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品质智慧导读概况

来源: 发布时间:2025年05月22日

目前智慧阅读服务的研究成果主要集中在服务系统、服务内容、用户需求与行为等方面。面对新一代人工智能技术的不断迭代,阅读服务面临前所未有的机遇与挑战,当前学术阅读智慧化服务存在哪些问题?如何依托AIGC技术赋能实现服务优化?这些问题亟需得到探究与明晰,但目前学界尚缺少聚焦学术阅读智慧化服务领域的跟踪研究。因此,本文拟利用内容分析法剖析目前国内外典型学术平台的智慧阅读服务现状,总结存在问题,并探索AIGC技术赋能改进图书馆学术阅读智慧化服务的路径。阅读轨迹可以同时将中文与英文文献融合生成新的语义脑图。品质智慧导读概况

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智慧导读面向用户需求综合感知、内外部资源高效整合、情报业务数智赋能的需求,聚焦图书馆高度智能化服务,遵循服务泛在化、服务协同化等原则,分场景感知服务模块、资源整合服务模块、情报智能服务模块构建数智服务层。其中,场景感知服务模块通过智慧数据提供用户潜在需求挖掘、图书馆内外部环境识别、大数据关联分析及决策结果预测等能力,实现基本需求及深层需求的多维感知、服务过程的全域感知、服务结果的发展态势感知,由此提供图书馆各类业务场景下业务主体、业务环境、业务流程、业务规则、业务结果等全要素的识别、分析、预测服务。资源整合服务模块针对图书馆内纸质文献、电子图书等多模态资源,依托智慧数据动态管控业务运维关键要素状态,助力资源、技术、主体等要素间高效整合并充分发挥其协同效应,进而智能化实现包括识别建设、加工处理、调度分配、评价反馈、更新维护的全流程资源整合服务。情报智能服务模块融合智慧数据实现多源异构数据规范组织及有效优化,嵌入各类情报功能模型及数智技术应用模型提高服务质量并延伸服务边界,从而提供满足多主体的数据供给及协同创新需要的多元分层情报智能服务。品质智慧导读概况而该平台提供一体化的服务,有参考咨询服务、交流互动服务等,读者可以在自主平台上享受自助便捷化服务。

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目前,国内外图情领域对AIGC应用的研究大多围绕信息资源管理、智慧图书馆服务等宏观领域展开,多数定性探讨AIGC应用场景及可行性问题。AIGC技术应用于图书馆服务的研究当前正处于初级阶段,仍有较大的研究价值,而专门聚焦AIGC技术应用于阅读服务的研究较少,更缺乏应用于学术阅读服务的研究。王树义和张庆薇[33]、吴若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分别探讨AIGC技术对科研人员的影响及在图书馆服务、图书馆智慧阅读服务的应用场景。C.Christopher和T.Elias认为ChatGPT对学术图书馆用户的科研、教学、写作等方面产生影响[36]。M.Rahman等则以完成一篇学术论文为例,探讨在文章各部分应用ChatGPT的适应性及限制性

阅读应用作为学术阅读输出的重要过程,学术写作是其中的主要形式之一,是图书馆等阅读服务机构的服务内容。在数字环境下,XLJ等商业类学术平台开始探索,但仍面临写作辅导程度不深、融入科学研究全过程程度有待提高等问题。AIGC技术对于写作辅导服务的赋能主要体现在整合数字笔记内容、综合运用所积累知识生成新的成果、绘制插图及语言润色等方面。(1)整合数字笔记内容。在知识型文本处理方面,可借鉴AI应用文本处理型企业Mem的做法,即与AIGC结合,将非结构化的文本自动整理成段落、生成文章摘要、生成标题。(2)综合运用所积累知识生成新的成果。可参考基于AI技术应用的Writer公司为用户提供全流程支持,包括头脑风暴构思、生成初稿、样式编辑、分发内容、复盘研究等流程的服务。如中国知网基于大模型和知识库利用AIGC技术开发智能写作平台,国内CTXS科研平台基于人工智能模型和大数据分析技术,提供结构化写作框架及例句库,还提供AI课题罗盘、AI研究选题、智能选刊等多场景的服务内容。(3)绘制插图及语言润色。在写作过程中,可利用GPT工具实现AI绘图、AI中文润色、AI英文润色等功能。此外,利用GPT类平台可自动生成汇报PPT课件。智慧导读是一种基于人工智能和大数据技术的阅读辅助工具,旨在提供个性化、智能化的阅读推荐和导读服务。

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AI在智慧图书馆中的应用主要体现在信息检索和文本分析两大领域,能***提升智慧图书馆的工作效率和用户体验。在信息检索领域以智能搜索引擎为例,数据显示,用户在使用这些工具时,搜索关键词的使用率减少了20%以上。这是因为智能搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图,并提供相关的搜索结果。在文本分析领域,AI能够处理和分析海量文本数据,从中提取出有价值的信息。这对智慧图书馆尤为重要,因为全球存在数十亿份电子文献需要高效管理。利用AI,智慧图书馆可以自动化完成文献分类、关键词提取以及信息摘要生成,从而提升数字文献的管理效率,优化资源整理流程。采用AI,智慧图书馆可实现文献分类、关键词提取以及信息摘要自动生成等功能,从而极大提升了数字文献管理效率。采用自然语言处理(NLP)与机器学习算法,智慧图书馆能自动识别、整理大量文献资源,精细为每篇文献分派类别标签,并提取出**关键词及主题要点,不仅削减了人工整理的时间成本,还减少了人为方面的错误,提升了文献分类的精细度;智慧图书馆可以生成简要的文献摘要,使用户得以迅速了解每篇文献的**要义,便于高效、迅速地从海量资源中筛选出满足自己需求的文献。上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。品质智慧导读概况

智慧导读可以让读者更加自主地学习。品质智慧导读概况

智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法,且按照用户反馈开展算法优化,保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈,对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析,即刻调整推荐策略。同时,采用机器学习技术,个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型,逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程,智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统,给予用户更加个性化的阅读推荐服务,帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源,进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。品质智慧导读概况