安徽智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請(qǐng)求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時(shí)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層進(jìn)行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù)，具體為通過應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進(jìn)而存儲(chǔ)各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)；智慧導(dǎo)讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據(jù)時(shí)間排序的歷史記錄。安徽智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，內(nèi)容生成方式經(jīng)歷了專業(yè)內(nèi)容生成、用戶生成內(nèi)容、生成式人工智能三個(gè)階段。專業(yè)內(nèi)容生成指內(nèi)容創(chuàng)作的主體是平臺(tái)，平臺(tái)雇用的保障內(nèi)容的專業(yè)性，平臺(tái)借助專業(yè)性的原創(chuàng)內(nèi)容得到收益，例如，騰訊、優(yōu)酷、得到等都屬于專業(yè)內(nèi)容生成。圖書館資源與專業(yè)內(nèi)容生成結(jié)合，達(dá)成了圖書館從數(shù)據(jù)商購(gòu)買數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶生成內(nèi)容指用戶成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體，用戶從內(nèi)容的消費(fèi)者變?yōu)閮?nèi)容的創(chuàng)作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺(tái)，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺(tái)，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺(tái)。圖書館資源與用戶生成內(nèi)容結(jié)合，構(gòu)成以O(shè)PAC書目下的書評(píng)、用戶為自己標(biāo)注的Tag用戶白建生成內(nèi)容。隨著ChatGPT的出現(xiàn)，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內(nèi)容創(chuàng)作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結(jié)合，可利用Transformer開源模型對(duì)圖書館現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行訓(xùn)練。安徽智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析近幾年出現(xiàn)的一種標(biāo)題形式。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動(dòng)輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進(jìn)一步優(yōu)化移動(dòng)閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強(qiáng)環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對(duì)比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識(shí)，還強(qiáng)化語料、引文收集、標(biāo)簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強(qiáng)用戶描述和記錄文本大意的體驗(yàn)。另一方面，對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認(rèn)知負(fù)荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對(duì)某一主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)綜述，提煉文獻(xiàn)的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時(shí)，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項(xiàng)目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺(tái)自動(dòng)提煉相關(guān)內(nèi)容，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺(tái)的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻(xiàn)綜述的主題文獻(xiàn)閱讀，也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù)，但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識(shí)點(diǎn)。

在數(shù)智時(shí)代，圖書館的角色及其功能發(fā)生了翻天覆地的變化，從原有的靜態(tài)服務(wù)模式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)且富有互動(dòng)性的智慧服務(wù)體系，這種轉(zhuǎn)變徹底改變了圖書館在公共生活與學(xué)術(shù)領(lǐng)域的地位。本文將從數(shù)智時(shí)代圖書館智慧服務(wù)體系的必要性入手，深入分析其在提升信息獲取便利性、加強(qiáng)知識(shí)傳播和增強(qiáng)用戶互動(dòng)與體驗(yàn)方面的重要作用，并進(jìn)一步探討支持圖書館服務(wù)現(xiàn)代化的基本原則與具體路徑，以期為圖書館界提供一種前瞻性的視角，助力其有效利用新興技術(shù)，推動(dòng)圖書館服務(wù)朝著更智能化、個(gè)性化及可持續(xù)化的方向發(fā)展，從而更好地滿足現(xiàn)代社會(huì)的需求。近年來人工智能生成內(nèi)容（AI-Generated Content，AIGC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關(guān)鍵分支。

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。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。安徽智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

所以需要對(duì)用戶閱讀行為信息和知識(shí)進(jìn)行組織，針對(duì)科技文獻(xiàn)資源使用和組織。安徽智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

智慧導(dǎo)讀調(diào)用原生數(shù)據(jù)后依次通過模態(tài)識(shí)別、特征提取、融合計(jì)算三階段的數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)原生數(shù)據(jù)向聚焦特定服務(wù)目標(biāo)的融合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，經(jīng)實(shí)體、事件、關(guān)系三種維度的信息抽取，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化綜合信息有序轉(zhuǎn)化，進(jìn)而存儲(chǔ)各類中間數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)；調(diào)用中間數(shù)據(jù)后依次通過目標(biāo)設(shè)定、方法模型及工具綜合應(yīng)用、結(jié)果評(píng)估三階段的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數(shù)智服務(wù)的多維主題標(biāo)簽及深度數(shù)據(jù)，經(jīng)知識(shí)融合、知識(shí)評(píng)估、知識(shí)推理三階段的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)多維主題標(biāo)簽及深度數(shù)據(jù)向滿足任務(wù)智能決策需要的通用知識(shí)及領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)化，進(jìn)而存儲(chǔ)各類智慧數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)。安徽智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析