面向复杂业务场景智能适配、虚实空间多渠道交互、多元主体协同创新的需求,遵循应用有机集成、平台开放共享等原则构建人机交互层。人机交互层嵌入视角、触角、语音、虚实融合等多感官交互模型,构建传统交互终端以及以服务型机器人为的图书馆智能终端,提供具备泛在感知、全息交互、虚实共生特点的多维交互渠道;按照图书馆数智服务涉及的利益主体分类(主要分公众、机构、馆员),整合各数智服务模块并利用应用接口及传输协议,建设快速响应用户需求、灵活部署于交互终端的专业门户,提供融合智慧数据全生命周期管理且覆盖业务全流程的一站式功能及服务;依托图书馆数智服务能力模型将用户需求与馆内资源进行动态匹配分析,梳理出需求综合识别、资源深度融合、服务智能供给等图书馆服务场景,提供精细契合各类业务场景的智能化人机交互方案。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。哪些智慧导读用户体验
国内外大部分图书馆使用了初步的AI技术,主要是智能推荐,智能导航,机器人(问题和回答都是在事先设置好的范畴内),少数图书馆用虚拟现实技术来完成一些相关业务展示。但是对于阅读,尤其是AI沉浸式阅读领域,很少做过详细的体系框架和模型扩展研究。ChatGPT4.0的正式发布和利用AI衍生的一系列文本、图形、图像和视频处理产品的实践应用,是人工智能领域的转折性的突破,为图书馆打造更加丰富的阅读体验提供了可行性。因此,本文在构建AI沉浸阅读框架基础上,把现有的AI关键技术整合在一个模型之中,采取应用场景插件式模块化组合,可以根据环境和经费选择或添加场景插件,构建多模态沉浸式智慧阅读模型。
网络智慧导读哪个好文本语义脑图检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。
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
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-阅读轨迹是用户的搜索与上传文件所生成的语义脑图,根据时间排序的历史记录。
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。信息社会发展下,教育领域的传统学习方式 和图书馆服务模式。面临挑战与机遇。一站式智慧导读一体化
上海半坡的数字图书馆为授权读者提供远程文献阅读和移动阅读服务。哪些智慧导读用户体验
智慧阅读作为一个学术概念,尚未形成定论。现有研究大多由数字时代阅读主体的特征和需求出发,延伸到生产工具和生产过程的智慧化。有学者认为智慧阅读关联读者多维、动态、非线性、差异化的阅读需求,其实现需要借助大数据、人工智能、机器学习、语义出版等工具技术,以及结构化组织、细粒度加工、深度关联、要素增补等数据流程[4]。智慧阅读的初步应用主要在图书馆,有学者认为图书馆的智慧化程度取决于其借助大数据提供个性化服务的能力[5],有学者关注通过数据分析、数据挖掘、情景感知来实现图书馆的智慧推荐[6];有学者认为智慧阅读的实现需要结合读者信息(浏览信息、检索信息、收藏信息、订阅信息)和资源使用记录(借阅记录、阅读记录、文献订阅、文献评价)进行资源的智慧推荐[7]。有学者指出机器算法从内容、情境、服务等三方面增强移动用户的智慧体验效果[8],有学者将智慧阅读关联阅读情绪和感受,认为数字出版叙事朝着动态、多元且充满创意的叙事逻辑发展,使得读者在认知和情感上更具沉浸感[9]。哪些智慧导读用户体验