深度学习在情报学领域的应用现状和发展趋势

摘要

深度学习拓展了人工智能的领域范围,摧枯拉朽般地实现了各种任务,能极大地提升情报生产的效率.基于此,首先,本文以大量的案例系统地分析了深度学习在情报学领域4个主要方面的应用现状:一是语音识别、合成及机器翻译;二是图像检索、识别和分类;三是人脸识别;四是视频分类及行为识别.其次,从理论、建模、工程3个方面剖析了深度学习在情报学领域存在的问题.最后,对深度学习在上述4个方面应用的趋势进行了分析,并指出深度学习将在感知情报服务对象的动态需求、采集海量异构信息并进行分析与辅助判断方面,不断提高其准确率,为情报工作者做出对情报服务对象有价值的判断提供强有力的支撑.