基于深度學習的圖書館服務研究

張民

（泰山學院，山東泰安271000）

深度學習這一概念在十多年前就已經被提出，指的是以樣本數據為基礎，通過相應的訓練強化方法得到具有多個層級且具有深度網絡結構的機器學習的過程。深度學習強調對外部輸入數據高級特征的提取，主要是模擬人腦對于信息和數據處理的過程使及其擁有這種能力。深度學習技術在圖書館服務中已經被應用，而且發揮著重要作用。

1 關于深度學習的圖書館服務研究情況

該文以中國知網作為數據基礎，并且在研究的過程當中始終將深度學習的圖書館服務作為主題。在研究的時候重視時間跨度的科學性和學科領域的自由性，檢索采用的是模糊的形式，最終選擇出了用于基于深度學習的圖書館服務研究的論文。隨著人工智能技術的發展和進步，現代學者對于深度學習的研究和圖書館服務的研究成果越來越多，而且越來越成熟，在未來也將會不斷地完善。通過分析檢索出來的文章可以知道基于深度學習的圖書館服務研究熱度正盛，需要繼續保持。目前圖書館已經可以借助軟件針對關鍵詞進行統計分析，并在此基礎之上對得出來的關鍵詞加以數據清洗，最后根據關鍵詞的頻次排序，最終形成了清晰的圖表，這對于最后的研究結果具有重要意義。研究的時候始終將機器學習作為核心，將其作為關鍵詞形成了群組。研究內容包括了自動分類、文本分類，但不限于這些內容。

人工智能等信息技術被推廣和應用，使得各行各業都取得新的發展機會，對于圖書館而言，利用人工智能信息技術完善服務模式和體系非常重要。圖書館開始從傳統模式中蘇醒，從現代社會的發展前景和方向入手，利用人工智能形成滿足現代用戶讀者的要求的圖書館服務，使得圖書館逐漸拜托了生存危機。聚類分析是研究基于深度學習的圖書館服務的基本方法，它可以清晰地反映基于深度學習的圖書館的知識結構。進而根據分析得出的結果劃分關鍵詞，通常關鍵詞的類別包含了五大類，根據內容為標準進行劃分的。深度學習作為現代人工智能研究領域的一個重要內容，它的熱度還會不斷地上升，因為深度學習改變了太多的內容，包括了傳統的機器學習方法，也包括了對人類感知的認識。無論是國內還是國外都不斷地深入研究內容，將知識和理論不斷地延伸，目的就是讓深度學習可以被更好地應用。就圖書館的服務而言，它在語音識別、圖像理解以及搜索推薦等方面都可以被應用。在未來人工智能技術會更加成熟，目前不能解決的問題也會得到解決，在此基礎之上的深度學習圖書館服務研究也會更加深入，研究結果也更具有實踐價值。總之無論如何，基于深度學習的圖書館服務研究還將不斷地進步。

2 基于深度學習的圖書館服務

2.1 基于計算機視覺的圖書館服務

計算機技術發展和進步使得圖書館服務有了新的方向和形式，這其中計算機視覺起著重要作用。由于計算機視覺在圖像、文字、物體以及人體識別等方面都能夠發揮價值，因此需要重視。基于計算機視覺的圖書館服務包括了圖書館人流統計，常見的形式是利用圖書館門禁系統對讀者進出圖書館加以統計。同時還可以在此基礎之上跟蹤讀者的運動軌跡，判斷讀者是進入圖書館還是出圖書館。

基于計算機視覺的圖書館服務還包括了智能定位服務，圖書館的圖書需要上下架，也存在錯亂存放的情況，這時候要想使其按照規定順序擺放便可以利用計算機視覺的智能定位服務。計算機視覺技術的延伸軟件能夠幫助圖書管理人員減輕工作負擔，一般會選擇在圖書的書脊粘貼與二維碼性質相同的標簽，方便了圖書的歸類和整理。隨著現代科技的進步，這種智能定位更進一步完善，延伸到了語音識別智能書架，可以識別語音指令，很好地替代了人工查找，節省了圖書館經營投入的人力資源。除此之外智能定位服務還可以直接向讀者提供，通過掌握讀者所在的位置進而判斷讀者的喜好以及其他信息，在此基礎之上進行圖書推薦，可以節省讀者尋找資料圖書的時間。現實中一些使用圖書館書籍的讀者或者用戶不遵守圖書館的管理規范，加之圖書館管理資源不夠，導致很多圖書館的館藏缺乏秩序，利用智能定位服務可以很好地解決這一問題。

基于計算機視覺的圖書館服務包括讀者體驗閱讀服務，具體來講指的是虛擬現實技術的VR 體驗閱讀服務以及增強現實技術的AR 導航服務，這兩種技術為讀者提供了更好的服務，目前在圖書館服務中這兩種服務的滿意度很高，深受讀者的歡迎。讀者進入圖書館之后可以借助VR 眼鏡感受虛擬的風景文化，還可以根據自己的需求尋求更深的互動體驗，從而給自己創造印象深刻的閱讀體驗。我國已經有很多圖書館開始實踐，并且受到很好的反響。科技始終在不斷地進步和發展，在未來基于深度學習的圖書館服務還會越發完善、 越發全面，要將其與讀者和用戶的需求結合起來，推動圖書館服務模式和管理體系的創新，進而讓這些新的技術得以發揮價值。當然實踐中不斷地應用信息技術，推廣創新服務也能夠及時發現基于深度學習的圖書館服務存在的不足，進而可以把握改進的方向，促進技術完善和發展。

2.2 智能檢索服務

智能檢索服務中比較常見的是基于圖像的智能檢索，進一步區分還可以將其分為基于文本和內容。分析基于文本的圖像檢索會發現在這種檢索服務出現之前已經有了相對成熟的模型，所以這項服務才能保持這樣成熟的狀態，如比較出名的模糊邏輯模型。不過研究智能檢索服務的時候要綜合很多方面的信息和數據，以便于得出準確的結論。如在基于文本的圖像檢索當中根據讀者的反饋我們可以發現一旦讀者要求精確查找圖像資源，這種基于文本的圖像檢索服務質量會顯得不高，不能夠滿足讀者的要求。為此在實踐中需要結合具體的情況采取針對性的智能檢索服務。當然研究人員在這樣的內容之上更加深入，并探究出了基于內容的圖像檢索服務。這種檢索服務確實在實踐中更加受歡迎，這是因為基于文本內容的圖像檢索服務更加精確，它可以針對圖像的特征加以提取，這些特征包括色彩、形狀、對象但不僅限于這些特征。仔細分析基于內容的圖像檢索會發現它的重點放在視覺特征上。智能生活時代的到來帶給了人們許多方便，也促進了各行各業的發展轉變。圖書館作為人類汲取知識的場所之一，應當積極轉變經營發展觀念，吸收人工智能技術，提高基于深度學習的圖書館服務水平。智能檢索服務節省的不僅是圖書館管理人員和用戶的時間，還能夠提高社會生產效率，有利于我國的經濟發展和進步。

此外基于語音的智能檢索也屬于當前基于深度學習的圖書館服務內容，語音識別的智能檢索屬于比較新穎的方式，但是由于其智能特點更加突出，因此更加受年輕人的歡迎。基于語音的智能檢索實現需要依靠移動客戶端，當然如果沒有移動客戶端也可以利用圖書館自備的語音機器人得以實現。現在比較流行的是利用微信客戶端發送語音消息。系統在這種時候便可以將接收的語音信息加以識別，利用同步館藏書目數據的形式完成檢索，最后所得出的檢索結果又能夠以同樣的方式反饋給用戶。整個過程不僅簡單靈活，而且節省了用戶的時間，對于圖書館而言也具有重要意義。讀者不需要在館藏書目中進行繁瑣的檢索，能夠以最簡單的方式獲得想要的信息。

基于深度學習的圖書館服務的核心是為讀者提供滿意的服務，而用戶個性化是服務的一項指標，只有滿足了不同用戶的不同需求才能夠證明服務的質量。目前圖書館均將用戶個性化服務作為重要的內容，并通過實踐努力將這一服務不斷地優化和完善，使得現代圖書館的服務水平不斷地提高。個性化推薦服務需要借助相應的軟件，而這種軟件利用的是SOM 神經網絡聚類算法，也會融入樸素貝葉斯算法，可以算是深度學習的載體，在此基礎之上可以迅速建成個性化服務需求分類模型。用戶的需求本身就可以利用相應的軟件獲得，將其形成清晰的數據圖表，使得資源的個性化推薦服務更加精確。圖書館可以根據自身發展狀況以及用戶的具體情況構建用戶模型。當然這其中不能忽視的是對機器的利用，基于機器的深度學習能夠挖掘用戶的行為數據，通過對這些數據的分析和歸類，最終提取或者選擇特征，用以制定明確的個性化推薦服務方案。

人工智能的不斷發展和進步，讓人類社會很多方面都發生了巨大的變化，基于深度學習的圖書館服務研究也逐漸成熟，為現代讀者和用戶提供了更多值得享受的服務。智能設備和技術被圖書館應用，能夠最大限度地優化館藏資源，也能夠有效節省人力資源和財力資源。最為重要的是通過利用基于深度學習的圖書館服務能夠幫助圖書館創新服務模式，使得圖書館可以在現代社會中始終占據一席之地，而不會被電子圖書館電子資源所淘汰。

3 結語

科學技術的發展和進步，讓圖書館面臨著巨大的挑戰，人工智能時代的到來無異于要讓圖書館發生巨大變換。為了讓圖書館可以在市場經濟發展中擁有一席之地，需要積極應用人工智能技術，提高圖書館的服務水平，使其適應當前人們對于知識和信息汲取的要求。圖書館服務在未來將會越發智能化、智慧化，深度學習作為機器學習的一個分支，也將會不斷地發展和演變。