在大数据兴起、科研范式变革、技术方法与工具演进，以及科技信息用户需求变化的共同作用下，利用工程化思维开展科技信息研究的新范式已经成为新时期科技信息工作发展的趋势。情报工程实验室由中国科学技术信息研究所设立，聚焦大数据驱动下的科技情报研究范式革新。实验室旨在推动情报工程领域的理论与方法创新，促进信息技术、分析算法与情报学的深度融合，强化科技情报对国家科技战略的支撑作用。

一、 选题方向及要求

（一）面向科产融合的知识图谱构建与可视化交互方法研究。

针对当前科创成果与产业要素间数据异构、分析割裂的核心痛点，本项目以企业为核心纽带，整合专利技术分级数据与产业链各环节关联信息，通过多源数据深度关联挖掘打破信息孤岛，为创新链与产业链的深度融合研判提供支撑。主要研究内容包括：开展多源创新数据的融合组织与关联挖掘技术研究，构建涵盖企业画像、技术体系、产业链供需等维度的全方位科技知识图谱；深入探究创新主体、技术节点与产业环节的穿透式关联逻辑，实现创新要素的全景刻画与交互式探索。项目预期形成面向科产融合的知识图谱构建与可视化交互方法，产出关系图谱、时序可视化等相关成果及可直接部署的代码与接口，搭建原型工具系统，为科技决策、产业规划提供坚实的平台支撑，助力科技情报服务提质升级、高效赋能。

（二）基于大模型的科技事件重要性评估方法与模型研究。

当前科技事件频发且影响维度多元，现有评估方法存在应用场景局限、主观干扰性强、评估精准度不足等突出问题，难以客观、全面地衡量科技事件的科学价值、技术潜力与社会影响。评估模型与定量化方法是科技事件价值研判的核心支撑，更是推动科技事件评估工作科学化、规范化发展的关键抓手。本项目面向科技事件分析挖掘的实际需求，融合大模型、智能体等新兴技术，系统开展科技事件评估方法研究。主要研究内容包括：基于网络科技知识内容，构建基于大模型的多维评估分析模型，建立涵盖科技事件性质、影响范围及发展态势的完善指标体系；利用多源、海量、动态的科技事件数据，实现对科技事件重要性及科技发展态势影响的精准评估。预期形成基于大模型动态修正的科技事件分析评估模型、定量化方法研究报告及原型演示系统，推动科技事件评估理论方法的创新突破与实践落地。

（三）面向学术论文评价的学科技术指标智能提取与自适应扩展研究。

学术论文评价的科学性依赖于关键技术指标的系统获取与动态更新，而随着学科交叉融合不断加深、新研究方向快速涌现，技术指标的语义内涵持续演化，新指标也不断涌现，给指标提取工作带来挑战。传统基于规则或浅层统计的指标识别方法，难以深度理解指标的语义内涵，在小样本条件下，对新学科、新指标的泛化适配能力尤为不足。主要研究内容包括：融合知识驱动与数据驱动双重方法，突破指标语义理解与小样本识别的核心瓶颈，构建知识-数据双驱动的指标智能提取与自适应扩展框架。通过明确指标的语义内涵与常见表述形式，设计知识增强型指标识别模型与数据驱动的自适应更新机制，实现指标知识库与提取模型的协同演进，提出面向新学科、新指标的快速扩展方法，解决领域迁移中的知识冷启动问题，最终集成形成自动化提取原型系统。预期形成可动态演化的学科指标知识库与自动化提取原型系统，为大规模、跨学科学术论文的智能评价提供坚实的数据基础与方法支撑。

（四）面向重点领域的大模型科技情报语料智能采集工具研究。

聚焦量子科技等重点领域的技术研判需求，针对当前科技情报语料获取分散、人工筛选低效、核心信息采集不全等突出问题，基于大模型智能体技术，研发多源情报语料智能采集工具。主要研究内容包括：研发工具需支持按领域、国家、信息权威性、时效性、语料类别（涵盖政策、报告、专利、标准、论文等）多维度组合检索，可实现多源公开信息的精准定位与批量下载，同时完成多源异构语料的清洗、归一化处理与统一汇聚，有效提升语料获取的全面性、时效性与规范性。工具将为重点领域的技术态势分析、国际竞争力评估与科技决策提供高质量的语料支撑。项目预期形成可部署的工具原型与完整使用文档，显著提升重点领域科技情报语料获取的自动化、智能化与规模化水平，助力科技情报工作高效开展。

（五）面向假设的科技文本循证与证据链构建方法。

循证方法与证据链的系统化构建，是科技情报分析、假设论证的核心环节，更是提升科技情报研究严谨性与科学性的关键。当前科技情报证据筛选存在碎片化、关联性弱等问题，证据链构建缺乏统一规范，难以有效支撑假设验证与科学研判，亟需开展系统化的循证方法研究与实践应用。本项目面向科技情报假设验证的实际需求，重点研究面向科技文本的循证与证据链构建关键技术。主要研究内容包括：系统梳理科技文本中证据的核心特征与关联规律，构建面向假设的证据筛选、校验与关联方法，搭建规范化的证据链构建框架，实现证据与假设的精准匹配。预期形成面向假设的科技文本循证方法、证据链构建规范及相关原型工具，为科技研究假设验证、观点论证提供专业的方法支撑，推动科技文本循证工作向标准化、系统化方向发展。

二、 相关说明

情报工程实验室开放基金主要资助对象包括具有高级专业技术职称或博士学位，在高等院校、科研机构、图书馆、学术出版机构、企业工作的研究人员。每个方向资助1个项目，共资助的项目5个，且项目执行截止日期为2026年12月20日。单项资助经费4万元。

基金管理按《中国科学技术信息研究所重点实验室开放基金管理办法》等相关规定执行。

凡经情报工程实验室开放基金资助的课题，其研究成果的知识产权归中国科学技术信息研究所所有。

考核指标：

（1）注明“本文由中国科学技术信息研究所情报工程实验室开放基金资助”的期刊论文1篇。

（2）不少于10000字的科技报告1份。

（3）在由中信所举办的学术会议活动上做相关内容学术报告1次。

（4）涉及软件开发或数据库建设的项目，结题前应提交源代码及数据库等各一套。

三、 开放基金申请程序

（1）申请人根据实验室开放基金的主要资助方向，向本实验室提出申请。申请书包括纸质版一份和与纸版一致的电子文件，纸质申请书需申请人签名和加盖所在单位公章，申报人需在指南发布之日起15日之内将打印版申报书邮寄至实验室，一式三份。同时将签名盖章版电子申请书发送邮箱linyi1@istic.ac.cn、zhangjs@istic.ac.cn。

（2）实验室组织专家进行评审，确定拟资助项目和金额。

（3）拟资助项目负责人与实验室签订任务书（加盖法人和单位公章），拟资助项目负责人所在法人单位须开具项目等额正式发票用于完成经费拨付手续。

联系方式：

材料寄送地址：北京市海淀区复兴路15号中国科学技术信息研究所方法中心

邮编：100038

联系人：林毅 张均胜

联系人电话：58882498  58882455

E-mail：linyi1@istic.ac.cn  zhangjs@istic.ac.cn

附件（阅读原文获取）

中国科学技术信息研究所情报工程实验室开放基金项目申报书.doc

转载网址：https://mp.weixin.qq.com/s/inyHCiVutkwFgjVZ-yUdQw