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创新智慧导读系统

来源: 发布时间:2025年08月18日

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。智慧导读可以让读者更加深入地了解作者的思想和观点。创新智慧导读系统

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图书馆数智服务是智慧图书馆的**业务,亦是图书馆智能服务的前沿热点。图书馆数智服务的相关理论研究尚少,主要研究智能服务的模式应用、技术融合、体系构建、系统及平台搭建,而数智服务的定义、特征等内涵研究匮乏。智慧数据是数据科学的前沿概念,亦是数智时代数据资源的高级组织形式。智慧数据的现有研究主要研究其定义及特征,聚焦情报学领域研究智慧数据服务模式、体系。智慧数据内涵多样但尚未统一,有研究将其分为价值、结构、过程三类视角,其中过程视角下智慧数据由演化路径形成的观点被***接受。创新智慧导读系统智慧导读可以帮助读者更好地掌握阅读技巧。

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智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评估三阶段的数据分析,实现数据价值深度挖掘以获取直接作用于图书馆数智服务的多维主题标签及深度数据,经知识融合、知识评估、知识推理三阶段的知识发现,实现多维主题标签及深度数据向满足任务智能决策需要的通用知识及领域知识转化,进而存储各类智慧数据于相应数据库。

AIGC技术的基础在于构建基于自然语言处理的预训练模型,并结合先进的生成算法与多模态技术,开发出能够自动生成丰富内容的产品。其基本特征在于利用海量数据和智能化的内容组织来推动内容的生产。AIGC技术生成的内容有文本、图像、音频和视频等多种形式,与公共图书馆为读者提供的服务资源高度契合。将AIGC技术引入读者服务,尤其是阅读推广活动中,将为公共图书馆活动策划和实施带来别样的体验。传统的公共图书馆阅读推广活动通常以内容策划为基础,涵盖文本为主的亲子阅读和朗诵,图文为主的书法和绘画,以及各类音视频创意征集活动等。随着时间推移,这些活动逐渐显露出同质化严重、创新性不足等问题。公共图书馆阅读推广服务具有商家对顾客(BusinesstoConsumer,B2C)属性,而个性化服务在多个B2C行业中已被证明具有明显优势。例如,抖音、小红书等平台为大众提供个性化视频推荐,逐渐取代传统短视频平台。随着AIGC技术的迅猛发展,公共图书馆阅读推广活动迎来了实现更多个性化服务的机遇。AIGC 技术的迅速发展为各行各业的 数字化转型带来契机,已被引入传媒、电商、教育、 金融、医疗等行业领域。

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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。智慧导读可以帮助读者更快速、更深入地理解文章。创新智慧导读系统

智慧导读是一种智能化的阅读方式。创新智慧导读系统

智慧阅读服务内容方面的研究覆盖读物供给智慧化、辅助阅读智慧化和阅读推广智慧化等主题。有关读物供给智慧化的研究包括移动读物供给[9]、虚拟现实读物供给[10-11]及个性化阅读推荐[12-13]等方面,读物涉及文本、视频、音频、图像、数据等多种形式,如视听阅读内容[14]、有声读物[15]、历史人物数据[16]、在线可视化数据[17]等。辅助阅读智慧化研究方面,K.LO等探讨“人工智能和人机交互的***进展能否为智能、交互式和可访问的阅读界面提供动力”[18]。基于眼动追踪和大语言模型技术的智能AI阅读助手SARA通过实时提供个性化帮助来增强阅读体验[19]。同时,对支持阅读过程的新技术平台需求正在增长[18]。有关阅读推广智慧化的研究包含服务流程[20]、模式框架及实践[21]等方面。另外,少数学者调查高校图书馆智能服务水平并分析阻碍因素[22]。创新智慧导读系统