生成式人工智能賦能圖書內容索引編制研究

摘 要：生成式人工智能技術的快速發展為圖書內容索引編制帶來了革命性的變革。文章介紹了生成式人工智能的基本原理和技術，系統分析了傳統圖書內容索引編制方法的局限性以及未來發展面臨的挑戰，在進一步探析生成式人工智能技術在圖書內容分析應用的基礎上，深入論述了生成式人工智能技術賦能圖書內容索引編制的具體表現，包括提高索引編制的準確性和效率、增強索引編制的個性化和智能性、實現多語種和多格式的兼容性和互通性。最后，為了能更好地利用該技術為圖書生成高質量的內容索引，文章給出了利用生成式人工智能技術編制圖書內容索引的具體過程，并從確保高質量訓練數據、堅持多樣化輸入、選擇合適模型并進行調優、進行必要人工干預與驗證、注重安全與隱私保護等方面提出了具體保障策略，這將為生成式人工智能技術在圖書內容索引編制中的應用提供重要參考和指導。

關鍵詞：生成式人工智能；圖書內容索引；書后索引；書末索引；索引編制

中圖分類號：G232 文獻標識碼：A

Research on Empowering Book Content Index Compilation with Generative Artificial Intelligence

Abstract The rapid development of generative artificial intelligence technology has brought transformative changes to book content index compilation. This article introduces the basic principles and technology of generative AI， systematically analyzing the limitations of traditional book content indexing methods and the challenges for future advancement. By exploring the application of generative AI in book content analysis， the article discusses how generative AI can enhance content index compilation， specifically by improving indexing accuracy and efficiency， enhancing indexing intelligence and personalization， and enabling compatibility and interoperability across multiple languages and formats. Finally， to maximize the effectiveness of generative AI in producing high-quality book content indexes， the article outlines the specific process for using this technology and offers strategies for quality assurance. These strategies include ensuring high-quality training data， maintaining input diversity， selecting and fine-tuning appropriate models， incorporating essential human oversight and verification， and prioritizing security and privacy protection. This provides valuable guidance for the application of generative AI in book content indexing.

Key words generative AI; AIGC; book content index; back-of-the-book index; index compilation

1 引言

隨著人工智能技術的快速發展，生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content， AIGC）逐漸成為研究領域的焦點[1-2]。它是一種能夠自主學習、自我進化，并且能夠產生全新、有創造性內容的人工智能技術。基于深度學習和大數據技術，生成式人工智能能夠模擬人類的思維過程，從而生成具有語義一致性和邏輯連貫性的文本、圖像、音頻和視頻等多種形式的內容。這一技術的出現，極大地擴展了人工智能的應用范圍，為各個領域帶來了前所未有的創新和發展機遇[3]。在圖書內容索引發展領域，生成式人工智能的應用正在為傳統索引方法帶來革命性的變革。圖書內容索引又稱書后（末）索引，是文獻內容索引的一種，一般置于書后，作為原書的一個組成部分隨書出版。一般以書的附錄形式出現，摘記書中的知識單元或事項為條目，表明其出處，并按一定次序編排，是方便查檢該書內容的“附屬性資料”[4]。它的主要目的是幫助讀者快速、準確地找到所需信息，提高閱讀效率和閱讀體驗[5]。目前傳統的圖書內容索引編制過程耗時且效率低，自動編制圖書內容索引的準確性和完整性難以保證，而生成式人工智能技術能夠做到自動從圖書內容中提取關鍵信息，生成高質量的摘要和索引，從而大大提高編制效率并提升準確性[6-8]。此外，生成式人工智能還能根據讀者的興趣和需求，提供個性化的索引和推薦服務，進一步提升讀者的閱讀體驗，將為圖書出版業帶來革命性的改變[9]。因此，面對生成式人工智能技術的廣泛應用，如何切實有效提高圖書內容索引編制的質量和效率，已成為圖書出版業亟需解決的問題。

2 生成式人工智能的基本原理和技術

2.1 生成式人工智能的相關理論與技術

生成式人工智能是近年來人工智能領域中的一項革命性技術，涉及大量的高級計算理論和工程實踐，得益于深度學習和神經網絡、自然語言處理技術、知識圖譜和語義網絡等方面的創新，使得其擁有通用性、基礎性、多模態、訓練數據量大、生成內容高質穩定的特征[10]。

（1）深度學習和神經網絡。深度學習是機器學習的子領域，其特點是可以自我學習和理解數據，如圖像和語言等。神經網絡，尤其是卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）和循環神經網絡（Recurrent Neural Networks， RNN），為深度學習提供了計算模型。這些網絡可以模擬人腦神經元的連接方式，從而實現對復雜數據的處理和分析。通過大量的訓練數據，神經網絡可以學習到數據的內在規律和表示，進而實現對新數據的預測和生成[11-12]。

（2）自然語言處理技術。自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）是人工智能與人類溝通的關鍵橋梁。研究者們開發了諸如詞嵌入、語言模型、注意力機制等技術，使得機器可以更好地理解和生成人類的語言[13-14]。

（3）知識圖譜和語義網絡。知識圖譜是一種結構化的知識表示方法，可以描述實體之間的關系和屬性。通過構建知識圖譜和語義網絡，可以實現對知識的深入理解和高效查詢，為生成式人工智能提供強大的知識支撐[15]。

2.2 生成式人工智能的實現方法和流程

生成式人工智能的實現通常需要以下步驟[10]：（1）數據收集與預處理。收集相關數據集，可以是結構化數據（如表格、數據庫）或非結構化數據（如文本、圖像、音頻），對數據進行清洗、整理、標注等預處理操作，以確保數據質量和一致性。（2）模型選擇與訓練。根據任務需求選擇合適的生成式人工智能模型，如生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks， GANs）、變分自編碼器（Variational Autoencoders， VAEs）或Transformer等，使用預處理后的數據集訓練模型，通過調整模型參數和結構來優化性能。（3）生成階段。對于文本生成任務，輸入一個初始文本或提示，模型會根據訓練好的語言模型生成連貫的文本內容；對于圖像或音頻生成任務，輸入一個隨機噪聲向量或條件信息，模型會生成相應的圖像或音頻。（4）評估與優化。對生成的文本、圖像或音頻進行評估，可以使用自動評估指標，如Bilingual Evaluation Understudy（BLEU）、Frechet Inception Distance（FID）等或人工評估，根據評估結果對模型進行微調或重新訓練，以優化生成質量和效率。（5）應用與部署。將訓練好的生成式人工智能模型集成到實際應用中，如內容創作、推薦系統、虛擬角色等，然后部署模型到云端或邊緣設備，以確保實時響應和可擴展性。（6）監控與更新。對已部署的生成式人工智能模型進行持續監控，收集讀者反饋和數據以評估性能。在這個過程中，還需要不斷地優化模型結構和參數，以提高生成數據的質量和多樣性。同時，還需要關注模型的泛化能力，即模型對未見過的數據的預測和生成能力。

3 傳統圖書內容索引編制方法與挑戰

3.1 手動編制內容索引方法及其局限性

手動編制圖書內容索引是最早最基本的內容索引編制方法，利用人工對圖書內容進行閱讀和理解，提取出關鍵信息，形成內容索引。這種方法在一定程度上能夠保證索引的準確性，同時也有明顯的局限性[5-6]。首先，手動編制圖書內容索引需要人工閱讀和理解圖書內容，整個過程需要花費大量的時間和精力，尤其是需要編制內容索引的圖書數量比較多時，手動編制內容索引的效率低。其次，由于不同的人對圖書內容的理解可能存在差異，因此手動索引的質量往往取決于索引者的個人素質和經驗，這可能導致同一本圖書的內容索引在不同的索引者手中出現差異，影響內容索引的準確性和一致性，出現手動編制內容索引的質量參差不齊的現象。最后，手動編制內容索引難以處理復雜和多樣的圖書內容。隨著圖書類型和題材的日益豐富，圖書內容的復雜性和多樣性不斷增加，手動編制內容索引難以做到全面和準確。

3.2 自動編制內容索引方法及其挑戰

自動編制內容索引方法主要利用計算機技術，對圖書內容進行自動處理和分析，提取關鍵信息并形成內容索引。它的出現克服了手動編制內容索引的局限性，極大提高了編制圖書內容索引的效率和質量，為編制圖書內容索引帶來了諸多便利。然而，自動編制內容索引方法也面臨著一些挑戰[5，8]：一是準確性有待提高。自動編制內容索引方法主要依賴于計算機技術對圖書內容進行處理和分析，其準確性與算法和模型的優劣密切相關，當面對復雜和多樣的圖書內容時，自動編制內容索引方法可能存在誤判和漏判的情況，對內容索引的準確性產生影響。二是自動編制內容索引方法的靈活性有待增強。現有的自動編制內容索引方法主要依賴于預設的算法和模型對圖書內容的處理和分析，在面對不同類型和題材的圖書時，可能需要投入大量時間和精力，針對特定需求進行必要的優化和調整，從而提升自動編制內容索引方法的實際應用效果。

4 生成式人工智能在圖書內容分析中的應用

4.1 圖書內容自動摘要和關鍵詞提取

通過訓練深度學習模型[16]，可以實現對圖書內容的自動摘要和關鍵詞提取，從而能夠讓讀者更快速地理解圖書的主要內容和主題，這將大大提高讀者的閱讀效率，同時也為圖書的推廣和營銷提供有力支持。在具體應用過程中，可以利用基于神經網絡的模型來實現自動提取摘要和關鍵詞，該模型能夠學習圖書內容的內在規律，用于生成高質量的摘要和關鍵詞。同時，為了進一步提高模型的準確性和效率，還可以使用注意力機制等技術以更好地滿足讀者的需求。

4.2 圖書內容語義檢索和可視化展示應用

圖書內容語義檢索和可視化展示能夠幫助讀者更好地理解和欣賞圖書的內容和結構，這種應用方式不僅提高了讀者的閱讀體驗，同時也為圖書的推廣和營銷提供了有力的支持。語義檢索是利用深度學習算法分析圖書內容的語義信息[17]，通過深入理解和解析圖書內容的語義信息，幫助讀者快速找到感興趣的書籍，為讀者提供了一個理解和查詢圖書的新視角。而可視化技術可以更直觀地展示圖書內容的結構和主題，如通過動畫或圖形界面將書中的故事、角色、主題等元素可視化，這不僅能更好地幫助讀者理解圖書的內容和價值，也能提高讀者的閱讀樂趣和享受。

4.3 圖書內容的知識圖譜構建和應用

通過構建圖書內容的知識圖譜，可以深入理解和高效查詢圖書內容，幫助讀者更好地理解圖書的內容和主題，提高閱讀效果，從而為讀者提供個性化和精準化的服務。在具體應用中，可以利用自然語言處理和機器學習等技術[15]，通過對圖書內容的實體識別和關系抽取等操作，構建出結構化的知識圖譜，從而實現高效的知識查詢和推理。將知識圖譜應用于智能問答和推薦系統等領域，還可以為讀者提供更加優質的服務。在構建知識圖譜的過程中，需要遵循一系列科學和規范的標準，以確保知識的準確性和完整性。同時，為了實現圖書內容知識圖譜的高效應用，需要不斷地更新和完善圖書內容知識庫，并針對不同的應用場景進行優化和調整。

4.4 圖書內容智能問答和推薦系統實現

通過構建知識圖譜和語義網絡，實現對圖書內容的深入理解和高效查詢，從而為讀者提供智能問答和推薦服務，不僅可以幫助讀者更快地找到所需信息，還能提高讀者的閱讀體驗。具體實踐中，可以采用基于知識圖譜的問答系統[18-19]，根據讀者的提問，自動檢索知識圖譜中的相關信息，并生成合理的回答，同時為確保檢索的準確性和回答的合理性，需要為問答系統提供大量的數據和專業知識。另外，可以使用基于深度學習的推薦算法實現智能推薦服務，通過對讀者大量歷史閱讀數據的分析，實現對讀者閱讀偏好的精準預測，推薦相關的圖書和內容，進而提供個性化的推薦服務。通常這些算法需要大量的訓練數據和計算資源，因此需要不斷優化和改進算法，以滿足讀者的需求和提高推薦的質量。

5 生成式人工智能賦能圖書內容索引編制的表現

5.1 提高圖書內容索引編制的準確性和效率

傳統的人工編制索引方法往往耗時且易出錯，而生成式人工智能技術則可以自動提取關鍵詞和主題，大幅度提高索引編制的準確性和效率。具體而言，生成式人工智能可以通過深度學習和自然語言處理技術，自動分析圖書內容，提取出關鍵詞、主題、人名、地名等重要信息。這種方法不僅可以減少人工提取的繁瑣過程，而且可以避免人為錯誤，提高索引編制的準確性。此外，生成式人工智能還可以通過語義理解技術，識別出同義詞、近義詞等相關詞匯，進一步擴大索引的覆蓋面。另外，通過對大量圖書內容的數據挖掘和分析，可以發現隱藏在文本中的規律和趨勢，為索引編制提供更豐富的信息。

5.2 增強圖書內容索引編制的個性化和智能性

生成式人工智能技術可以根據讀者的閱讀習慣和偏好，為讀者提供更加個性化和智能性的索引服務。首先，通過深度學習和分析讀者的閱讀歷史和偏好，建立讀者畫像，在深入了解讀者閱讀興趣和需求的基礎上，快速抽取并自動生成符合讀者閱讀習慣的圖書內容索引，實現個性化的圖書內容索引生成服務，更好地滿足讀者的個性化需求，提高閱讀體驗。其次，圖書內容索引編制的智能性應用也非常關鍵，可以根據圖書內容、操作指令、應用背景、目標人群等信息，自主生成令編制者滿意且適合讀者的內容索引，從而方便讀者更便捷地找到所需信息，不僅可以提高讀者的閱讀效率，還可以更加深入地理解和挖掘圖書內容。

5.3 實現圖書內容索引編制多語種和多格式的兼容性和互通性

隨著全球化進程的加速，多語種和多格式的圖書內容日益增多，這無疑給圖書內容索引編制帶來了新的挑戰。生成式人工智能技術為實現圖書內容索引編制的多語種和多格式的兼容性和互通性提供了可能。首先，生成式人工智能利用自然語言處理技術，能夠實現對不同語種的自動識別和處理。通過對大量圖書內容的深度學習和分析，生成式人工智能能夠精準地提取出相應語種的關鍵詞和主題，生成相應的內容索引，實現跨語種的索引共享和交流。其次，生成式人工智能擁有格式轉換技術，能夠實現不同格式的自動轉換和處理。無論是紙質書籍，還是電子書，甚至有聲書，生成式人工智能都能將其轉換為統一的格式，保證生成的內容索引適用于所有平臺和設備。此外，無論是手機、電腦、平板還是Kindle，生成式人工智能都能提供相應的內容索引以滿足不同平臺和設備的需求，實現跨平臺的索引共享和交換。

6 利用生成式人工智能技術編制圖書內容索引的過程與保障策略

6.1 編制圖書內容索引過程

根據生成式人工智能的工作原理與實施流程，利用生成式人工智能技術編制圖書內容索引具體實施過程（如圖1）包括：（1）收集數據。收集書中的所有文本數據，可能涉及手動輸入或使用光學字符識別（Optical Character Recognition， OCR）技術從掃描的書籍中提取文本。（2）數據預處理。對收集到的文本數據進行必要的預處理，包括清理和標準化數據，涉及去除格式化元素、處理拼寫錯誤、標準化文本等。（3）訓練模型。使用生成式人工智能模型進行訓練，從文本中提取有意義的信息，常見的模型類型包括RNN、Transformer、長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory， LSTM）等。（4）生成索引。利用訓練后的模型生成內容索引，通常涉及將文本分成較小的塊，如句子或段落，然后使用模型對每個塊進行編碼，以生成能夠表示其語義的索引。（5）優化索引。對生成的初始索引進行優化與評估，以確保其準確性和可讀性，可能涉及手動編輯索引、使用其他算法對索引進行排序或合并相似項。（6）后期處理。將生成的索引集成到圖書中，并對其進行必要的后期處理，以確保其外觀和格式符合要求。

6.2 編制圖書內容索引保障策略

生成式人工智能技術為編制圖書內容索引帶來了革命性的變革，為了能更好地利用該技術為圖書生成高質量內容索引，在具體實施過程應著重考慮以下幾方面的保障措施。

（1）確保高質量的訓練數據

高質量的訓練數據對于生成式人工智能技術至關重要，也是確保生成圖書內容索引質量的關鍵因素。為確保訓練數據的準確性、可信度和全面性，一是需從圖書館、出版社、學術機構、索引機構或者圖書內容索引數據庫等權威可靠的數據來源渠道獲取高質量的圖書內容數據。二是對數據進行清洗和預處理，去除噪音和不相關的信息，提高數據的質量，如采用自動化清洗工具進行批量處理，去除無關的標簽、格式錯誤等。三是對數據進行標注，明確數據的語義和結構，便于模型的學習和理解，如邀請專家標注，或者使用半監督學習方法自動標注。四是采用同義詞替換、句子重組等數據增強技術擴充數據集，以提高模型的泛化能力并優化圖書內容索引的生成質量。

（2）堅持多樣化的輸入

為生成更豐富多樣的圖書內容索引，應將多樣化的初始輸入或提示提供給模型。結合圖書的章節、主題或關鍵詞等信息作為生成內容索引的輸入，進一步提高生成圖書內容索引的覆蓋率和相關性。具體來說，從圖書的目錄、章節、摘要等不同部分提取信息作為生成圖書內容索引的依據，利用主題模型或關鍵詞提取技術獲取圖書的核心主題和關鍵詞，為模型提供更具體的輸入信息；同時，結合讀者的反饋和需求調整輸入以提高索引的實用性，根據讀者的查詢歷史、閱讀偏好等信息進行個性化輸入設計，并嘗試使用不同的文本表示方法，或引入圖像、音頻等多模態信息作為輸入格式和表示方式，以激發模型的創造力和多樣性。

（3）選擇合適的模型并進行調優

選擇合適的模型并進行調優是確保生成圖書內容索引質量的重要環節。首先使用交叉驗證方法對多個不同模型進行性能評估，選擇性能最優并且最適合圖書內容索引生成的模型；其次對選定的模型使用網格搜索或隨機搜索方法進行學習率、批次大小等參數調優，以優化模型的訓練效果；然后使用Dropout、L2正則化等技術對模型進行正則化，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力；最后采用Bagging或Boosting等方法對模型進行集成，提高模型的準確性和穩定性。

（4）進行必要的人工干預與驗證

盡管生成式人工智能技術在自動文本生成方面取得了顯著進展，但仍需引入人工干預，對生成的圖書內容索引進行審查和修改，以確保其與圖書內容緊密相關且質量達標。可以引入專家知識和經驗，建立專家系統或知識圖譜，輔助人工審查和修改過程，提高干預的準確性和效率；制定詳細的審查和修改指南，并提供培訓和支持，確保人工干預的一致性和準確性；定期收集人工干預的反饋意見，以便對干預效果進行評估和調整，提高干預的有效性；提供讀者反饋渠道，收集讀者對生成圖書內容索引的意見和建議，以進一步優化模型和提高生成圖書內容索引的質量。

（5）注重安全與隱私保護

在利用生成式人工智能技術為新書編制內容索引的過程中，保障讀者數據和模型的安全性至關重要。一是對數據進行加密處理。讀者上傳的圖書內容和索引數據必須經過加密處理，以確保其機密性。建議采用行業標準的加密算法和安全協議來實現數據的加密傳輸和存儲。二是要實施嚴格的訪問控制策略。只有經過授權的讀者才能訪問相關數據，以防止未經授權的訪問造成數據泄露。需要設定適當的訪問控制級別，確保數據的安全。三是對模型進行保護。要采取多種方法來保護模型的知識產權和安全性，如模型加密、加上水印等。四是定期進行合規性審查。需要與法律顧問合作，及時了解和遵守相關法律法規，確保應用生成圖書內容索引的人工智能技術符合相關法規和標準。

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作者簡介：劉雙，通訊作者，碩士，徐州醫科大學圖書館副研究館員，研究方向為圖書館知識與社會化服務、索引學；錢澄澄，空軍勤務學院圖書館館員，研究方向為資源建設與閱讀推廣；王德廣，博士，徐州醫科大學圖書館，教授，研究方向為圖書館管理與目錄索引學。

收稿日期：2024-07-30編校：鄭秀花 李萍