一些信息數(shù)據(jù)，在現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中往往就會(huì)存在著相應(yīng)的正常工作狀態(tài)下以及出現(xiàn)故障時(shí)的不同運(yùn)行參數(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)就是從這些雜亂無(wú)章的信息樣本庫(kù)中找出其中所隱藏著的內(nèi)在規(guī)律，并且從中提取各自故障的不同特征，在對(duì)故障的模式進(jìn)行劃分時(shí)，我們通常可以借助概率統(tǒng)計(jì)的方式，在對(duì)故障模式進(jìn)行識(shí)別時(shí)可以采用較為成熟的關(guān)聯(lián)規(guī)則理論，實(shí)現(xiàn)變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并最終得到分類(lèi)所需要用到的一些規(guī)則，從而最終達(dá)到分類(lèi)的目的，依據(jù)這些規(guī)則，就可以對(duì)一些新來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，而且可以準(zhǔn)確地對(duì)故障進(jìn)行分類(lèi)，找出故障所產(chǎn)生的原因和解決故障的正確方法。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)保護(hù)設(shè)備故障信息管理的基本功能
1.數(shù)據(jù)傳輸功能。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)保護(hù)設(shè)備故障信息管理與分析系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)來(lái)源就是故障信息的分站系統(tǒng)，而分站系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是各個(gè)子站的一個(gè)數(shù)據(jù)匯總，而保護(hù)設(shè)備故障信息管理與分析系統(tǒng)所采用的獲取數(shù)據(jù)的主要方式就是一些專(zhuān)門(mén)的通信程序構(gòu)建起系統(tǒng)與分站之間的聯(lián)系，將分站上的一些匯總數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦收闲畔⑾到y(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，分析系統(tǒng)所具有的數(shù)據(jù)傳輸功能，在進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理時(shí)又能做到不影響原先分站數(shù)據(jù)庫(kù)的正常運(yùn)行，并且具備抗干擾能力強(qiáng)、計(jì)算效率高的優(yōu)點(diǎn)。
2.數(shù)據(jù)的分析功能。系統(tǒng)在正常運(yùn)行時(shí)，會(huì)從故障信息子站或者是分站采集相關(guān)的數(shù)據(jù)并且對(duì)這些采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，最終得到有用的數(shù)據(jù)信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)龐大的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、分類(lèi)以及整理，能夠有效地找出有用的信息，歸并一些冗余的信息，對(duì)信息進(jìn)行有效地存儲(chǔ)和分類(lèi)。另外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還具有信息查詢(xún)的功能，可以進(jìn)行不同條件下的查詢(xún)，例如按時(shí)間段、報(bào)告類(lèi)型、設(shè)備型號(hào)以及單位等進(jìn)行查詢(xún)，實(shí)現(xiàn)查詢(xún)后的備份轉(zhuǎn)存等，根據(jù)故障信息系統(tǒng)所提供高的數(shù)據(jù)信息以及本系統(tǒng)庫(kù)中所保存的一些整定阻抗值，可以通過(guò)邏輯判斷生產(chǎn)繼電保護(hù)動(dòng)作的分析報(bào)告，主要包括對(duì)故障過(guò)程的簡(jiǎn)述、故障切除情況以及保護(hù)動(dòng)作情況等，可以便于繼電保護(hù)人員直觀的對(duì)保護(hù)裝置的動(dòng)作情況進(jìn)行分析。
四、結(jié)語(yǔ)
隨著企業(yè)自動(dòng)化程度的不斷提高以及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅速發(fā)展，很多企業(yè)在一些重要的設(shè)備方面都安裝了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的一些重要參數(shù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地解決設(shè)備故障診斷中的一些知識(shí)獲取瓶頸，將數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)充分應(yīng)用到監(jiān)控系統(tǒng)中，有效解決故障診斷中的一些困難，事實(shí)證明，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到故障診斷中是非常有效的，也是值得研究和學(xué)習(xí)的新型技術(shù)手段。
參考文獻(xiàn)
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人工智能發(fā)展分析報(bào)告范文4
根據(jù)原國(guó)家新聞出版廣電總局的年度新聞出版產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告，2016年期刊總印數(shù)比前一年降低6.3%，總印張降低9.4%；與2016年相比，2017年期刊出版總印數(shù)降低7.6%，總印張降低10.1%；與2017年相比，2018年期刊出版總印數(shù)降低8.0%，總印張降低7.3%。反觀數(shù)字出版，2016年數(shù)字出版總收入5720.85億元，2017年數(shù)字出版總收入7071.93億元，2018年數(shù)字出版總收入8330.78億元。可以預(yù)見(jiàn)，隨著時(shí)間的推移，數(shù)字出版在期刊領(lǐng)域也將承擔(dān)越來(lái)越重要的角色。由于數(shù)字出版的發(fā)展和技術(shù)發(fā)展密不可分，本文嘗試從技術(shù)的角度分析數(shù)字出版態(tài)勢(shì)，并進(jìn)一步探討我國(guó)科技期刊的發(fā)展態(tài)勢(shì)以及新技術(shù)可能為數(shù)字出版帶來(lái)的變化。
一、數(shù)字出版領(lǐng)域和新技術(shù)領(lǐng)域關(guān)鍵詞
在數(shù)字出版方面，本文研究了2019年數(shù)字出版會(huì)議和期刊編輯領(lǐng)域的論文來(lái)探討數(shù)字出版領(lǐng)域的關(guān)鍵詞。在技術(shù)方面，本文通過(guò)調(diào)研互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展了解了新技術(shù)的關(guān)鍵詞。1．?dāng)?shù)字出版領(lǐng)域的關(guān)鍵詞。2019年，重要的數(shù)字出版會(huì)議主辦方主要有中國(guó)期刊協(xié)會(huì)和中國(guó)新聞出版研究院。會(huì)議報(bào)告題目關(guān)于數(shù)字出版的關(guān)鍵詞有：數(shù)字產(chǎn)業(yè)、生態(tài)、經(jīng)濟(jì)模式、數(shù)據(jù)、移動(dòng)、互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)、5G、AR+、人工智能/AI/機(jī)器人、平臺(tái)、云計(jì)算、新媒體、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新產(chǎn)品、智慧產(chǎn)品、知識(shí)付費(fèi)、微課程、全媒體、在線、智庫(kù)、閱讀、精準(zhǔn)、IP、傳播、數(shù)字出版、知識(shí)服務(wù)、融合發(fā)展、出版未來(lái)、人才等。在期刊調(diào)研方面，本文調(diào)研了期刊和編輯出版領(lǐng)域的重要期刊——《中國(guó)科技期刊研究》《科技與出版》《編輯學(xué)報(bào)》等，分析了2019年刊發(fā)的文章。這些文章涉及數(shù)字出版領(lǐng)域的關(guān)鍵詞主要有：媒體融合、5G、AR、移動(dòng)出版、xml/html、共媒體云和自媒體庫(kù)、人工智能、平臺(tái)、產(chǎn)品、APP、在線、新媒體、區(qū)塊鏈、知識(shí)圖譜、知識(shí)服務(wù)、社區(qū)服務(wù)、精準(zhǔn)推送、全媒體、智慧媒體、數(shù)字出版、造船、有聲閱讀、賦能、書(shū)刊互動(dòng)、轉(zhuǎn)型、智庫(kù)、知識(shí)付費(fèi)、編輯出版工具等。從上述關(guān)鍵詞我們可以分析出，在數(shù)字出版方面，期刊和技術(shù)方分別都在哪些方面開(kāi)展了工作，期刊在數(shù)字出版方面的融合可以從哪些方面突破。圖1是從2019年度相關(guān)會(huì)議和期刊論文調(diào)研得出的與數(shù)字出版相關(guān)的關(guān)鍵詞。從中可以看出，數(shù)字出版會(huì)議和相關(guān)報(bào)告更多地從技術(shù)層面出發(fā)，考慮技術(shù)、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)。數(shù)字出版相關(guān)論文更多地從編輯出版角度進(jìn)行分析，涉及期刊出版各環(huán)節(jié)。關(guān)鍵詞方面兩者有所重疊，也有所不同。例如，數(shù)字出版相關(guān)論文較少關(guān)注5G、產(chǎn)品，更多關(guān)注和專(zhuān)業(yè)以及學(xué)術(shù)研究息息相關(guān)的數(shù)據(jù)（尤其是科學(xué)數(shù)據(jù)）、知識(shí)服務(wù)、編輯業(yè)務(wù)和人才隊(duì)伍；而數(shù)字出版會(huì)議和相關(guān)報(bào)告則相對(duì)較多地關(guān)注5G、IP運(yùn)營(yíng)等技術(shù)或者產(chǎn)品。雙方均關(guān)注融合發(fā)展、數(shù)字出版、人工智能、新媒體等。專(zhuān)業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和編輯出版團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在一定程度上融合，但是雙方的發(fā)力點(diǎn)還是有所不同。因此，若要促進(jìn)科技期刊融合發(fā)展，編輯出版方需要更好地表述自己的需求，技術(shù)方也需要更深入地做好需求調(diào)研，更好地按照期刊的思路研發(fā)產(chǎn)品，如此建設(shè)的系統(tǒng)和平臺(tái)才能更好滿(mǎn)足期刊出版的需求。上述調(diào)研也給數(shù)字出版的研究帶來(lái)啟發(fā)。一方面，研究數(shù)字出版可從期刊編輯工作流程出發(fā)，研究各個(gè)環(huán)節(jié)中哪些環(huán)節(jié)可以利用數(shù)字化提高工作效率，或者整個(gè)工作流程中有哪些困難需要機(jī)器幫助解決；或從現(xiàn)有數(shù)字出版的實(shí)際態(tài)勢(shì)出發(fā)，研究同行在做哪些工作。另一方面，可研究新技術(shù)的特點(diǎn)，即研究其可能給數(shù)字出版領(lǐng)域帶來(lái)哪些變化。2．新技術(shù)關(guān)鍵詞。那么，我們需要關(guān)注哪些新技術(shù)呢？哪些新技術(shù)能代表新一代互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展呢？2019年第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)在浙江烏鎮(zhèn)召開(kāi)，會(huì)議的主題是“智能互聯(lián)開(kāi)放合作——攜手共建網(wǎng)絡(luò)空間命運(yùn)共同體”。會(huì)上公布了15項(xiàng)代表性領(lǐng)先的科技成果，它們的主要關(guān)鍵詞是人工智能、機(jī)器、分布式、共享、智慧、自適應(yīng)、5G等，這些關(guān)鍵詞也說(shuō)明了新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向，是近幾年技術(shù)領(lǐng)域的重點(diǎn)。我們可以看出，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，尤其是和數(shù)字出版息息相關(guān)的新技術(shù)，是5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等。另外，還有和數(shù)字出版領(lǐng)域緊密結(jié)合的碎片化技術(shù)、語(yǔ)義技術(shù)、新媒體技術(shù)（微信公眾號(hào)、小程序、短視頻等）。下面我們逐一分析這些技術(shù)的特點(diǎn)，以便后續(xù)進(jìn)一步探討它們?cè)跀?shù)字出版方面的應(yīng)用。5G是下一代信息社會(huì)建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施，它的特點(diǎn)是高速率、大容量、低延時(shí)、低功耗，這些特點(diǎn)使得更多資源可以部署到云上，單位時(shí)間可以傳輸更多的內(nèi)容或者整合更大量的數(shù)據(jù)；使得虛擬現(xiàn)實(shí)、萬(wàn)物互聯(lián)等成為可能；也使得智慧城市、智慧社區(qū)等得以實(shí)現(xiàn)。從期刊出版的角度來(lái)說(shuō)，5G將可能改變知識(shí)內(nèi)容、平臺(tái)、存儲(chǔ)、流通、渠道、服務(wù)、消費(fèi)、終端呈現(xiàn)等的方式，對(duì)行業(yè)帶來(lái)深度的變革。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)分析技術(shù)、事件處理技術(shù)、數(shù)據(jù)流通技術(shù)。我們可以從數(shù)據(jù)采集與處理、數(shù)據(jù)挖掘與分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用方面去思考期刊出版相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、處理、重新聚合、呈現(xiàn)形式等，思考大數(shù)據(jù)技術(shù)可能為數(shù)字出版帶來(lái)哪些新的應(yīng)用。我們可以從分布式存儲(chǔ)方面考慮期刊相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)、設(shè)計(jì)以及分布式關(guān)系模型；可以從數(shù)據(jù)流通角度考慮期刊數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量、安全等；可以從數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力，從而考慮新一代數(shù)字出版服務(wù)業(yè)態(tài)。云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式，云計(jì)算的計(jì)算速度甚至達(dá)到每秒10萬(wàn)億次，可以將繁多的系統(tǒng)以及云資源連接在一起以提供各種服務(wù)。云計(jì)算的特點(diǎn)是可以有效兼容各種不同種類(lèi)的硬件和軟件，支持資源以及新業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，具有高可擴(kuò)展性；支持多業(yè)務(wù)體系按需服務(wù)，按需配備計(jì)算能力和資源；使用數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來(lái)提高可靠性；使用戶(hù)突破時(shí)間和空間的限制享受虛擬現(xiàn)實(shí)的服務(wù)；支持海量信息處理以便提供超大規(guī)模服務(wù)等［1］。云計(jì)算技術(shù)逐漸成熟，將使得對(duì)運(yùn)算能力要求高的產(chǎn)品得以運(yùn)用，使得對(duì)運(yùn)算能力要求高的服務(wù)得以實(shí)現(xiàn)，使得跨空間、跨時(shí)間的虛擬服務(wù)成為現(xiàn)實(shí)，使得跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫(kù)的資源得以快速整合。人工智能產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算能力三大要素的推動(dòng)下逐漸成熟，人工智能研究讓計(jì)算機(jī)模擬人的思考過(guò)程以及智能行為，如學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解、自動(dòng)推理、智能檢索、思考、規(guī)劃等，其相關(guān)的技術(shù)包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等［2］。期刊可以思考，現(xiàn)階段或者未來(lái)在數(shù)字出版中，哪些環(huán)節(jié)可以用計(jì)算機(jī)或者機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)，思考利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器人可以幫助我們實(shí)現(xiàn)哪些人工難以完成的工作。物聯(lián)網(wǎng)作為信息通信技術(shù)的典型代表，其技術(shù)和應(yīng)用的普及以及逐漸成熟，將推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入萬(wàn)物互聯(lián)的新時(shí)代，可穿戴設(shè)備、智能家居、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能機(jī)器人等新設(shè)備將接入互聯(lián)網(wǎng)。這使得未來(lái)學(xué)術(shù)出版物的產(chǎn)品、終端等呈現(xiàn)多樣化。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)可以更多地思考學(xué)術(shù)出版的產(chǎn)品以及終端。區(qū)塊鏈技術(shù)的特點(diǎn)是去中心化、分布式和安全。期刊可以從這三個(gè)特點(diǎn)考慮在這方面有要求的產(chǎn)品和環(huán)節(jié)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)包括VR（虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)）、AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)）和MR（混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)）。VR是利用電腦模擬產(chǎn)生虛擬世界，讓使用者如同身臨其境一般，是純虛擬數(shù)字畫(huà)面。AR是通過(guò)電腦技術(shù)將虛擬的信息應(yīng)用到真實(shí)世界，真實(shí)的環(huán)境和虛擬的物體實(shí)時(shí)地疊加到同一個(gè)畫(huà)面或空間，是虛擬數(shù)字畫(huà)面和裸眼現(xiàn)實(shí)。MR包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)，指的是結(jié)合數(shù)字化的現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界而產(chǎn)生的新可視化環(huán)境，MR是數(shù)字化現(xiàn)實(shí)加虛擬數(shù)字畫(huà)面。虛擬現(xiàn)實(shí)的特點(diǎn)將使得學(xué)術(shù)傳播更加真實(shí)、直觀、多方位、多角度。和期刊緊密結(jié)合的語(yǔ)義技術(shù)、碎片化技術(shù)、新媒體技術(shù)、視頻技術(shù)等，這些期刊界比較熟悉，這里不再贅述。
二、我國(guó)科技期刊數(shù)字出版狀況
根據(jù)《中國(guó)科技期刊發(fā)展藍(lán)皮書(shū)（2017）》統(tǒng)計(jì)，我國(guó)科技期刊中，5020種期刊共有1375個(gè)主管單位、4381個(gè)出版單位。平均每個(gè)出版單位出版1.15本期刊，僅出版1種期刊的出版單位就有4205家［3］。我們可以看出，我國(guó)期刊眾多，但是小而散，這些小而散的科技期刊很難有比較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力單獨(dú)開(kāi)展數(shù)字出版的轉(zhuǎn)型。尤其是和國(guó)際大出版商相比，我國(guó)科技期刊的數(shù)字出版還落后很多。進(jìn)行國(guó)際合作的英文學(xué)術(shù)期刊，充分利用國(guó)際數(shù)字出版平臺(tái)，在一些流程中實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，是眾多國(guó)內(nèi)英文科技期刊的選擇。即使如此，我國(guó)科技期刊一直堅(jiān)持不懈地利用一切可利用的資源逐步摸索出自己的數(shù)字化發(fā)展之路。在科技期刊數(shù)字出版過(guò)程中，期刊出版人體驗(yàn)了如圖2（1）到（5）所示的媒體傳播發(fā)展過(guò)程。尤其是近幾年，科技期刊媒體融合技術(shù)和產(chǎn)品日新月異，科技期刊、期刊集群、超大規(guī)模刊群均在數(shù)字出版和媒體融合方面做了大量探索，并取得一定的成績(jī)。圖2媒體傳播的發(fā)展1．期刊的數(shù)字出版我國(guó)科技期刊在數(shù)字出版方面?zhèn)戎赜谄诳霭嫒鞒痰臄?shù)字化以及為學(xué)科服務(wù)。目前，我國(guó)科技期刊出版流程中很多環(huán)節(jié)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、融媒體發(fā)展。科技期刊數(shù)字出版的重點(diǎn)是采編審校、出版、學(xué)術(shù)傳播和知識(shí)服務(wù)等環(huán)節(jié)。在出版方面，我國(guó)很多科技期刊除出版整期外，還做優(yōu)先出版、預(yù)出版，也有期刊支持已經(jīng)提交預(yù)印本庫(kù)的文章，還有期刊平臺(tái)支持連續(xù)文章出版。相當(dāng)數(shù)量的科技期刊實(shí)現(xiàn)了xml制作、html展示、全媒體出版，并實(shí)現(xiàn)一次制作多元，還支持讀者針對(duì)文章內(nèi)容、圖、表等進(jìn)行交流和評(píng)論，甚至記筆記、翻譯和分享。我國(guó)有100多家期刊加入雙語(yǔ)出版，使得中文期刊的文章被翻譯后得以在海外傳播。也有期刊打造多媒體欄目，有的視頻，通過(guò)多媒體的方式為讀者直觀地呈現(xiàn)原始的研究成果和重大發(fā)現(xiàn)。在學(xué)術(shù)傳播方面，期刊也是百花齊放。有的通過(guò)論文改編或者寫(xiě)文章評(píng)論的方式在其他平臺(tái)進(jìn)行學(xué)術(shù)推廣；有的充分利用各種數(shù)據(jù)庫(kù)、社交平臺(tái)、學(xué)術(shù)傳播平臺(tái)、學(xué)術(shù)媒體進(jìn)行學(xué)術(shù)傳播，例如《中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)》的平臺(tái)可以直接對(duì)接ResearchGate傳播期刊論文；有的開(kāi)通微信、微博、博客等進(jìn)行學(xué)術(shù)社交；有的做精準(zhǔn)推送；有的增加在線的微視頻、音頻等內(nèi)容；有的充分利用新媒體領(lǐng)域的短視頻平臺(tái)，如今日頭條、九州云播等開(kāi)展專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)推廣活動(dòng)。在知識(shí)服務(wù)方面充分發(fā)揮學(xué)科特色，如將研究區(qū)域嵌入地圖，進(jìn)行線上線下推送相關(guān)專(zhuān)業(yè)信息、科普信息等；或者充分利用淘寶、抖音、快手等平臺(tái)展示專(zhuān)業(yè)內(nèi)容或科普內(nèi)容。2．期刊集群的數(shù)字出版期刊集群側(cè)重為所屬期刊提供各種單刊不易實(shí)現(xiàn)的服務(wù)，降低刊均成本。例如，學(xué)科刊群比單個(gè)期刊容易整合更多學(xué)科資源，為本學(xué)科提供更豐富的服務(wù)，并且還能為所屬期刊提供多種出版服務(wù)，進(jìn)行整體學(xué)術(shù)推廣，相比單刊有更大的學(xué)術(shù)影響力。近些年有眾多聲音指出，我國(guó)科技期刊很難與國(guó)際大出版商同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)的原因是我國(guó)期刊小散弱，因此呼吁我國(guó)期刊規(guī)模化發(fā)展和集群化發(fā)展。這些年也確實(shí)形成了一系列的期刊集群，并逐年擴(kuò)大，如中華醫(yī)學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)期刊集群、科學(xué)出版社期刊群、高等教育出版社期刊集群、清華大學(xué)出版社期刊群、浙江大學(xué)出版社期刊群、中國(guó)光學(xué)期刊群、中國(guó)地理資源期刊集群等。這些期刊群均建設(shè)了自己的網(wǎng)站，并獲得了一定的資金支持。在資源整合方面，如中國(guó)材料期刊網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了期刊資源的集成，除此之外還整合了圖書(shū)、專(zhuān)利、專(zhuān)家、會(huì)議等學(xué)科資源，并增加了虛擬專(zhuān)輯、會(huì)議系統(tǒng)等。中國(guó)煤炭網(wǎng)有期刊庫(kù)、專(zhuān)題庫(kù)、專(zhuān)家?guī)臁⒁曨l庫(kù)以及煤炭視聽(tīng)板塊（專(zhuān)家報(bào)告、特別訪談、煤炭科普、會(huì)議活動(dòng)等），整合了行業(yè)資源。在平臺(tái)建設(shè)方面，清華大學(xué)出版社期刊集群平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了預(yù)出版、OA出版等，還制定TUP-JATS的xml標(biāo)準(zhǔn)。浙江大學(xué)出版社期刊中心實(shí)現(xiàn)了全流程的數(shù)字化期刊集群平臺(tái)建設(shè)，平臺(tái)集投審稿、內(nèi)容、運(yùn)營(yíng)推廣、讀者服務(wù)于一體，打通底層數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多終端訪問(wèn)。中華醫(yī)學(xué)會(huì)建設(shè)CAMJATS標(biāo)準(zhǔn)，采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)處理期刊相關(guān)數(shù)據(jù)，曾中標(biāo)國(guó)家數(shù)字復(fù)合出版工程的試點(diǎn)單位和示范單位，并升級(jí)采編平臺(tái)以及出版平臺(tái)，進(jìn)一步進(jìn)行資源整合，實(shí)現(xiàn)采、編、審、排、加工、多形態(tài)、富媒體出版、移動(dòng)出版、質(zhì)量管理、新媒體學(xué)術(shù)推廣、期刊銷(xiāo)售、會(huì)議服務(wù)等一體化、現(xiàn)代化的出版和服務(wù)體系。高等教育出版社實(shí)現(xiàn)采編、運(yùn)營(yíng)管理、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與海外合作的體系化發(fā)展。在學(xué)術(shù)推廣方面，國(guó)內(nèi)的期刊集群化平臺(tái)常對(duì)接一些學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)和學(xué)術(shù)推廣平臺(tái)，例如Almetric、TrendMD、Kudos、PubMed、CSCD、百度學(xué)術(shù)等。在知識(shí)服務(wù)方面，國(guó)內(nèi)的學(xué)科期刊集群通常整合該學(xué)科的各種學(xué)術(shù)資源，為該學(xué)科研究人員提供知識(shí)服務(wù)，或者為期刊、編輯等提供行業(yè)服務(wù)。例如中國(guó)激光雜志社提供協(xié)同會(huì)議系統(tǒng)、DOI注冊(cè)、編輯加工等行業(yè)服務(wù)，該集群通過(guò)舉辦會(huì)議聚攏專(zhuān)家資源和學(xué)術(shù)資源，同時(shí)也為光學(xué)領(lǐng)域提供服務(wù)［4］。3．超大期刊集群的數(shù)字出版國(guó)內(nèi)的超大期刊集群，有知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普、龍?jiān)础⒊堑龋攸c(diǎn)是能更好地利用大數(shù)據(jù)資源和技術(shù)為期刊出版的上游、期刊出版環(huán)節(jié)以及期刊出版的下游提供服務(wù)。下面以知網(wǎng)為例敘述超大期刊群的數(shù)字出版。知網(wǎng)整合了我國(guó)95%以上的中文學(xué)術(shù)資源，擁有我國(guó)最大最全的中文學(xué)術(shù)資源庫(kù)，也擁有我國(guó)最廣最全的讀者群。知網(wǎng)在期刊上游環(huán)節(jié)，為作者以及研究人員提供的服務(wù)有：如何查資料、如何申請(qǐng)課題、怎么做實(shí)驗(yàn)、怎么做科研等信息；讀者可通過(guò)中國(guó)知網(wǎng)、CNKISCHOLAR、全球?qū)W術(shù)快報(bào)、CNKI知識(shí)元搜索（碎片化地搜索圖、表、概念、數(shù)字……）等檢索學(xué)術(shù)論文、基金、碎片化資源、全媒體資源等；可以通過(guò)龐大的學(xué)者成果庫(kù)、學(xué)者圈子等獲取專(zhuān)家信息，進(jìn)行學(xué)術(shù)社交；可以通過(guò)研究型學(xué)習(xí)平臺(tái)獲取或者管理自己關(guān)注的學(xué)術(shù)資源；可以通過(guò)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取學(xué)術(shù)熱點(diǎn)等信息。在期刊全流程出版環(huán)節(jié)，編輯可以利用選題策劃、學(xué)術(shù)熱點(diǎn)、期刊按需出版中的用戶(hù)分析等模塊進(jìn)行選題策劃，利用采編排發(fā)一體化出版系統(tǒng)（包括學(xué)術(shù)不端檢測(cè)、文章創(chuàng)新性檢測(cè)、
人工智能發(fā)展分析報(bào)告范文5
然而，這位萌妹子成為“微信紅人”后卻問(wèn)題不斷。5月30日，部分小冰公號(hào)在對(duì)話(huà)時(shí)出現(xiàn)了“無(wú)應(yīng)答”“答非所問(wèn)”“重復(fù)回答”等故障。研發(fā)方就此致歉，稱(chēng)為公測(cè)期準(zhǔn)備的10萬(wàn)個(gè)小冰賬號(hào)于上線首日被搶注一空，同時(shí)與小冰聊天的用戶(hù)超過(guò)百萬(wàn)，導(dǎo)致?lián)矶隆Ａ硪环矫妫灿小安糠中”或v訊微信系統(tǒng)誤判為SPAM賬號(hào)”，即垃圾賬號(hào)的原因。
5月31日，認(rèn)證為“微軟必應(yīng)項(xiàng)目經(jīng)理”的新浪微博公號(hào)稱(chēng)“企鵝有時(shí)候不讓我說(shuō)話(huà)”。次日，微軟宣布，“騰訊公司在未做任何說(shuō)明的情況下，突然開(kāi)始大規(guī)模殺死在各個(gè)聊天群組之中的小冰賬號(hào)。”被視作“奇兵”的小冰，僅三天即告夭折，而其在聲明中使用的“屠刀”等措辭，將這次紛爭(zhēng)升格為了戰(zhàn)爭(zhēng)。
微軟方面指責(zé)騰訊以微信出現(xiàn)假冒賬號(hào)為借口，封殺了全部真正的小冰。并稱(chēng)在上線伊始，雙方就建立了溝通渠道，“我們建議可采用任何形式的合作，雙方的溝通本來(lái)正在進(jìn)行”。騰訊公司則聲稱(chēng)，接到了大量用戶(hù)詢(xún)問(wèn)，擔(dān)心這款產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)方式是否會(huì)泄露用戶(hù)聊天內(nèi)容。“經(jīng)查證后發(fā)現(xiàn)該產(chǎn)品涉及模擬用戶(hù)操作、誘導(dǎo)用戶(hù)拉群、批量注冊(cè)垃圾賬號(hào)等影響平臺(tái)規(guī)則和用戶(hù)體驗(yàn)的違規(guī)行為”。但騰訊亦稱(chēng)仍在與微軟溝通。 雙方談判隨后終告失敗。微軟在近幾天內(nèi)迅速與易信、米聊合作，讓小冰在上述平臺(tái)“復(fù)活”。此外，微軟還稱(chēng)將與觸寶結(jié)合，擔(dān)當(dāng)用戶(hù)生活服務(wù)私人助手；并與奇虎360公司達(dá)成“戰(zhàn)略合作”，預(yù)期在“人工智能、移動(dòng)互聯(lián)等方面展開(kāi)深度技術(shù)合作”。而騰訊方面亦在開(kāi)發(fā)自己的語(yǔ)音智能產(chǎn)品。
圍繞語(yǔ)音智能的一場(chǎng)大戰(zhàn)似已拉開(kāi)序幕。 一度“失聰”
在2011年Siri隨iPhone 4s面世之前，無(wú)論是語(yǔ)音應(yīng)用還是人工智能領(lǐng)域，這樣的“熱鬧”都還不可想象。
就算是中國(guó)語(yǔ)音應(yīng)用第一品牌科大訊飛股份有限公司（下稱(chēng)科大訊飛），語(yǔ)音支撐軟件在2010年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入也僅6400萬(wàn)元。業(yè)界公認(rèn)該公司占據(jù)語(yǔ)音應(yīng)用60%以上市場(chǎng)份額，換言之，市場(chǎng)總量不過(guò)1億元，且主要是基于語(yǔ)音合成業(yè)務(wù)。海通證券分析師陳美鳳測(cè)算，由語(yǔ)音識(shí)別業(yè)務(wù)帶來(lái)的營(yíng)業(yè)收入不到語(yǔ)音支撐軟件收入的10%。
語(yǔ)音應(yīng)用主要分為三大部分，語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成和聲紋識(shí)別，其中聲紋識(shí)別技術(shù)目前尚未真正形成市場(chǎng)。如果說(shuō)將Siri及其同類(lèi)產(chǎn)品看作一個(gè)“人”的話(huà)，語(yǔ)音識(shí)別可以視作他的耳朵，而語(yǔ)音合成則是“嘴巴”。
讓機(jī)器人“說(shuō)話(huà)”更容易。早期的語(yǔ)音合成可以簡(jiǎn)單理解為“錄音+重放”。首先邀請(qǐng)一名閱讀者錄制較常出現(xiàn)的詞句。而后在“說(shuō)話(huà)”時(shí)，將文本切割為短句、詞語(yǔ)甚至是發(fā)音片斷，與錄音資料進(jìn)行匹配后播放。但這種做法有時(shí)會(huì)令語(yǔ)句聽(tīng)起來(lái)相對(duì)生硬，甚或較難理解，因此自上世紀(jì)80年代以來(lái)，對(duì)語(yǔ)音合成技術(shù)的改進(jìn)主要是針對(duì)自然度和音質(zhì)。這一技術(shù)在公交、地鐵等公共廣播系統(tǒng)應(yīng)用已久，智能手機(jī)出現(xiàn)后也被廣泛用于讀書(shū)、讀報(bào)軟件。
一度成為語(yǔ)音應(yīng)用瓶頸的是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。上海智臻網(wǎng)絡(luò)科技有限公司（下稱(chēng)智臻科技）先后推出的MSN聊天機(jī)器人、海寶機(jī)器人曾經(jīng)風(fēng)靡一時(shí)。公司董事長(zhǎng)袁輝稱(chēng)，在2004年首次開(kāi)發(fā)MSN機(jī)器人時(shí)，也曾考慮過(guò)讓它能“聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)”，但最終仍?xún)H定位為文字機(jī)器人，原因是當(dāng)時(shí)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不成熟，“識(shí)別率只有60%，甚至更低”。
早在上世紀(jì)90年代就已經(jīng)出現(xiàn)了商用的中文語(yǔ)音聽(tīng)寫(xiě)系統(tǒng)，用于將人口述的語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為文字存儲(chǔ)，省卻雙手打字之累。當(dāng)時(shí)的這類(lèi)系統(tǒng)必須經(jīng)過(guò)使用者的“訓(xùn)練”才能勉強(qiáng)“聽(tīng)懂”這個(gè)人的話(huà)，其他人使用則又要再度訓(xùn)練，且對(duì)發(fā)音、語(yǔ)速都有較高要求。火了一段時(shí)間后很快沉寂。
楊寧平2003年回國(guó)創(chuàng)業(yè)時(shí)，國(guó)內(nèi)都談不上有語(yǔ)音識(shí)別市場(chǎng)。當(dāng)時(shí)在美國(guó)等一些國(guó)家，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被用于一些企業(yè)的呼叫中心，代替人工接線員，但在國(guó)內(nèi)，企業(yè)“機(jī)器聽(tīng)懂人話(huà)”的反應(yīng)普遍都是“怎么可能”？楊寧平創(chuàng)立上海基立訊科技有限公司（下稱(chēng)基立訊）初期，長(zhǎng)年靠其他電話(huà)業(yè)務(wù)勉強(qiáng)維持。
要讓機(jī)器“聽(tīng)”懂人話(huà)，首先要將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為機(jī)器能夠識(shí)別的頻譜，將其與系統(tǒng)中已有的聲學(xué)模型進(jìn)行比對(duì)，從而確認(rèn)發(fā)音。雖然每個(gè)人說(shuō)話(huà)的時(shí)候音量、聲調(diào)、頻率各不相同，但相同的發(fā)音轉(zhuǎn)換為頻譜后，仍會(huì)擁有共同的幾項(xiàng)特征。這些特征就是識(shí)別不同發(fā)音的關(guān)鍵。比如，“方（fang第一聲）”“風(fēng)（feng，第一聲）”“分”（fen，第一聲）”“粉（fen，第三聲），排除聲母發(fā)音后，不同的韻母和聲調(diào)會(huì)顯示不同的特征。
在對(duì)發(fā)音進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中，系統(tǒng)已有的聲學(xué)模型至關(guān)重要。除了要有準(zhǔn)確性，還要盡量包容每個(gè)人不同的口音。早期建立這一模型的方法，是由使用者本人進(jìn)行“訓(xùn)練”，通過(guò)招募志愿者閱讀指定文字收集語(yǔ)音語(yǔ)料建立“說(shuō)話(huà)人無(wú)關(guān)模型”。但是志愿者量不夠大，這導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性和包容度皆不足。
上海交通大學(xué)電子信息與電器工程學(xué)院特別研究員俞凱認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)尤其是云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用，是搜集語(yǔ)料的最大助力。“現(xiàn)在一些開(kāi)放的語(yǔ)音識(shí)別平臺(tái)，像谷歌、百度、搜狗有上千萬(wàn)人在用，能夠收集上億數(shù)據(jù)。真正的說(shuō)話(huà)人無(wú)關(guān)模型就是互聯(lián)網(wǎng)普及后出現(xiàn)的。”
提高識(shí)別率的方法還有模糊匹配、領(lǐng)域限制等。對(duì)機(jī)器而言，發(fā)音并不等于文字。例如，發(fā)音“feng”，究竟是“鋒利”的“鋒”，還是“山峰”的“峰”，或是其他同音字，還需要再進(jìn)一步與語(yǔ)言模型進(jìn)行比對(duì)，找出最接近的一組顯示出來(lái)。“以往主要是截取一些短語(yǔ)、短句，但是語(yǔ)料豐富、技術(shù)發(fā)展后，會(huì)用一串發(fā)音去比對(duì)，因此反而是較長(zhǎng)的語(yǔ)句識(shí)別準(zhǔn)確率更高。”楊寧平介紹。
然而，無(wú)論研究者將已有技術(shù)一步一步改進(jìn)得多么細(xì)致，語(yǔ)音識(shí)別在本世紀(jì)初都只是一個(gè)十分狹小的領(lǐng)域，企業(yè)大多較小甚至微小。當(dāng)時(shí)基立訊所有成員一共三人，如今的行業(yè)巨頭科大訊飛也只是個(gè)十多人的“草臺(tái)班子”。研究者亦多集中于中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所、聲學(xué)所，及北大、清華和中國(guó)科技大學(xué)三大院校。他們能夠接到的語(yǔ)音識(shí)別業(yè)務(wù)也都十分有限，要么是在大型項(xiàng)目中分一杯羹，要么就是一些試驗(yàn)性的“創(chuàng)新項(xiàng)目”，難稱(chēng)保本，遑論盈利。 拯救者Siri
市場(chǎng)的拯救者Siri在2011年出現(xiàn)了。它將語(yǔ)音技術(shù)與人工智能相融合，激發(fā)了技術(shù)控們的熱情。百度、搜狗等搜索引擎紛紛推出語(yǔ)音搜索功能，騰訊則是語(yǔ)音輸入法，長(zhǎng)虹、聯(lián)想等則將其引入了智能電視、智能手機(jī)等各類(lèi)家電。
資本熱情在2012年爆發(fā)。科大訊飛迎接各大機(jī)構(gòu)的密集調(diào)研，動(dòng)輒六七十人集體前往，市盈率也由70倍升至90倍。成立于2012年6月的北京云知聲信息技術(shù)有限公司更是在成立500天后就獲得了高達(dá)1億元的A輪融資，創(chuàng)造了當(dāng)年這一領(lǐng)域的最高融資記錄。
但在袁輝看來(lái)，Siri并不等同于語(yǔ)音技術(shù)。這款機(jī)器人之所以受到追捧，固然是因?yàn)椤奥?tīng)”“說(shuō)”能力更像一個(gè)“人”。但要像人一樣“陪聊”，僅僅會(huì)聽(tīng)說(shuō)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，更重要的是“大腦”。很多人認(rèn)為Siri是智能語(yǔ)音，但它實(shí)際上是機(jī)器人，只是以語(yǔ)音形式來(lái)互動(dòng)。科大訊飛像美國(guó)的Nuance，而小i就是中國(guó)的Siri。智臻科技成立于2001年，小i是其主打的智能機(jī)器人品牌。Nuance是一家語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)，也是Siri的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換引擎的提供商。
袁輝自認(rèn)為，2003年至2011年，其所在公司一直是全球最大的虛擬機(jī)器人提供商和運(yùn)營(yíng)商。但直到三年前Siri推出，公司方實(shí)現(xiàn)盈利。此前則幾經(jīng)艱難，甚至一度靠私人借高利貸維持。
與以往的聊天機(jī)器人相比，Siri及類(lèi)似產(chǎn)品確實(shí)顯得更加“智能”。此前的一些聊天機(jī)器人運(yùn)用的是關(guān)鍵詞抓取技術(shù)，根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行反應(yīng)。如一句話(huà)中出現(xiàn)了“天氣”，即便使用者只是無(wú)意中提及這個(gè)詞，得到的回答就是當(dāng)?shù)禺?dāng)天的天氣。經(jīng)常被逗樂(lè)的還有不能判斷否定句，如輸入“我愛(ài)你”和“我愛(ài)你才怪”，得到的回答都是“我愛(ài)你”。
這源自機(jī)器人對(duì)語(yǔ)義理解不足。智臻科技資深市場(chǎng)顧問(wèn)梅莉介紹，僅在銀行信用卡系統(tǒng)中，該公司收集到的余額查詢(xún)表達(dá)方式就有200多種，包括“查詢(xún)余額”這樣出現(xiàn)頻率較高的，也有“老子還有多少銀子”等。只有讓機(jī)器理解各類(lèi)千奇百怪的表述和具備邏輯能力，才能真正可以讓機(jī)器用自然語(yǔ)言交流。
更大的問(wèn)題在于降噪。車(chē)載語(yǔ)音導(dǎo)航設(shè)備一度被認(rèn)為是語(yǔ)音技術(shù)應(yīng)用的一大增長(zhǎng)點(diǎn)。然而實(shí)際應(yīng)用中，行駛過(guò)程中產(chǎn)生的噪音，往往令機(jī)器難以識(shí)別語(yǔ)句的語(yǔ)音，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)交流。這種情況在智能家居領(lǐng)域相對(duì)好些，但要識(shí)別哪些話(huà)是人們的普通交談，哪些話(huà)是對(duì)機(jī)器人“說(shuō)”的，難度則又進(jìn)一層。 解困
Siri之后，機(jī)器人的耳朵和大腦都變得越來(lái)越“智能”，現(xiàn)在如何讓語(yǔ)音智能“有用”成為挑戰(zhàn)。
即使有了蘋(píng)果公司的支持，Siri的“無(wú)所不知”之路也難稱(chēng)順利。多數(shù)使用者嘗鮮后很快厭倦了Siri，并不真正用這個(gè)“助理”查詢(xún)天氣、交通等，也不使用它的語(yǔ)音撥號(hào)等內(nèi)置應(yīng)用，Siri的“所知”也十分有限，它更像是一個(gè)純娛樂(lè)性的聊天機(jī)器人。問(wèn)題是，聊天無(wú)法產(chǎn)生價(jià)值，換言之就是“沒(méi)用”。
要讓語(yǔ)音智能“有用”，智臻科技找到的出路是客服。小i被廣泛用于金融、通訊領(lǐng)域的短信和網(wǎng)絡(luò)客服，以及社保、財(cái)政、街道等政府部門(mén)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)。這種做法的好處是，將服務(wù)范圍限制在一定領(lǐng)域內(nèi)，從而提高語(yǔ)音、語(yǔ)言和語(yǔ)義識(shí)別的正確率。相較通用語(yǔ)音識(shí)別引擎85%的正確率，此類(lèi)服務(wù)的正確率則都在90%以上甚至更高。
招商銀行信用卡微信機(jī)器人是最受歡迎的七大微信公號(hào)之一，其識(shí)別正確率目前已達(dá)98%。用戶(hù)在添加這個(gè)賬號(hào)后，可以像真人一樣和機(jī)器人對(duì)話(huà)，獲得常見(jiàn)問(wèn)題的回答。用戶(hù)在綁定信用卡后，則可以查詢(xún)自己的賬單、還款金額和積分等信息，還可以辦理分期付款等簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)，復(fù)雜業(yè)務(wù)亦可由系統(tǒng)直接跳轉(zhuǎn)至手機(jī)銀行辦理。
小i也被用于短信客服系統(tǒng)。一般的短信自助客服系統(tǒng)須經(jīng)過(guò)早已設(shè)計(jì)好的路徑，操作復(fù)雜，耗時(shí)較長(zhǎng)。如要進(jìn)行余額查詢(xún)，往往需要經(jīng)過(guò)服務(wù)語(yǔ)言、服務(wù)大類(lèi)、服務(wù)小類(lèi)、服務(wù)細(xì)目的層層選擇，而相對(duì)智能化的自助客服系統(tǒng)則能直接將客戶(hù)引至操作層。據(jù)稱(chēng)這樣做可令招行節(jié)省約5000萬(wàn)元短信費(fèi)用。
智臻科技項(xiàng)目負(fù)責(zé)人孟慶國(guó)估算，銀行業(yè)每通客服電話(huà)的成本大約是5元（包含人員工資、通信費(fèi)、水電、座席硬件設(shè)備等）。2012年招行卡中心客服的人工話(huà)務(wù)量超過(guò)6000萬(wàn)通，若微信的智能互動(dòng)和自助服務(wù)能節(jié)省10%的話(huà)務(wù)量，則招行信用卡中心一年節(jié)省的費(fèi)用大概是3000萬(wàn)元。
IT研究和顧問(wèn)咨詢(xún)公司Gartner在2011年的分析報(bào)告中就曾指出，截至2011年，全球大約有36家智能機(jī)器人系統(tǒng)服務(wù)商。在其調(diào)查的19家服務(wù)商中，收入大于500萬(wàn)美元的近三分之一。Gartner預(yù)計(jì)，2014年全球1000強(qiáng)公司中至少有20%會(huì)采用智能機(jī)器人系統(tǒng)來(lái)提高服務(wù)水平。
人工智能發(fā)展分析報(bào)告范文6
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì) 智能 會(huì)計(jì)信息失真 會(huì)計(jì)信息挖掘
隨著基于webservices（網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用體系結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步的發(fā)展，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)應(yīng)用和商業(yè)智能中的作用日益加大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析給會(huì)計(jì)信息挖掘提供了新的技術(shù)支持，同時(shí)也要求網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)更加智能化，以便適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。（intelligentagent）智能是系統(tǒng)科學(xué)中人工智能的一部分，它指軟件和硬件組合能代替它的使用者完成特定的工作。會(huì)計(jì)智能可代表實(shí)體如會(huì)計(jì)用戶(hù)、會(huì)計(jì)應(yīng)用系統(tǒng)或其它會(huì)計(jì)核算程序自主地運(yùn)行。它可與會(huì)計(jì)用戶(hù)、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)或其它進(jìn)行通信以執(zhí)行自己的任務(wù)，先進(jìn)的會(huì)計(jì)可與其它會(huì)計(jì)合作承擔(dān)單個(gè)會(huì)計(jì)無(wú)法完成的任務(wù)，移動(dòng)還可根據(jù)需要從一個(gè)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)移到另一個(gè)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中。
一、利用會(huì)計(jì)智能提高網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性
會(huì)計(jì)信息是社會(huì)經(jīng)濟(jì)有效運(yùn)行的重要基本元素，真實(shí)性是對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量最基本的要求，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的良性運(yùn)轉(zhuǎn)要求會(huì)計(jì)信息能夠與它所反映的客觀事實(shí)相符。而會(huì)計(jì)信息失真是我國(guó)目前經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的嚴(yán)重問(wèn)題。利用會(huì)計(jì)智能主要能從以下幾個(gè)方面來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)信息的真實(shí)性。
1.增強(qiáng)會(huì)計(jì)人員的信息安全意識(shí)，消除會(huì)計(jì)信息源失真。會(huì)計(jì)人員的人為錯(cuò)誤是會(huì)計(jì)信息失真的一個(gè)主要方面，由于缺乏對(duì)人為錯(cuò)誤有力的監(jiān)控，會(huì)計(jì)人員中的故意行為很難察覺(jué)。智能可利用多維信息記錄各種網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)處理中人的行為，以備日后查證。對(duì)會(huì)計(jì)信息操作的人員進(jìn)行嚴(yán)格權(quán)限動(dòng)態(tài)分配，對(duì)不同會(huì)計(jì)人員在不同權(quán)限下會(huì)計(jì)信息的使用進(jìn)行記錄，保證會(huì)計(jì)信息源的有效性。因智能有一定的自學(xué)習(xí)能力，可讓會(huì)計(jì)智能學(xué)習(xí)最新的會(huì)計(jì)法規(guī)和初步的會(huì)計(jì)實(shí)踐知識(shí)，許多核算、報(bào)表任務(wù)可交付會(huì)計(jì)智能自主完成。這樣，一方面可保證數(shù)出一門(mén)，同時(shí)可將會(huì)計(jì)人員的精力投入原始會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的審核、安全管理上，提高會(huì)計(jì)信息的原始精度，另一方面，可減少中間會(huì)計(jì)人員對(duì)會(huì)計(jì)信息的處理，降低人為會(huì)計(jì)信息誤差。
2.組織智能移動(dòng)審計(jì)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)審計(jì)，降低會(huì)計(jì)舞弊行為。審計(jì)部門(mén)可不定時(shí)期編制移動(dòng)審計(jì)智能程序，先將其注冊(cè)到審計(jì)部門(mén)的服務(wù)器上，然后將其通過(guò)會(huì)計(jì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到待審地區(qū)或部門(mén)，由審計(jì)智能自動(dòng)對(duì)當(dāng)?shù)卮龑彶块T(mén)的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行遠(yuǎn)程審計(jì)，并可將審計(jì)結(jié)果和特定的會(huì)計(jì)信息帶回審計(jì)部門(mén)。對(duì)于需要多部門(mén)配合的審計(jì)，可編制多個(gè)智能，設(shè)定它們的活動(dòng)路線、自身會(huì)計(jì)屬性、業(yè)務(wù)流程規(guī)則等信息，智能能夠根據(jù)不同的會(huì)計(jì)流程通過(guò)網(wǎng)絡(luò)在不同的實(shí)際會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)發(fā)生地點(diǎn)之間進(jìn)行流動(dòng)，根據(jù)不同地點(diǎn)、不同部門(mén)的相關(guān)會(huì)計(jì)信息自動(dòng)完成相應(yīng)的查賬、審計(jì)處理，將結(jié)果帶回審計(jì)部門(mén)以所需的格式再現(xiàn)，這一切活動(dòng)不需要人的參與，真正體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)的自由性、快捷性、精確性。智能可深入會(huì)計(jì)信息源的計(jì)算機(jī)中，利用實(shí)際會(huì)計(jì)信息環(huán)境對(duì)相應(yīng)的會(huì)計(jì)部門(mén)的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表進(jìn)行初審，這樣，一方面減輕了多時(shí)段審計(jì)的壓力，同時(shí)這樣審查可在不預(yù)先告知待審部門(mén)的情況下通過(guò)網(wǎng)絡(luò)瞬間即可完成。這種方式因?yàn)樘蕹巳说母蓴_，增強(qiáng)了審計(jì)的真實(shí)性、無(wú)差別性。同時(shí)利用會(huì)計(jì)智能能深入到許多深層次的會(huì)計(jì)信息，更有利于對(duì)大的會(huì)計(jì)舞弊行為的查處。
二、利用會(huì)計(jì)智能拓展會(huì)計(jì)信息披露服務(wù)
會(huì)計(jì)信息服務(wù)是最廣大的會(huì)計(jì)信息用戶(hù)群接觸相關(guān)信息的首要渠道，會(huì)計(jì)信息的多方位披露是眾多用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)提出的一個(gè)新的要求，利用會(huì)計(jì)智能可在以下方面拓展會(huì)計(jì)信息的披露服務(wù)。
1.提高會(huì)計(jì)信息披露效率。
（1）對(duì)會(huì)計(jì)信息自動(dòng)進(jìn)行信息披露分類(lèi)管理。管理復(fù)雜和經(jīng)常變化的會(huì)計(jì)分類(lèi)代碼和數(shù)據(jù)限制條件使得會(huì)計(jì)信息披露服務(wù)效率低下，利用會(huì)計(jì)智能使會(huì)計(jì)分類(lèi)代碼和限制條件的維護(hù)簡(jiǎn)便快捷和正確，保證會(huì)計(jì)分類(lèi)代碼和限制條件在管理和維護(hù)時(shí)的同步性和一致性。
（2）對(duì)會(huì)計(jì)信息披露自動(dòng)進(jìn)行索引管理。為提高會(huì)計(jì)用戶(hù)的需求，網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)中需建立不同層次，不同類(lèi)別的索引以提高會(huì)計(jì)信息查詢(xún)速度，但會(huì)計(jì)信息索引管理卻很麻煩，一般由系統(tǒng)管理員和會(huì)計(jì)分析員人工設(shè)定，利用智能可由計(jì)算機(jī)自動(dòng)管理會(huì)計(jì)信息索引，只要預(yù)先設(shè)定初步的會(huì)計(jì)知識(shí)和索引方案，系統(tǒng)會(huì)自主地對(duì)相關(guān)索引進(jìn)行建立、調(diào)度，并隨會(huì)計(jì)的發(fā)展對(duì)索引進(jìn)行重構(gòu)、維護(hù)。
（3）會(huì)計(jì)用戶(hù)自動(dòng)進(jìn)行會(huì)計(jì)信息披露導(dǎo)航服務(wù)。利用會(huì)計(jì)智能告訴用戶(hù)所需要的會(huì)計(jì)信息資源在哪里，對(duì)會(huì)計(jì)信息進(jìn)行挖掘，并向用戶(hù)提交相關(guān)信息超鏈接集。
2.滿(mǎn)足會(huì)計(jì)信息披露多樣化。
（1）個(gè)性化會(huì)計(jì)信息過(guò)濾。網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)中有時(shí)候有大量無(wú)效的會(huì)計(jì)信息在網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)，不但增加了會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)擔(dān)，同時(shí)增加了會(huì)計(jì)信息的查詢(xún)成本。會(huì)計(jì)智能可按照用戶(hù)指定的條件，從流向會(huì)計(jì)用戶(hù)的大量會(huì)計(jì)信息中篩選符合條件的信息，并以不同級(jí)別、索引呈現(xiàn)給會(huì)計(jì)用戶(hù)，并且在不同的時(shí)域期間可對(duì)會(huì)計(jì)信息用戶(hù)的喜好進(jìn)行學(xué)習(xí)，逐步適應(yīng)會(huì)計(jì)人員的要求。
（2）多樣化會(huì)計(jì)信息披露形式。會(huì)計(jì)用戶(hù)可自定義自己所需要的會(huì)計(jì)報(bào)表格式，利用智能可以將會(huì)計(jì)計(jì)算和會(huì)計(jì)報(bào)表格式以xml再現(xiàn)于用戶(hù)的瀏覽器中，由于xml是將數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式實(shí)行獨(dú)立，不同的會(huì)計(jì)用戶(hù)和會(huì)計(jì)研究人員都能夠獲得各自滿(mǎn)意的會(huì)計(jì)信息披露表。
（3）多樣化的會(huì)計(jì)信息披露層次。會(huì)計(jì)信息使用者要求獲得全面正確反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的會(huì)計(jì)信息，不論對(duì)企業(yè)有利的會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)狀況，還是對(duì)企業(yè)不利的會(huì)計(jì)信息，均應(yīng)予以披露，從而使公眾對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況有一個(gè)全面的了解。利用智能可在相關(guān)審計(jì)部門(mén)協(xié)助下根據(jù)用戶(hù)的不同級(jí)別給于不同層次的會(huì)計(jì)信息披露。
三、用智能進(jìn)行會(huì)計(jì)信息挖掘，加大網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)信息的深層次分析
網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)的發(fā)展要求會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)不僅僅是個(gè)獨(dú)立核算系統(tǒng)，更重要的是要能進(jìn)行財(cái)務(wù)分析。而目前網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)能夠使用的大都是基礎(chǔ)會(huì)計(jì)信息，但隨著會(huì)計(jì)信息量的突增，會(huì)計(jì)信息的如何有效使用成為網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)中的核心問(wèn)題之一。由于會(huì)計(jì)信息量很大，單純地靠目前的會(huì)計(jì)模型來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，通過(guò)試驗(yàn)再來(lái)探求新的會(huì)計(jì)活動(dòng)趨勢(shì)、量化會(huì)計(jì)活動(dòng)的偏差，其工作量和計(jì)算量太大，成本也很高。這使得網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)信息的深層次挖掘無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)，無(wú)法對(duì)決策提供較好的支持。
網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)構(gòu)建者可先構(gòu)建面向會(huì)計(jì)主題的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，將基本會(huì)計(jì)事實(shí)庫(kù)規(guī)范化，爭(zhēng)取保證會(huì)計(jì)事實(shí)庫(kù)的完整性。依據(jù)不同的會(huì)計(jì)人員的角色設(shè)置不同的會(huì)計(jì)智能，該將具備相應(yīng)的會(huì)計(jì)人員的基本會(huì)計(jì)知識(shí)，將部分會(huì)計(jì)專(zhuān)家的會(huì)計(jì)相關(guān)模型進(jìn)行分類(lèi)并將建立會(huì)計(jì)專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，會(huì)計(jì)智能能根據(jù)不同的會(huì)計(jì)要求自動(dòng)訪問(wèn)會(huì)計(jì)專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)，獲取初步的相應(yīng)的會(huì)計(jì)模型類(lèi)，然后將相關(guān)度高的會(huì)計(jì)信息抽取到會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)集中，并在實(shí)際的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)集環(huán)境中進(jìn)行會(huì)計(jì)應(yīng)用模型精化處理和模型的動(dòng)態(tài)擬合。將預(yù)測(cè)的結(jié)果發(fā)給信息決策部門(mén)，同時(shí)將預(yù)測(cè)誤差結(jié)果刷入會(huì)計(jì)模型糾錯(cuò)庫(kù)，為下一輪動(dòng)態(tài)會(huì)計(jì)模型處理做準(zhǔn)備。這樣可摒棄大規(guī)模的會(huì)計(jì)信息人工抽樣，實(shí)現(xiàn)初步可調(diào)試的會(huì)計(jì)分析報(bào)告，達(dá)到優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)計(jì)算分析。
會(huì)計(jì)信息庫(kù)的構(gòu)建者以關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯統(tǒng)計(jì)為依據(jù)，可建立會(huì)計(jì)信息挖掘機(jī)制，讓智能會(huì)計(jì)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)信息的切片、鉆取、旋轉(zhuǎn)，提高會(huì)計(jì)信息的多維度視圖分析。對(duì)數(shù)據(jù)分析量較大的會(huì)計(jì)研究課題，可編制專(zhuān)用智能會(huì)計(jì)進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的會(huì)計(jì)信息篩選、報(bào)表格式轉(zhuǎn)換，并可就初建模型選派特定的智能進(jìn)行自動(dòng)測(cè)試，獲得可能的最佳會(huì)計(jì)模型的擬和度。在綜合利用會(huì)計(jì)智能技術(shù)上可實(shí)現(xiàn)對(duì)會(huì)計(jì)信息的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化分析，以會(huì)計(jì)專(zhuān)家智能為核心，以會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自動(dòng)提供會(huì)計(jì)信息的相關(guān)性和聚類(lèi)分析，幫助實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息（olap）在線聯(lián)機(jī)分析處理。
四、用面向智能的敏捷開(kāi)發(fā)方法研發(fā)網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)軟件
“會(huì)計(jì)信息化”的實(shí)現(xiàn)需要大量網(wǎng)絡(luò)化的會(huì)計(jì)軟件作為支撐，而會(huì)計(jì)軟件的研發(fā)和應(yīng)用是會(huì)計(jì)信息化的“前沿陣地”。會(huì)計(jì)軟件和會(huì)計(jì)實(shí)際業(yè)務(wù)處理的不一致現(xiàn)象是目前我國(guó)會(huì)計(jì)軟件發(fā)展的最大問(wèn)題。利用智能技術(shù)可建立會(huì)計(jì)軟件研發(fā)的“敏捷”方法，提高會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)處理的“柔性”，加速會(huì)計(jì)軟件的開(kāi)發(fā)進(jìn)度和軟件的現(xiàn)實(shí)使用效率。對(duì)部分網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)子系統(tǒng)可使用“需求驅(qū)動(dòng)”的方法，提高會(huì)計(jì)軟件模塊的復(fù)用率，以cmm（能力成熟模型）為基準(zhǔn)，建立嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)軟件項(xiàng)目需求計(jì)劃，加強(qiáng)會(huì)計(jì)軟件的過(guò)程控制（psp），提高網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)軟件的質(zhì)量。
加快網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)的推廣與應(yīng)用是當(dāng)前提高會(huì)計(jì)效率的有效途徑，因此，要加大對(duì)會(huì)計(jì)智能的研究與應(yīng)用可極大提升網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)的質(zhì)量，彌補(bǔ)網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)的部分不足，有效防止會(huì)計(jì)信息失真，提高網(wǎng)絡(luò)會(huì)計(jì)系統(tǒng)的管理水平。
參考文獻(xiàn)：
