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圖書館智慧導讀案例

來源: 發布時間:2025-07-29

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現實、增強現實、自然語言處理、機器學習等技術與傳統閱讀相結合,創造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應用上具備三個優勢:(1)通過語音合成技術將文本轉化為語音,并加入情感色彩和語音音調的調節,引起讀者情感共鳴,深入理解作者意圖;(2)通過增強現實和虛擬現實技術,將文本呈現在更加真實、立體的場景中,增強閱讀的體驗感和可視化效果;(3)根據讀者的個性化需求和興趣,提供更加智能化的閱讀體驗,例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴展等。智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。圖書館智慧導讀案例

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數字閱讀平臺成為信息信任問題發生和解決的集中站。聯結技術和人的智慧閱讀方式由數字閱讀平臺提供,表現為各種實體或虛擬的閱讀工具。數字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者,不僅需要改進搜索和過濾技術,提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗,還需要構建在線網絡,成為分布式內容生成和分布式閱讀的集散地。數字閱讀平臺主導的社會化閱讀成為主流閱讀形態[15],讀者虛擬社群與實體社會關系網絡重合,引發關系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質上是952025年第3期總第477期學研VIEWONPUBLISHING社會學問題,即人與人之間關系、人與組織之間關系的問題,只是因為機器作為人和組織的延伸,使得這一問題的規模更大、更復雜。廣東咨詢智慧導讀現在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。

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閱讀推廣服務是圖書館發揮其社會職能的關鍵環節,對于提升**閱讀素養、營造良好社會文化氛圍具有重要意義。面對讀者日益多樣化的需求,傳統的閱讀推廣方式逐漸顯露出諸多局限性,如推廣內容缺乏精細性、服務模式較為單一、讀者互動體驗不足等。新技術的涌現為突破這些局限帶來了契機。人工智能(artificialintelligence,AI)技術能夠實現對讀者閱讀偏好的精細分析與智能推薦;大數據可助力圖書館***了解讀者行為特征,從而優化服務策略;物聯網則能讓圖書館的各類設備互聯互通,打造更加智能化的閱讀環境。

閱讀應用作為學術閱讀輸出的重要過程,學術寫作是其中的主要形式之一,是圖書館等閱讀服務機構的服務內容。在數字環境下,XLJ等商業類學術平臺開始探索,但仍面臨寫作輔導程度不深、融入科學研究全過程程度有待提高等問題。AIGC技術對于寫作輔導服務的賦能主要體現在整合數字筆記內容、綜合運用所積累知識生成新的成果、繪制插圖及語言潤色等方面。(1)整合數字筆記內容。在知識型文本處理方面,可借鑒AI應用文本處理型企業Mem的做法,即與AIGC結合,將非結構化的文本自動整理成段落、生成文章摘要、生成標題。(2)綜合運用所積累知識生成新的成果。可參考基于AI技術應用的Writer公司為用戶提供全流程支持,包括頭腦風暴構思、生成初稿、樣式編輯、分發內容、復盤研究等流程的服務。如中國知網基于大模型和知識庫利用AIGC技術開發智能寫作平臺,國內CTXS科研平臺基于人工智能模型和大數據分析技術,提供結構化寫作框架及例句庫,還提供AI課題羅盤、AI研究選題、智能選刊等多場景的服務內容。(3)繪制插圖及語言潤色。在寫作過程中,可利用GPT工具實現AI繪圖、AI中文潤色、AI英文潤色等功能。此外,利用GPT類平臺可自動生成匯報PPT課件。引導書友去聽書,這就是讀書群每周領讀一本書的意義。

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讀者面臨信息信任建設的多重危機。一方面,人類閱讀行為無法快速、規模性地適配數字閱讀模式。人作為閱讀的主體,閱讀心理與行為在新的媒介和信息環境下發生了變化,但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數字閱讀情境中,是一個***而普遍的問題。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類,探索用戶在不同任務情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異[13]此類經得起反復驗證的、符合規模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面,機器的智能化發展速度超過人類認知進化的生物規律,機器生成內容以假亂真的程度越來越高,給人類信息信任帶來新的挑戰。實驗研究發現,人類辨別AI生成文本的準確率*有52%,識別AI生成視頻的準確率*有39%[14]。數字圖書館的用戶可以通過檢索一些關鍵詞,就可以獲取大量的相關信息。廣東咨詢智慧導讀

隨著計算機技術的迅猛發展,使得人們對信息的處理、存儲、查詢、利用等有了新的要求。圖書館智慧導讀案例

首先,智慧導讀系統會收集用戶在閱讀過程中的各種數據,包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數據可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄,也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數據可能包含噪聲、重復或無效信息,因此需要進行數據清洗和預處理。這一步包括去除重復數據、填充缺失值、轉換數據格式等操作,以便進行后續的數據挖掘工作。利用機器學習和數據分析技術,對用戶數據進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析,發現用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時,通過對用戶數據的聚類、分類和關聯規則挖掘等,可以發現用戶群體之間的相似性和差異性,為后續的推薦算法提供依據。圖書館智慧導讀案例

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