在強大的計算能力和海量數據支撐下，當前AIGC技術的內容創作效率已經超越人類。例如，在傳統的公共圖書館繪畫活動中，參與者創作一個復雜作品往往需要數小時，而通過使用繪圖應用，參與者*需輸入提示文本，不到一分鐘便能生成一張精美的作品草圖。展望未來，在AIGC技術的輔助下，內容創作相關行業的生產效率必將得到更加的提升。盡管AIGC技術帶來了諸多便利，但公共圖書館從業人員也應認識到在其研發和應用過程中面臨的諸多挑戰。。文本語義腦圖檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。江西哪個智慧導讀

在智慧閱讀三元協同系統結構中，信息通信技術、數字閱讀平臺和讀者是智慧閱讀的三要素。數字閱讀平臺在信息通信技術的基礎上為讀者提供閱讀內容和服務，讀者在注冊和使用數字閱讀工具的過程中留下個人的、人機交互的、社交互動的信息與行為記錄，這些信息與行為記錄被數字閱讀平臺收集、整理、加工，再反饋給信息通信技術的操作者。信息通信技術的操作者在平臺的價值和規則框架下，通過人機協同的方式對讀者信息與行為記錄進行加工，在平臺的監制下提供產品和服務。作為一種理想狀態的智慧閱讀，其應然狀態是數字的（指處理過程是數字的，唯有數字化才可計算，才能提供快速及時反應；**終產品既可以是虛擬的，又可以是實體的）、個性的、情境的、可持續的、***的、對個體和全人類具有福祉效應的。浙江智慧導讀采購圖書館的數字文獻知識服務通常是由圖書館采購數字文獻資源，讀者分別各自訪問一個個的文獻數據庫。

隨著互聯網的發展，內容生成方式經歷了專業內容生成、用戶生成內容、生成式人工智能三個階段。專業內容生成指內容創作的主體是平臺，平臺雇用的保障內容的專業性，平臺借助專業性的原創內容得到收益，例如，騰訊、優酷、得到等都屬于專業內容生成。圖書館資源與專業內容生成結合，達成了圖書館從數據商購買數字資源數據庫。用戶生成內容指用戶成為內容創作的主體，用戶從內容的消費者變為內容的創作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內容結合，構成以OPAC書目下的書評、用戶為自己標注的Tag用戶白建生成內容。隨著ChatGPT的出現，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內容創作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結合，可利用Transformer開源模型對圖書館現有文獻進行訓練。

內容語義組織方面。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源、開放獲取學術資源等質量內容的細粒度加工、對象化表示，如實現對學術論文中研究方法與研究結果等細粒度內容的標注，更好地揭示語義知識內容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結構化知識。（2）多模態內容創建方面。在知識組織的基礎上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態內容，實現多模態內容的語義關聯。結合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色。

智慧導讀面向平臺運行長期穩定、數智服務有序供給、數據資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應用適用性等原則，分架構運維管理模塊、平臺服務管理模塊、智慧數據管理模塊、館藏資源管理模塊構建標準規范層。其中，架構運維管理模塊專注整體架構及局部模塊的規范運行及持續維護，利用業務運行、技術選型、設施部署等標準規范支撐架構日常運營，提供災備恢復標準規范保障各方主體利益，采用架構更新標準規范動態適應圖書館內外部環境變化。平臺服務管理模塊聚焦圖書館數智服務全節點管理，提供主體協同、場景交互、服務管控等環節的標準規范，高效滿足圖書館數智服務、深層級需要。智慧數據管理模塊有機嵌入數據治理體系，從標準管理、質量管理、安全管理、元數據管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數據流通轉化并及時響應數據需求。館藏資源管理模塊結合圖書館館藏資源復雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標準規范，支持館藏資源的內部調用及跨應用、跨平臺的資源開放共享。它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。江西哪個智慧導讀

為了給用戶提供針對性的高效知識服務，重點探討用戶閱讀行為知識。江西哪個智慧導讀

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數千份電子書和期刊，且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎，需要收集和處理，以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據，個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數據方面的支持。江西哪個智慧導讀