辽宁智慧导读平台

数字阅读平台成为信息信任问题发生和解决的集中站。联结技术和人的智慧阅读方式由数字阅读平台提供，表现为各种实体或虚拟的阅读工具。数字阅读平台作为阅读工具的提供者，不仅需要改进搜索和过滤技术，提升读者的阅读效率和阅读体验，还需要构建在线网络，成为分布式内容生成和分布式阅读的集散地。数字阅读平台主导的社会化阅读成为主流阅读形态［15］，读者虚拟社群与实体社会关系网络重合，引发关系信任、隐私保护等新的问题。这些问题本质上是952025年第3期总第477期学研VIEWONPUBLISHING社会学问题，即人与人之间关系、人与组织之间关系的问题，只是因为机器作为人和组织的延伸，使得这一问题的规模更大、更复杂。数字图书馆的用户可以通过检索一些关键词，就可以获取大量的相关信息。辽宁智慧导读平台

图书馆的发展历经传统图书馆、数字图书馆、智慧图书馆三阶段，相应的图书馆服务亦经历文献服务、信息及知识服务、智能服务三阶段。智慧图书馆依托数智技术（主要有大数据、人工智能等）、融合图书馆资源的全流程管理体系，面向用户多样化、个性化、专业化需求实现数据资源与数智技术有机整合、虚实空间有效融合以提供效益比较大化的数智服务（主要分技术服务及公共服务），由此要求图书馆数智服务平台需具备感知化、泛在化、协同化的特征：感知化是针对特定的应用场景选择适配的服务方案，通过交互终端及交互门户以合适的交互方式实现服务情境、用户行为等智能感知；泛在化是基于数智技术打破时间与空间的服务边界，可跨空间实时提供资源间共享、领域间互联的多元化、多层次服务；协同化是协调图书馆业务运行涉及的多方主体（社会公众、社会机构、图书馆馆员等）利益，充分发挥多方主体智慧实现数据资源、数智技术、实体空间、服务系统等图书馆要素高效协同运作。安徽智慧导读常见问题智慧导读可以提供多种形式的学习资源，如视频、音频等。

大数据和人工智能技术极大地推动辅助阅读智慧化。如表5所示，一方面，进一步优化移动阅读、数字阅读的外部语义增强环境。除了提供划线、高亮显示、翻译、对比阅读等功能以辅助关键信息的甄别与标识，还强化语料、引文收集、标签、手绘等数字笔记和数字注释功能，增强用户描述和记录文本大意的体验。另一方面，对文献内容的再生产或再创作，提高阅读效率，降低认知负荷。在海量数据中“学习”并“理解”内容，对某一主题的相关文献进行自动综述，提炼文献的**内容，AI生成解读视频。同时，基于语义关联关系，提供与文献相关的数据、代码、项目、视频讲解等服务。在阅读理解过程中，以提问的方式要求GPT类平台自动提炼相关内容，自动实现知识抽取和关系揭示。表6列举了部分学术平台的辅助阅读服务内容及服务形式。当前的辅助阅读服务适用于撰写文献综述的主题文献阅读，也适用于学术检索任务和积累任务，但仍需要配合人工精读的方式学习特定的方法和理论知识点。

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。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。

内容语义组织方面。利用AIGC技术进一步加强馆藏学术资源、开放获取学术资源等质量内容的细粒度加工、对象化表示，如实现对学术论文中研究方法与研究结果等细粒度内容的标注，更好地揭示语义知识内容。比如，在提高中华古籍资源的阅读与利用效率方面，建立基于机器阅读理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型从海量古文史料中挖掘结构化知识。（2）多模态内容创建方面。在知识组织的基础上，自动进行主题化、专题化文本分类，自动生成文本、图像、视频、音频等多模态内容，实现多模态内容的语义关联。结合用户阅读需求，还可以自动生成标题、摘要等推广信息，进行个性化学术资源推荐，而且可以预测同类用户的学术资源需求。比如，AIGC辅助整理、生成学习资料，可以帮助跨专业的学生快速了解入门课程和学习路径，打破学生自身的认知边界。在语义关联矩阵中，由起始入口词选择任意某个兴趣点,系统会找出两者之间潜在的5条隐性知识链路。综合智慧导读哪家好

其基于实时搜索结果的知识层面的语义概念专指、聚类、发散、显性、隐性及其多维度的关联揭示等功能特色。辽宁智慧导读平台

阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果，而阅读认知策略则影响着阅读理解能力，情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程，认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段[47]。以前受制于技术条件，无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试，开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能，助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少，作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下，海量知识存储训练的大模型面世，能够在沉浸式阅读、辅助阅读方面提供支持。辽宁智慧导读平台