I技術在數字閱讀領域的滲透始于對自然語言處理(NLP)、語音交互系統(VUI)、機器學習算法等技術的探究與整合,旨在優化文本分析、情感識別與基礎推薦系統的性能,進而提升用戶體驗、強化內容創作、增強平臺的商業盈利能力。具體而言,AI技術通過剖析用戶的閱讀傾向、行為軌跡及社交網絡關聯,實現了書籍推薦的個性化定制;同時,語音識別與合成技術的融合,賦予用戶以語音指令操控搜索、翻頁及閱讀節奏的能力,AI朗讀功能提供了更為自然的聽覺體驗。隨后,AI技術進一步拓展至內容創作領域,輔助作者架構情節、塑造與自動生成文本,不僅提升了創作效率,亦拓寬了非專業創作者的參與渠道。此外,AI技術的應用還使得數字閱讀平臺得以依據用戶行為與偏好,實施靈活的動態定價策略,并推廣訂閱制服務模式,提升商業模式的經濟效益。在這一演進過程中,移動終端數字閱讀逐漸從傳統的單一文字傳輸模式蛻變為集圖像、聲音和視頻于一體的多維度、交互式、個性化綜合視聽體驗。尤其是網絡技術、數字存儲和傳輸技術等的普及,數字圖書館應運而生。上海智慧導讀簡介
智慧導讀調用原生數據后依次通過模態識別、特征提取、融合計算三階段的數據融合,實現多模態原生數據向聚焦特定服務目標的融合數據轉化,經實體、事件、關系三種維度的信息抽取,實現融合數據向結構化綜合信息有序轉化,進而存儲各類中間數據于相應數據庫;調用中間數據后依次通過目標設定、方法模型及工具綜合應用、結果評估三階段的數據分析,實現數據價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數智服務的多維主題標簽及深度數據,經知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發現,實現多維主題標簽及深度數據向滿足任務智能決策需要的通用知識及領域知識轉化,進而存儲各類智慧數據于相應數據庫。怎樣智慧導讀優勢大數據環境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關系等隱私數據。
智慧導讀是基于人工智能技術的原理,通過運用大數據和機器學習等技術手段,對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深入分析和挖掘,建立相應的推薦算法模型,從而為用戶提供個性化的閱讀推薦服務。智慧導讀會根據用戶的閱讀習慣和興趣偏好,自動分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書籍等內容。這種個性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容,提高閱讀效率,同時也能夠增強用戶的閱讀體驗,提升用戶的滿意度和忠誠度。
近年來人工智能生成內容(AI-GeneratedContent,AIGC)技術實現突破性發展,逐漸成為AI發展的關鍵分支。AIGC技術的迅速發展為各行各業的數字化轉型帶來契機,已被引入傳媒、電商、教育、金融、醫療等行業領域[1]。ChatGPT是AIGC技術的***應用成果[2],掀起了多領域的生成式人工智能熱潮,以其語義理解、多輪對話、敢于質疑等特征引起了學界和業界大量研究者的關注。信息技術是閱讀服務創新的**驅動力,AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革,促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前,一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內容,這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。上海半坡是專門為圖書館提供文獻知識服務的公司。
個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行,不僅提升了圖書館資源的運用效率,還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI,個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料,激發智慧圖書館服務實現個性化轉變,同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化,從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展,個性化閱讀推薦系統會愈發智能化,進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力,增強智慧圖書館的文化傳播功效,滿足各用戶的多樣訴求。在語義關聯矩陣中,選擇任意概念節點作為興趣點(x),可以找到與該興趣點語義直接關聯的概念節點(y)。天津智慧導讀概況
智慧導讀可以讓讀者更加自主地學習。上海智慧導讀簡介
目前,國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開,多數定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務的研究當前正處于初級階段,仍有較大的研究價值,而專門聚焦AIGC技術應用于閱讀服務的研究較少,更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例,探討在文章各部分應用ChatGPT的適應性及限制性上海智慧導讀簡介