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江西智慧導(dǎo)讀有哪些

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-07-26

在數(shù)字化和信息化快速發(fā)展的背景下,圖書(shū)館作為知識(shí)與信息的重要傳遞者,亟須革新服務(wù)方式。因此,智慧圖書(shū)館的概念應(yīng)運(yùn)而生,旨在通過(guò)高科技手段,如人工智能(artificialintelligence,AI),提升服務(wù)效率和用戶體驗(yàn)。智慧圖書(shū)館不僅是傳統(tǒng)圖書(shū)館的延伸,還是信息技術(shù)與圖書(shū)館服務(wù)深度融合的產(chǎn)物。AI在信息檢索、用戶行為分析與個(gè)性化服務(wù)等方面,展現(xiàn)出巨大的潛力。當(dāng)前,隨著用戶對(duì)信息服務(wù)需求的日益?zhèn)€性化和精細(xì)化,智慧圖書(shū)館需要提供更貼心和高效的閱讀推薦服務(wù)。因此,研究并實(shí)施基于AI的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)成為智慧圖書(shū)館發(fā)展的重要方向。這種系統(tǒng)不僅可以大幅提高圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率,還能更好地滿足用戶的多樣化需求。所以需要對(duì)用戶閱讀行為信息和知識(shí)進(jìn)行組織,針對(duì)科技文獻(xiàn)資源使用和組織。江西智慧導(dǎo)讀有哪些

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生成式AI在生成內(nèi)容的過(guò)程中,經(jīng)常會(huì)遇到生成內(nèi)容準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題,包括以下場(chǎng)景:表達(dá)錯(cuò)誤,錯(cuò)別字、病句較多,多有亂碼符號(hào);邏輯混亂,上下旬沒(méi)有銜接,多為拼湊和重復(fù)內(nèi)容;排版混亂,無(wú)段落,無(wú)標(biāo)點(diǎn),文章亂碼;圖文不相符,圖片模糊不清,圖片中有不良誘導(dǎo)或蹭流量的內(nèi)容;音畫(huà)低質(zhì),視頻畫(huà)面傾斜、倒置、鏡像翻轉(zhuǎn),畫(huà)面拉長(zhǎng)變形,模糊不清;視頻濾鏡失真,邊框占比大,水印嚴(yán)重遮擋畫(huà)面等。因此,圖書(shū)館應(yīng)配備專業(yè)人員對(duì)內(nèi)容進(jìn)行訂正調(diào)整,同時(shí)探索關(guān)于AI生成內(nèi)容質(zhì)量評(píng)估的相關(guān)理論,為生成內(nèi)容提供依據(jù)。智能化智慧導(dǎo)讀費(fèi)用閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語(yǔ)義腦圖。

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目前,國(guó)內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書(shū)館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開(kāi),多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問(wèn)題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書(shū)館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段,仍有較大的研究?jī)r(jià)值,而專門(mén)聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少,更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹(shù)義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對(duì)科研人員的影響及在圖書(shū)館服務(wù)、圖書(shū)館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書(shū)館用戶的科研、教學(xué)、寫(xiě)作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例,探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性

數(shù)字閱讀平臺(tái)成為信息信任問(wèn)題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結(jié)技術(shù)和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺(tái)提供,表現(xiàn)為各種實(shí)體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺(tái)作為閱讀工具的提供者,不僅需要改進(jìn)搜索和過(guò)濾技術(shù),提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗(yàn),還需要構(gòu)建在線網(wǎng)絡(luò),成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺(tái)主導(dǎo)的社會(huì)化閱讀成為主流閱讀形態(tài)[15],讀者虛擬社群與實(shí)體社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)重合,引發(fā)關(guān)系信任、隱私保護(hù)等新的問(wèn)題。這些問(wèn)題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學(xué)研VIEWONPUBLISHING社會(huì)學(xué)問(wèn)題,即人與人之間關(guān)系、人與組織之間關(guān)系的問(wèn)題,只是因?yàn)闄C(jī)器作為人和組織的延伸,使得這一問(wèn)題的規(guī)模更大、更復(fù)雜。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。

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智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分,具體是利用數(shù)智技術(shù)有效處理、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集,產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強(qiáng)操作性、精確性、高價(jià)值等特征的多源融合數(shù)據(jù)(即智慧數(shù)據(jù)),智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費(fèi)后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù),隨著領(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動(dòng)態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過(guò)程形成,首先是通過(guò)數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價(jià)值密度低的原生數(shù)據(jù),其次通過(guò)原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開(kāi)放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù),通過(guò)中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù),具體是將適配各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多維度標(biāo)簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術(shù)賦能的業(yè)務(wù)流程,智能感知業(yè)務(wù)需求后動(dòng)態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問(wèn)題推理、循證溯源、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等智能服務(wù),由此實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領(lǐng)域精細(xì)應(yīng)用。導(dǎo)讀的意義是在末尾留一個(gè)懸念,給書(shū)友們一個(gè)好奇心。圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀服務(wù)

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(gè)性化、智能化的閱讀推薦和導(dǎo)讀服務(wù)。江西智慧導(dǎo)讀有哪些

個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書(shū)館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理,并給每本書(shū)籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽,這些標(biāo)簽包括書(shū)籍的主題、作者、出版時(shí)間、閱讀難易程度等,從而對(duì)資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請(qǐng)求推薦時(shí),個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書(shū)籍或資源。同時(shí),智慧圖書(shū)館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來(lái)調(diào)整資源標(biāo)簽,使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計(jì)智慧圖書(shū)館的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)時(shí),推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示,個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%,同時(shí)增加用戶訪問(wèn)圖書(shū)館資源的頻率。因此,選擇合適的推薦算法對(duì)提升圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時(shí)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(shū)館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù),從數(shù)百萬(wàn)到數(shù)十億不等,每天生成數(shù)百萬(wàn)事件,這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。江西智慧導(dǎo)讀有哪些

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