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學(xué)術(shù)閱讀具有專業(yè)性、持久性和高難度的特點,閱讀過程中會面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等,除了自我控制與管理之外,用戶需要閱讀行為管理服務(wù)。比如,上海師范大學(xué)開發(fā)的論文閱讀系統(tǒng)[51],能助力學(xué)生深度閱讀與學(xué)習(xí),旨在提高學(xué)生的元認(rèn)知能力。智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數(shù)據(jù),加強閱讀行為管理服務(wù)。在閱讀前,學(xué)術(shù)用戶可利用AIGC技術(shù)生成自己的過往閱讀報告、陪伴式答疑、個性化建議等,明確閱讀方向與目標(biāo)。比如,科大訊飛與北京師范大學(xué)聯(lián)合推出“學(xué)科潛能和專業(yè)興趣雙核測評”,幫助學(xué)生了解、認(rèn)識自己的能力,幫助學(xué)生測評在某一方面的水平。在閱讀中,一些學(xué)生不了解自己在閱讀過程中所處位置,也不了解某個階段適用的閱讀策略。AIGC技術(shù)可以支持智慧學(xué)術(shù)閱讀平臺分析學(xué)術(shù)用戶在閱讀過程中的各類數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶畫像,幫助用戶了解閱讀狀態(tài)及難點,為用戶生成后續(xù)的個性化閱讀計劃,提供情感支持。在閱讀后,AIGC技術(shù)可以幫助用戶做好實時評估,分析存在問題,設(shè)計改進方案。智慧導(dǎo)讀可以根據(jù)讀者的需求和興趣進行個性化推薦。江蘇智慧導(dǎo)讀采購
國內(nèi)外大部分圖書館使用了初步的AI技術(shù),主要是智能推薦,智能導(dǎo)航,機器人(問題和回答都是在事先設(shè)置好的范疇內(nèi)),少數(shù)圖書館用虛擬現(xiàn)實技術(shù)來完成一些相關(guān)業(yè)務(wù)展示。但是對于閱讀,尤其是AI沉浸式閱讀領(lǐng)域,很少做過詳細(xì)的體系框架和模型擴展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實踐應(yīng)用,是人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折性的突破,為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此,本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎(chǔ)上,把現(xiàn)有的AI關(guān)鍵技術(shù)整合在一個模型之中,采取應(yīng)用場景插件式模塊化組合,可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費選擇或添加場景插件,構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
四川品質(zhì)智慧導(dǎo)讀大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館應(yīng)該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習(xí)慣和社會關(guān)系等隱私數(shù)據(jù)。
個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進行數(shù)字化管理,并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽,這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等,從而對資源進行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時,個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時,智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽,使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時,推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計顯示,個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%,同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此,選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素,包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù),從數(shù)百萬到數(shù)十億不等,每天生成數(shù)百萬事件,這要求推薦系統(tǒng)具備強大的計算能力,以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。
AI在智慧圖書館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例,數(shù)據(jù)顯示,用戶在使用這些工具時,搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準(zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖,并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要,因為全球存在數(shù)十億份電子文獻需要高效管理。利用AI,智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數(shù)字文獻的管理效率,優(yōu)化資源整理流程。采用AI,智慧圖書館可實現(xiàn)文獻分類、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能,從而極大提升了數(shù)字文獻管理效率。采用自然語言處理(NLP)與機器學(xué)習(xí)算法,智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻資源,精細(xì)為每篇文獻分派類別標(biāo)簽,并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點,不僅削減了人工整理的時間成本,還減少了人為方面的錯誤,提升了文獻分類的精細(xì)度;智慧圖書館可以生成簡要的文獻摘要,使用戶得以迅速了解每篇文獻的**要義,便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點。
大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示,一方面,進一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識,還強化語料、引文收集、標(biāo)簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能,增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面,對文獻內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作,提高閱讀效率,降低認(rèn)知負(fù)荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容,對某一主題的相關(guān)文獻進行自動綜述,提煉文獻的**內(nèi)容,AI生成解讀視頻。同時,基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系,提供與文獻相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中,以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容,自動實現(xiàn)知識抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀,也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù),但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識點。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景。四川品質(zhì)智慧導(dǎo)讀
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智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進范式統(tǒng)籌推進圖書館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù),鏈接圖書館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動態(tài)數(shù)據(jù)采集,利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實現(xiàn)敏捷化的自動數(shù)據(jù)處理;通過匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù),以實體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息,由此實現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化;圖書館業(yè)務(wù)場景驅(qū)動業(yè)務(wù)流程各節(jié)點數(shù)據(jù)整合,按照標(biāo)準(zhǔn)化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù),挖掘出潛在知識并發(fā)現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)以提煉通用知識及領(lǐng)域知識,從而實現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。江蘇智慧導(dǎo)讀采購