面向数智环境下图书馆数智服务的全要素精细感知、复杂资源有效融合、多服务高效协同等需求,结合IT规划参考模型,系统分析智慧图书馆的前沿研究与实践,充分融合智慧数据的演进范式及迭代模式,以数据治理体系为基础、数智技术体系为赋能智慧数据流通转化过程及图书馆数智服务流程,通过层次化、模块化、组件化的方式,分...
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。引导书友去听书,这就是读书群每周领读一本书的意义。智慧导读优势

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。图书馆智慧导读价格根据读者检索时输入的关键字,给出主题线索词,为读者提供发散性的思维导向。

智慧阅读虽被预设为数字阅读的高级形态,但其实现面临多重挑战。比如:数字媒介文本具有链接、分叉选择、非顺序等特性,读者阅读时需要采用与印刷时代迥然不同的阅读方式,因此,略读、跳读、信息检索式、瞬时性反馈阅读成为当下阅读的主流;认知神经科学研究发现,跳读导致前额叶皮层***减弱、长时记忆编码效率降低,人类元认知能力面临衰退的风险[10];数字时代的电子阅读进一步剥夺作者对文本意义阐释的权利,文本的网状结构使得“它有上千个进出口,读者可以从这些通道进进出出,作出自己的理解和解释”[11],这使得读者的主体性被算法逻辑主导,超链接架构带来的游牧式阅读使得人类的认知面临无根的困境。
AIGC即人工智能生成内容,是一种利用先进的人工智能技术自动生成文本、图片、语音、视频等各种形式内容的过程。在应用层面,AIGC技术可以被看作是用户生成内容(UserGeneratedContent,UGC)及专业生产内容(ProfessionalGeneratedContent,PGC)的进一步扩展和深化,开创了一种全新的内容创作方式。在技术层面,AIGC技术融合了自然语言处理、预训练模型、多模态技术、深度学习等先进技术,通过计算机算法及相关模型自动产生多样化的内容,构成了一个用于自动生成内容的综合性技术体系。科技文献用户的知识需求不断细化和要求不断提高,传统科技文献资源组织方式难以满足要求。

学术阅读具有专业性、持久性和高难度的特点,阅读过程中会面临阅读中辍、阅读拖延、信息回避、消极情感等,除了自我控制与管理之外,用户需要阅读行为管理服务。比如,上海师范大学开发的论文阅读系统[51],能助力学生深度阅读与学习,旨在提高学生的元认知能力。智慧图书馆等学术平台可记录、采集、分析用户在阅读前、中、后的数据,加强阅读行为管理服务。在阅读前,学术用户可利用AIGC技术生成自己的过往阅读报告、陪伴式答疑、个性化建议等,明确阅读方向与目标。比如,科大讯飞与北京师范大学联合推出“学科潜能和专业兴趣双核测评”,帮助学生了解、认识自己的能力,帮助学生测评在某一方面的水平。在阅读中,一些学生不了解自己在阅读过程中所处位置,也不了解某个阶段适用的阅读策略。AIGC技术可以支持智慧学术阅读平台分析学术用户在阅读过程中的各类数据,构建用户画像,帮助用户了解阅读状态及难点,为用户生成后续的个性化阅读计划,提供情感支持。在阅读后,AIGC技术可以帮助用户做好实时评估,分析存在问题,设计改进方案。上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。上海智慧导读用户体验
智慧阅读服务系统与平台方面的研究主要包括 出版与阅读服务系统、图书馆阅读服务系统等。智慧导读优势
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。智慧导读优势
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