人工智能的前沿信息获取之使用文献数据库

人工智能的知识更新迭代非常迅速，因此对人工智能前沿的跟踪非常必要。本文主要介绍了使用文献数据库获取人工智能前沿信息的方法。

文献数据库是检索和下载论文的主要工具，对文献进行检索和下载的技巧在本科公共基础课《文献检索》或《信息检索》等类似课程中有专门讲授，这里不再重复，如读者没有这方面的基础，可以从如下教材中挑选一本进行学习。

书籍 37 文献检索（信息检索）教材推荐: (a) 信息检索与利用 (邓发云); (b) 文献信息检索与论文写作 (王细荣 等); (c) 信息检索（多媒体）教程 (沈固朝 等)

(1) 邓发云编著的《信息检索与利用》[1]系统地介绍了信息素养、信息源、信息检索等方面的基本知识，同时还对各种常用检索工具的检索方法与技巧进行了详细地描述，书中提供了大量的案例和习题，方便读者进行学习。

(2) 王细荣等编著的《文献信息检索与论文写作》[2]系统地呈现了文献信息检索的基础知识和基本技能，并介绍了各种文献的特点与分布、一些常用文献检索工具的编排组织规则和使用方法、电子资源检索的方法。该教材对经典的中外文题录或文摘数据库、引文数据库、全文数据库介绍了其特点和常用的检索功能，描述了文献原文获取的技巧和方法。此外，对纸质文献与电子资源合理使用的范畴、学术论文的写作与投稿技巧也做了介绍。

(3) 沈固朝等编著的《信息检索（多媒体）教程》[3]描述了信息源、信息检索的基本知识，同使还介绍了专类检索工具、人文及社会科学类检索工具、科技类检索工具等内容。

文献按照语言种类可以分为中文文献和外文文献两种类别。

下面分别介绍一下中文和外文文献数据库。

常见的中文文献数据库包括：中国知网数据库、万方数据库、超星数据库等。

常见的英文数据库包括：Web of Science（SCI）、Engineering Village（EI）、IEEE等。

当需要查询中文文献的时候使用中文文献数据库进行查询，当需要查询外文文献的时候使用外文文献数据库进行查询。如何访问这些数据库呢？前提是你的研究机构必须购买了这些数据库的使用权限，你才可以从这些数据库中免费下载文献，否则你需要自己按篇付费。此外有些数据库允许会员缴纳会费后免费下载，例如如果你是IEEE协会的会员，那么你可以访问IEEE数据库，前提是你必须缴纳会费成为其会员。

如果你所在单位没有访问文献数据库的权限，那么有没有一些免费的途径访问文献数据库呢？当然是有的。这里介绍两种常见的方式：一种是通过中国国家图书馆，一种是通过你所在地的图书馆。

(1) 中国国家图书馆

中国国家图书馆是国内目前文献、多媒体等资源最为丰富的图书馆之一，提供的读者服务也非常丰富，深受各类读者们的喜爱。中国国家图书馆的官方网站的网址为：http://www.nlc.cn。要成为中国国家图书馆的读者有如下几种方式：（1）成为读者卡用户，用自己的身份证件去中国国家图书馆现场办读者卡；（2）成为互联网实名注册读者，需到中国国家图书馆的数字图书馆（网址为http://read.nlc.cn）注册并实名认证；（3）成为互联网非实名注册读者，需到中国国家图书馆的数字图书馆注册，但不需要实名认证。在接下来的介绍内容中，分别对上述的三类读者简称为：读者卡用户、实名读者、非实名读者。三类读者都可以通过自己的用户名和密码访问中国国家图书馆的数字图书馆，但访问的文献数据库的数量有所不同。目前，通过中国国家图书馆的数字图书馆读者可以访问到的资源库（即文献数据库）数量如所表 6‑1所示。

表 6‑1 三类不同读者可以访问中国国家图书馆数字图书馆的文献数据库数量（截至2022年1月）

(2) 所在地图书馆

除了通过中国国家图书馆访问外，还可以通过当地的图书馆来访问文献数据库。例如通过上海图书馆e卡通——电子资源远程服务即可访问上海图书馆的文献数据库。要开通上海图书馆e卡通功能，有两种方式：一是通过现场办理读者卡开通此服务，二是可以通过在上海图书馆的官网注册为互联网读者后开通，上海图书馆的官方网址为https://library.sh.cn。

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参考文献

1. 邓发云. 信息检索与利用（第3版）[M]. 北京: 科学出版社, 2018.
2. 王细荣, 韩玲, 张勤. 文献信息检索与论文写作（第7版）[M]. 上海: 上海交通大学出版社, 2018.
3. 沈固朝, 储荷婷, 华薇娜. 信息检索（多媒体）教程（第3版）[M]. 北京: 高等教育出版社, 2015.
4. 夏旭. 基于Google学术搜索的引文检索研究[J]. 情报理论与实践, 2006(06):697-701.
5. 余有成. 研究者社会网络搜索与挖掘系统[J]. 高科技与产业化, 2013, 9(010):70-73.
6. Zhang Y , Jia Y , Fu L , et al. AceMap Academic Map and AceKG Academic Knowledge Graph for Academic Data Visualization[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2018, 52(10):1357-1362.
7. 谢智敏，郭倩玲. 基于深度学习的学术搜索引擎——Semantic Scholar[J]. 情报杂志, 2017, 036(008):175-182.
8. 许剑颖. 微软学术搜索初探[J]. 情报探索, 2012(12):96-100.
9. 虞为, 翟雅楠, 陈俊鹏. 百度学术用户体验信息内容研究[J]. 情报杂志, 2020, 039(002):134-139,168.
10. 马捷, 刘小乐, 郑若星. 中国知网知识组织模式研究[J]. 情报科学, 2011(06):843-846.

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