智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评...
AIGC技术的基础在于构建基于自然语言处理的预训练模型,并结合先进的生成算法与多模态技术,开发出能够自动生成丰富内容的产品。其基本特征在于利用海量数据和智能化的内容组织来推动内容的生产。AIGC技术生成的内容有文本、图像、音频和视频等多种形式,与公共图书馆为读者提供的服务资源高度契合。将AIGC技术引入读者服务,尤其是阅读推广活动中,将为公共图书馆活动策划和实施带来别样的体验。传统的公共图书馆阅读推广活动通常以内容策划为基础,涵盖文本为主的亲子阅读和朗诵,图文为主的书法和绘画,以及各类音视频创意征集活动等。随着时间推移,这些活动逐渐显露出同质化严重、创新性不足等问题。公共图书馆阅读推广服务具有商家对顾客(BusinesstoConsumer,B2C)属性,而个性化服务在多个B2C行业中已被证明具有明显优势。例如,抖音、小红书等平台为大众提供个性化视频推荐,逐渐取代传统短视频平台。随着AIGC技术的迅猛发展,公共图书馆阅读推广活动迎来了实现更多个性化服务的机遇。智慧导读可以让读者更加深入地了解作者的思想和观点。一站式智慧导读一体化
智慧导读是基于人工智能技术的原理,通过运用大数据和机器学习等技术手段,对用户的阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深入分析和挖掘,建立相应的推荐算法模型,从而为用户提供个性化的阅读推荐服务。智慧导读会根据用户的阅读习惯和兴趣偏好,自动分析并推荐符合用户需求的文章、新闻、书籍等内容。这种个性化推荐不仅能够帮助用户更快速地获取到自己感兴趣的内容,提高阅读效率,同时也能够增强用户的阅读体验,提升用户的满意度和忠诚度。哪个智慧导读费用是多少各高校图 书馆应加强未来学习中心试点建设,打造高标准智慧 化的学习新体系。
读者面临信息信任建设的多重危机。一方面,人类阅读行为无法快速、规模性地适配数字阅读模式。人作为阅读的主体,阅读心理与行为在新的媒介和信息环境下发生了变化,但这种变化整体来看是缓慢的、渐进的。如何把线性的、沉浸式的阅读迁移到数字阅读情境中,是一个***而普遍的问题。有学者把阅读任务分为解释性、事实性、探索性等三类,探索用户在不同任务情景下信息搜寻的策略模式和频率差异[13]此类经得起反复验证的、符合规模人群特征的实。证研究有待更多样化的开展。另一方面,机器的智能化发展速度超过人类认知进化的生物规律,机器生成内容以假乱真的程度越来越高,给人类信息信任带来新的挑战。实验研究发现,人类辨别AI生成文本的准确率*有52%,识别AI生成视频的准确率*有39%[14]。
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。智慧导读可以让读者更加高效地掌握知识。
目前智慧阅读服务的研究成果主要集中在服务系统、服务内容、用户需求与行为等方面。面对新一代人工智能技术的不断迭代,阅读服务面临前所未有的机遇与挑战,当前学术阅读智慧化服务存在哪些问题?如何依托AIGC技术赋能实现服务优化?这些问题亟需得到探究与明晰,但目前学界尚缺少聚焦学术阅读智慧化服务领域的跟踪研究。因此,本文拟利用内容分析法剖析目前国内外典型学术平台的智慧阅读服务现状,总结存在问题,并探索AIGC技术赋能改进图书馆学术阅读智慧化服务的路径。科技文献用户的知识需求不断细化和要求不断提高,传统科技文献资源组织方式难以满足要求。河南智慧导读常见问题
智慧导读-阅读轨迹是用户的搜索与上传文件所生成的语义脑图,根据时间排序的历史记录。一站式智慧导读一体化
在高职院校智慧图书馆的建设中,强化馆员的技术能力和技术素养的培养是必不可少的。智慧图书馆依赖于人工智能、大数据、物联网等信息技术,因此馆员必须具备一定的技术能力,包括技术应用研究和创新能力,这对于图书馆的持续发展至关重要。提升智慧馆员的专业素养不应只关注设备的引进,还应重视馆员的技术能力和技术素养的培养,只有两者并重,才能真正推动智慧图书馆的发展。图书馆应在智能智慧社会中找到自己的定位,高职院校应督促图书馆馆员持续关注智慧科技的发展,跟上时代的步伐,不断提升专业素养。
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智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评...
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