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品質(zhì)智慧導(dǎo)讀常見問題

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-11-04

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)化過程形成,首先是通過數(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),其次通過原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù),通過中間數(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。為了給用戶提供針對(duì)性的高效知識(shí)服務(wù),重點(diǎn)探討用戶閱讀行為知識(shí)。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀常見問題

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美國(guó)開放人工智能研究中心(OpenAI)發(fā)布的大型語言生成模型ChatGPT迅速成為全球的焦點(diǎn),ChatGPT將人機(jī)對(duì)話推向全新的高度,其強(qiáng)大功能和火爆熱度將AIGC推向令人矚目的位置。騰訊研究院發(fā)布的?2023年AIGC發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告?顯示,AIGC技術(shù)有望成為新型內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施,能夠塑造數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)與交互新范式,持續(xù)推進(jìn)數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。AIGC技術(shù)能夠基于人工智能算法和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過模型的學(xué)習(xí)和優(yōu)化,自動(dòng)生成文本、圖像、音頻和視頻等形式的數(shù)字內(nèi)容,為用戶提供更加個(gè)性化、智能化的服務(wù)。因此,研究AIGC在高校圖書館智慧服務(wù)中的應(yīng)用具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀常見問題現(xiàn)在許多報(bào)紙都在運(yùn)用這一特殊的新聞品種。

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智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進(jìn)范式統(tǒng)籌推進(jìn)圖書館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù),鏈接圖書館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集,利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實(shí)現(xiàn)敏捷化的自動(dòng)數(shù)據(jù)處理;通過匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù),以實(shí)體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息,由此實(shí)現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化;圖書館業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合,按照標(biāo)準(zhǔn)化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù),挖掘出潛在知識(shí)并發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)以提煉通用知識(shí)及領(lǐng)域知識(shí),從而實(shí)現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。

數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺(tái)底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺(tái)的智慧化程度[45]。一方面,注重加強(qiáng)用戶學(xué)術(shù)閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘,包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀場(chǎng)景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等,添加基本標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽、會(huì)話標(biāo)簽、情景標(biāo)簽、互動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建用戶實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)畫像模型。另一方面,側(cè)重開發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù),包括細(xì)粒度內(nèi)容資源、個(gè)性化閱讀資源庫(kù)、科研專題資料庫(kù)、課程文獻(xiàn)中心等,并做好與用戶閱讀行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建設(shè)。例如,面向教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求,山東大學(xué)圖書館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),打造學(xué)者—機(jī)構(gòu)—成果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),AIGC技術(shù)嵌入后將會(huì)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系映射、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)感知與挖掘分析。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加高效地掌握知識(shí)。

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數(shù)智時(shí)代,圖書館應(yīng)引入人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化閱讀服務(wù)。首先,建立一個(gè)基于人工智能的平臺(tái),用于收集并分析用戶的閱讀習(xí)慣、搜索歷史和互動(dòng)反饋等數(shù)據(jù)。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),如聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則,洞察用戶的閱讀偏好和興趣,如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時(shí)間,揭示用戶對(duì)特定主題或書籍的關(guān)注度;其次,依托于這些數(shù)據(jù),圖書館可運(yùn)用人工智能系統(tǒng),采用協(xié)同過濾和內(nèi)容基推薦的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,向用戶推薦可能感興趣的新書或內(nèi)容;再次,圖書館還要運(yùn)用自然語言處理技術(shù),開發(fā)智能助手以增強(qiáng)用戶交互體驗(yàn)。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖,并提供相應(yīng)的信息服務(wù),如解答關(guān)于藏書的問題,協(xié)助預(yù)約或提醒還書時(shí)間。同時(shí),智能助手通過文本或語音與用戶互動(dòng),可以使服務(wù)更便捷、更貼心。此外,通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),圖書館可以自動(dòng)對(duì)大量資源展開分類和標(biāo)記。圖書館運(yùn)用圖像識(shí)別和文本分析技術(shù),可以自動(dòng)識(shí)別書籍內(nèi)容分類,并分析用戶生成的內(nèi)容,如書評(píng),以深入了解用戶的需求和興趣;在實(shí)施過程中,圖書館需持續(xù)更新和維護(hù)技術(shù),尤其要定期訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以確保系統(tǒng)與用戶行為變化同步。將更多的學(xué)科專業(yè)知識(shí)融匯起來,對(duì)潛在的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行有效整合,切實(shí)提升圖書館館藏資源價(jià)值。江蘇智慧導(dǎo)讀大概價(jià)格多少

引導(dǎo)書友去聽書,這就是讀書群每周領(lǐng)讀一本書的意義。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀常見問題

目前智慧閱讀服務(wù)的研究成果主要集中在服務(wù)系統(tǒng)、服務(wù)內(nèi)容、用戶需求與行為等方面。面對(duì)新一代人工智能技術(shù)的不斷迭代,閱讀服務(wù)面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn),當(dāng)前學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)存在哪些問題?如何依托AIGC技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)服務(wù)優(yōu)化?這些問題亟需得到探究與明晰,但目前學(xué)界尚缺少聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)領(lǐng)域的跟蹤研究。因此,本文擬利用內(nèi)容分析法剖析目前國(guó)內(nèi)外典型學(xué)術(shù)平臺(tái)的智慧閱讀服務(wù)現(xiàn)狀,總結(jié)存在問題,并探索AIGC技術(shù)賦能改進(jìn)圖書館學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)的路徑。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀常見問題

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