綜合智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)

美國開放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)發(fā)布的大型語言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成為全球的焦點,ＣｈａｔＧＰＴ將人機對話推向全新的高度,其強大功能和火爆熱度將ＡＩＧＣ推向令人矚目的位置。騰訊研究院發(fā)布的?２０２３年ＡＩＧＣ發(fā)展趨勢報告?顯示,ＡＩＧＣ技術(shù)有望成為新型內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施,能夠塑造數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)與交互新范式,持續(xù)推進數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。ＡＩＧＣ技術(shù)能夠基于人工智能算法和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過模型的學(xué)習(xí)和優(yōu)化,自動生成文本、圖像、音頻和視頻等形式的數(shù)字內(nèi)容,為用戶提供更加個性化、智能化的服務(wù)。因此,研究ＡＩＧＣ在高校圖書館智慧服務(wù)中的應(yīng)用具有重要的理論價值和實踐意義。智慧導(dǎo)讀是一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的閱讀輔助工具，旨在提供個性化、智能化的閱讀推薦和導(dǎo)讀服務(wù)。綜合智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)

數(shù)智時代，圖書館應(yīng)引入人工智能技術(shù)來實現(xiàn)個性化閱讀服務(wù)。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習(xí)慣、搜索歷史和互動反饋等數(shù)據(jù)。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關(guān)注度；其次，依托于這些數(shù)據(jù)，圖書館可運用人工智能系統(tǒng)，采用協(xié)同過濾和內(nèi)容基推薦的機器學(xué)習(xí)算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內(nèi)容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術(shù)，開發(fā)智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應(yīng)的信息服務(wù)，如解答關(guān)于藏書的問題，協(xié)助預(yù)約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務(wù)更便捷、更貼心。此外，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標(biāo)記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術(shù)，可以自動識別書籍內(nèi)容分類，并分析用戶生成的內(nèi)容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續(xù)更新和維護技術(shù)，尤其要定期訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，以確保系統(tǒng)與用戶行為變化同步。遼寧品質(zhì)智慧導(dǎo)讀智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段，其建設(shè)和發(fā)展始終以知識服務(wù)為目標(biāo)。

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時與數(shù)據(jù)存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù)，具體為通過應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；

智慧導(dǎo)讀面向平臺運行長期穩(wěn)定、數(shù)智服務(wù)有序供給、數(shù)據(jù)資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應(yīng)用適用性等原則，分架構(gòu)運維管理模塊、平臺服務(wù)管理模塊、智慧數(shù)據(jù)管理模塊、館藏資源管理模塊構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層。其中，架構(gòu)運維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運行及持續(xù)維護，利用業(yè)務(wù)運行、技術(shù)選型、設(shè)施部署等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支撐架構(gòu)日常運營，提供災(zāi)備恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范保障各方主體利益，采用架構(gòu)更新標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范動態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化。平臺服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點管理，提供主體協(xié)同、場景交互、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級需要。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機嵌入數(shù)據(jù)治理體系，從標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理、安全管理、元數(shù)據(jù)管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化并及時響應(yīng)數(shù)據(jù)需求。館藏資源管理模塊結(jié)合圖書館館藏資源復(fù)雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，支持館藏資源的內(nèi)部調(diào)用及跨應(yīng)用、跨平臺的資源開放共享。各高校圖 書館應(yīng)加強未來學(xué)習(xí)中心試點建設(shè)，打造高標(biāo)準(zhǔn)智慧 化的學(xué)習(xí)新體系。

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。引導(dǎo)書友去聽書，這就是讀書群每周領(lǐng)讀一本書的意義。福建智慧導(dǎo)讀哪家好

智慧導(dǎo)讀的作用，在于提供智慧養(yǎng)分，滋養(yǎng)精神成長。綜合智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)

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。綜合智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)