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江苏数字图书馆智慧导读

来源: 发布时间:2025年07月23日

信息通信技术(ICT)作为技术基座,构成信息信任系统的基础设施。技术哲学视域下,信息通信技术不仅改变了信息供需关系,还重构了认知劳动分工。智慧阅读依赖信息的搜索和过滤技术,它们是解决信息冗余的重要手段。不同技术对读者的要求也不尽相同—信息搜索的质量很大程度上依赖读者对所需信息描述的准确程度;信息的过滤则是信息供给方提供的一种服务,它从读者的历史行为和数据中筛选读者感兴趣的内容,**终表现为信息推荐。信息过滤的技术包括数据挖掘、知识图谱、聚类算法、协同过滤、序列推荐、机器学习、深度学习、复杂网络等。技术的迭代显示机器从服从和执行人类指令过渡到有监督的学习,现在又往无监督的方向演进。算法黑箱给生产者和消费者带来一定程度的信任剥夺,基于对信息发布主体的信任受到冲击。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。江苏数字图书馆智慧导读

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。江苏数字图书馆智慧导读智慧导读可以让读者更加深入地了解作者的思想和观点。

帮助用户在海量信息中提高学术资源寻求效率是图情领域一直关注的研究主题。从研究结果可以看出,目前传统文献数据库ScienceDirect提供**文献的关联信息服务、Elsevier提供个性化推荐服务,新型学术平台ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知识图谱、语义分析、自然语言处理、机器学习等技术为用户带来智能检索与智能推荐的新体验。借力AIGC技术,面向学术用户的阅读寻求情境,图书馆可以从内容语义组织、多模态内容创建及数据资源建设3个方面创新质量学术资源服务模式。

生成式AI在生成内容的过程中,经常会遇到生成内容准确度不高的问题,包括以下场景:表达错误,错别字、病句较多,多有乱码符号;逻辑混乱,上下旬没有衔接,多为拼凑和重复内容;排版混乱,无段落,无标点,文章乱码;图文不相符,图片模糊不清,图片中有不良诱导或蹭流量的内容;音画低质,视频画面倾斜、倒置、镜像翻转,画面拉长变形,模糊不清;视频滤镜失真,边框占比大,水印严重遮挡画面等。因此,图书馆应配备专业人员对内容进行订正调整,同时探索关于AI生成内容质量评估的相关理论,为生成内容提供依据。智慧图书馆建设关注学生个性化、多元化、 实时化的需求;

基于数据分析的结果,构建个性化的推荐算法模型。这些模型可以根据用户的个人特征和阅读历史,预测用户可能感兴趣的内容,并生成相应的推荐列表。推荐算法模型需要不断地进行优化和调整,以适应用户阅读行为的变化和新的数据输入。将生成的推荐结果以合适的方式展示给用户,如通过推送通知、邮件、APP界面等方式。同时,根据用户的反馈和行为数据,对推荐结果进行实时调整和优化,以提高推荐的准确性和用户满意度。在整个过程中,需要严格遵守相关法律法规,保护用户的隐私和数据安全。对用户数据进行加密存储和传输,确保只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。它主要是方便人们阅读,激起人们阅读的兴趣。江苏数字图书馆智慧导读

阅读轨迹可以同时将中文与英文文献融合生成新的语义脑图。江苏数字图书馆智慧导读

随着智慧社会的发展,高职院校图书馆也迎来了发展的新高峰。智慧图书馆的智慧馆员的专业素养与职业道德决定了高职院校图书馆服务的质量与成效,直接影响着智慧图书馆的发展水平。在智慧图书馆建设中,馆员队伍的培养要求更高、难度更大、更为复杂。培养大量智慧馆员队伍是当前和今后高职院校图书馆发展工作任务。加强智慧图书馆背景下高职院校图书馆馆员的建设也是图书馆转型的必然要求,应培养适应智慧图书馆发展的馆员队伍,跟上智慧社会的步伐,从而提升高职院校图书馆智慧服务的能力,满足高职院校和社会的需要。江苏数字图书馆智慧导读

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