人工智能技術在公共圖書館信息檢索中的應用

文/尹漢雄 任碩實

1 人工智能技術與信息檢索

1.1 人工智能技術

“人工智能”一詞最初由達特茅斯學會于1956年創造。自此之后，越來越多的人投入到人工智能理論研究中，促進了人工智能概念的發展。人工智能這一門學科本身具有一定挑戰性，在研究過程中需要對計算機重視、哲學知識以及心理學知識有一定的理解；人工智能又是一門廣泛性學科，包括有機器學習以及計算機視覺等不同知識。通常情況下，人工智能研究目的是讓機器能夠依照人類智能要求起執行一系列的復雜任務。但是，關于“復雜的任務”在不同時期及對象眼中也存在一定差異，重點是展開對人工智能知識的學習，計算機才是人工智能的實現技術。人工智能發展史直接受到計算機技術發展的影響，實現對問題解決過程的自動推理即為知識的應用過程。但是因為在知識表示方法中存在一定多樣性，因此也具有多樣化推理方法，通常可以將推理過程分成兩種，即為演繹推理以及非演繹推理。

1.2 信息檢索技術

在大量文檔中，計算機技術的應用能夠從之中迅速提取需要的文檔，顯著提升了信息檢索效率及便利性。信息處理過程中的計算機應用優勢重點是信息應用程序能夠提高管理的復雜性以及可控性。在信息檢索工作過程中，能夠編制圖書館書籍以及文檔的索引，以能夠為查閱提供便利。1945年，Vannevar-Bush 文章的重點是實現了2010年加速訪問目標，在這一階段中人們對于圖書館信息的存儲以及檢索問題非常關注。尤其是在第一臺電子計算機出現和應用后，正式進入到信息時代，計算機技術在信息檢索中的應用也逐漸廣泛。

2 人工智能在公共圖書館信息檢索中的應用

2.1 自然語言處理技術

自然語言處理服務是人工智能工具之一，主要工作是反垃圾郵件，重點是對信息內容實施檢測。在信息過濾軟件中嵌入相應的語言規則，并將其融入到信息檢索系統中。對于發現的可疑信息能夠被集中發送到單獨區域中，信息處理系統可以結合信息的具體內容對其實施篩選。人們能夠實現對信息的快速瀏覽，同時也可以對其是否是垃圾郵件進行判定。即為自然語言規能夠實現對句子理解句子堵塞阻止，在一系列復雜處理過程中，能夠實現單詞、句子以及段落的結合，在語法規則的應用下實現對其的判定和分析。

2.2 視頻圖像檢索

在當前，視頻圖像檢索系統有一個新的實現方法，在視覺圖像分類、檢索以及索引過程中可以實現對復雜人工智能算法的應用。在這一系統中，視頻圖像特征選擇過程中需要實施顏色直方圖計算、局部視頻數據的運動跟蹤及其算法KLT 的應用、紋理分析以及圖像特征向量配置。在人工智能算法過程中所涉及到算法包括有人工智能神經網絡以及自適應匹配算法，也能夠在以上特征向量的分析過程中，實現對視頻片段的分類以及搜索。

3 人工智能在公共圖書館信息檢索的服務應用

3.1 開展個性化服務項目

個人信息服務是結合用戶的實際需求，或者是個人特點，其中包括有用戶主題、使用習慣以及偏好等，主動為廣大用戶提供相應的信息服務，在應用過程中屬于是“以用戶為中心”服務模式。公共圖書館中服務具有廣泛性，同時用戶結構也比較復雜。在當前網絡和信息環境中，用戶信息必須要是多樣化、深化以及個性化。基于此也就對信息檢索個性化服務模式起到了決定作用，由此可以確定信息檢索技術在應用過程中，需要滿足召回以及準確性要求，也需要能夠針對用戶需求制定個性化知識以及創新服務。

3.2 細分信息用戶結構

和其他類型圖書館相比，比如研究圖書館、學校圖書館等，公共圖書館的信息使用者數量比較大，同時也存在多種類型和復雜信息需求。在用戶分割過程中，主點是結合用戶結構劃分服務方式，在用戶劃分后，公共圖書館能夠結合廣大用戶的信息服務需求，從而提供良好的服務，以能夠有效提升服務的針對性以及個性化，以能夠有效發揮有限資源的社會化價值。

3.3 知識服務

在用戶問題解決中，能夠對其知識應用服務起到支持作用，并實現知識創新。在應用過程中能夠為非專業和非智能圖書館提供一系列服務，其中包括有傳統信息檢索和文檔 傳遞服務等。在新時期用戶活動受到傳統信息服務的影響作用在逐漸降低，用戶信息需求也更加偏向知識需求。在檢索中重點不是信息獲取方式，而是知識的獲取方式或者問題解決方法。在信息網絡普及以及信息源數字化發展進程中，在信息檢索以及收集過程中方法更為便捷及簡單化。和傳統方法相比，用戶能夠輕松檢索想要得到的信息，以此實現非信息檢索以及信息檢索。

4 結論

針對圖書館的公共空間價值認識，即為美國社會學家奧登伯格曾經提出的：“公共傳播的場所，沒有工作場所的意識水平，以及家庭的作用，獨立的人就可以逃離自己。”自由是公共空間的主要特點，同時也具備一定寬松性和便利性，因此在公共空間中也有更多的人分享知識以及快樂。