基于人工智能的高校圖書館咨詢知識庫服務建設研究

摘要：隨著高校圖書館用戶需求的多樣化，傳統的咨詢服務已經難以滿足用戶的需求，高校圖書館咨詢知識庫與人工智能的結合勢在必行。通過人工智能在高校圖書館咨詢知識庫的應用，發現高校圖書館咨詢知識庫當前存在的問題，提出通過機器學習增強咨詢知識庫的管理、利用人工智能技術拓展咨詢知識庫的功能、實現個性化信息智能推送服務3種方法，來提高咨詢服務質量。

關鍵詞：人工智能;滿意度;知識庫;模型

Knowledge"Base"Service"for"University"Library"Consultation"Based"on"Artificial"Intelligence

TIAN"Zhuo

Jilin"Agricutural"University，"Changchun，Jilin"Province，"130000"China

Abstract："With"the"diversification"of"user"needs"in"university"libraries，"traditional"consulting"services"are"no"longer"able"to"meet"their"needs."It"is"imperative"to"combine"the"knowledge"base"of"university"library"consulting"with"artificial"intelligence."This"article"explores"the"current"problems"in"the"knowledge"base"of"university"libraries"through"the"application"of"artificial"intelligence."Three"methods"are"proposed，"namely，"enhancing"the"management"of"the"knowledge"base"through"machine"learning，"expanding"the"functions"of"the"knowledge"base"through"artificialnbsp;intelligence"technology，"and"achieving"personalized"information"intelligent"push"services"to"improve"the"quality"of"consulting"services.

Key"Words："Artificial"intelligence;"Satisfaction;"Knowledge"base;"Model

隨著信息技術的飛速發展，高校師生對圖書館服務的需求日益加大，數字化、網絡化、知識化、智能化成為服務的主要方式。為提高師生對咨詢內容的管理機制，信息咨詢知識庫的建設和維護十分必要。為提升圖書館服務能力，打造一流的圖書館服務環境，更好更快地解決師生的訴求，提升咨詢知識庫服務效率勢在必行。2020年以來，人工智能為高校圖書館提供了更高效、快捷的服務方式，建立一個全新、高效的高校圖書館咨詢知識庫，一方面保障了現有資源的日常服務；另一方面為高校師生提供了精準化、網絡信息化的智能平臺[1]。高校圖書館主要為教師和學生提供教學、科研信息資源的咨詢服務，互聯網和數字技術的迅猛發展給傳統的人工咨詢服務帶來巨大的沖擊，電子出版物成為信息源的主流，如知網、萬方等，師生通過免費或付費的下載、閱讀文獻來最便捷的獲取所需要的信息，大大提高了效率。由于互聯網不受時間、空間的限制，高校數字圖書館咨詢服務應運而生，如E-mail服務、貼吧、人工智能助手等，這些服務讓用戶可以實時享受數字圖書館帶來的快捷、方便，而且在高校內，幾乎全是免費的信息咨詢服務，少部分收費的數據庫[2]也會提供出口，只需要支付很少的費用就可以享受服務。

1."高校圖書館咨詢服務

1.1"普通咨詢

通常情況下，用戶有疑問通過打電話或E-mail向高校圖書館各個服務部的負責人咨詢，他（她）們一般會給出相應的答案，同時可以從圖書館主頁上找到負責人的電話（一般為座機）和E-mail地址。電子公告板（Bulletin"Board"System，BBS）是用戶和高校圖書館互動的媒介，用戶可以提出意見和建議[3]，甚至是一些好的改進措施，一般圖書館負責人會及時回復，如果忙的話，24"h內都會給予回答，這是因為高校的用戶是校園網用戶，都是實名制，所以效率較高。對讀者經常會遇到并提問的問題，圖書館已經整理了“圖書館常見問題解答”，讀者可以從常見問題解答（Frequently-Asked"Questions，FAQ）中找到這些問題的答案。

1.2"知識搜索

知識搜索是在搜索發展進入智能化階段的過程，就是建立在以用戶需求為基礎上的知識整合傳播，與機器搜索的不同在于，它建立了完善的互動機制，如評價、交流、修改等。國內最有名、最大的知識搜索引擎是中國知網，幾乎所有非涉密的中文期刊[4]和碩士、博士論文付費都可以下載，此外，還有萬方等其他知識搜索引擎。人工智能環境下的咨詢知識庫服務，當用戶輸入關鍵字后，在數據庫中進行知識搜索，以列目錄的形式和按照時間排序的方式顯示結果。知識搜索技術還可以應用深度挖掘和機器學習算法，把訓練出來的新消息，反饋給讀者。

1.3"參考咨詢知識庫服務

參考咨詢的主要目的是協助用戶解決在查詢利用科技文獻過程中遇到的問題，參考咨詢知識庫是數字和移動互聯網參考咨詢服務的重要組成，為高校圖書館開展參考咨詢服務提供支持。海量用戶提出的咨詢問題構成了參考咨詢知識庫的原始數據庫。在經過館員的審核后，對咨詢問題重新分類和入庫存儲，然后生成新的類庫，可以對這些數據進行增、刪、改、查等處理，最后使用統計分析軟件，如SPSS進行主成分分析、回歸分析、方差分析等，生成咨詢問題模型并給出“問題－答案”結果，把結果放在主頁導航顯眼位置，方便用戶點擊。

2.基于人工智能的高校圖書館咨詢知識庫

2.1"知識獲取與整理

高校圖書館的知識獲取和整理涉及多個方面。首先，信息資源獲取需要建立有效的采集渠道，可以通過訂閱數據庫、購買數字圖書、期刊等方式獲取相關信息資源。其次，需要建立信息資源整理的流程，包括對采集的信息進行分類、標引、編目等工作；還需要建立信息資源的質量控制體系[5]，確保采集的信息資源質量可靠；另外，在整理過程中可以借助自動化工具進行信息的提取和整理，提高工作效率，同時也可以借助專業人員進行人工審核，保證信息資源的準確性和完整性。最后，建立信息資源的管理系統，對整理好的信息資源進行存儲、檢索和共享，方便用戶獲取所需信息。

2.2"知識構建掌握的技術

圖書館技術人員構建參考咨詢知識庫的時候，需要將咨詢歷史記錄、原始樣本數據內容儲存于數據庫之中，如SQL-sever、C-base等。同時，要求咨詢館員具備一定的計算機和信息技術的知識，他（她）們對數據分類、加工、處理、應用模型[6]、分析、檢索，讓知識內容形成一個閉環網。針對知識庫的復雜性和交互性，咨詢知識庫要保證知識內容的高效性和實時性，同時借助人工智能、知識挖掘等技術，發現新的知識關聯，獲取更多的知識點。

3.咨詢知識庫服務建設存在的問題

3.1"咨詢知識庫導航的瀏覽方式不夠明確

咨詢知識庫存儲了大量的知識，對這些知識進行有序的轉換，可以使用戶快捷、簡便地獲取知識內容，那么必須提供有效和清晰的導航服務。現在大多數高校圖書館在建設FAQ知識庫時，并沒有提供分類導航[7]瀏覽方式，僅僅是通過提問和回答的方式進行簡單的匯總。通過數據分析可知，提供分類導航瀏覽方式的知識庫只是從服務內容進行了分類，沒有從知識的學術性和拓展性[8]進行分類，并且分類的類目也沒有統一的標準，學校不同分類的類目也不一樣，用戶很難快速找到所需要的知識內容。

3.2"用戶反饋評價不足

對于高校圖書館咨詢知識庫來說，用戶使用后的反饋和評價是平臺進行修正問題的參考。咨詢知識庫是儲存知識的倉庫，也是數據共享、數據反饋和評價的平臺。目前，高校圖書館咨詢知識庫大多是以用戶提問，館員回答的模式方式，沒有反饋和評價機制。只有少數高校圖書館提供chat－robot（聊天機器人），在回答完用戶的所有問題后，有一個評價窗口，用戶和chat－robot交流后進行反饋[9]，同時評價chat－robot。現在大多數國內高校圖書館咨詢知識庫的建設不是很重視對用戶的反饋評價，降低了雙方溝通的有效性和便捷性。

4．加強咨詢知識庫建設的對策建議

4.1"通過機器學習增強咨詢知識庫的管理

機器學習（Machine"Learning，ML）技術可用于創建高校圖書館咨詢知識庫推薦系統，為用戶推薦圖書。這些系統使用用戶的閱讀歷史、評分和人口統計數據來預測用戶可能感興趣的圖書，咨詢知識庫推薦系統可以提高用戶滿意度并增加圖書流通量。ML技術可用于創建高校圖書館咨詢知識庫圖像識別和光學字符識別（Optical"Character"Recognition，OCR）系統。這些系統可以識別圖書封面、提取文本并創建可搜索的目錄，它們可以自動化圖書處理任務并提高準確性。ML技術可用于創建高校圖書館咨詢知識庫預測分析系統，預測圖書需求、用戶行為和趨勢。這些系統可以幫助圖書館優化館藏、制定營銷策略并提高運營效率。

4.2"利用人工智能技術拓展咨詢知識庫的功能

通過自然語言處理技術，知識問答智能機器人能夠識別用戶的語言輸入并進行分析，準確地理解用戶的需求。這種技術使機器人能夠精確地回答用戶的問題，提供準確的信息，從而增強了咨詢知識庫的互動性[10]和用戶友好性。咨詢知識庫通過機器學習技術，具備自學習和自優化的能力。這不僅能夠提高信息檢索效率，還能提升用戶體驗。咨詢知識庫可以自動學習用戶的檢索行為，不斷優化檢索算法，提升信息檢索的準確性和效率。人工智能技術還可以應用于文本挖掘與知識提取，通過對大量非結構化的文本數據進行分析，提取關鍵信息和知識點，幫助用戶更快、更準確地獲取知識，提高知識管理系統的效率?。

4.3實現個性化信息智能推送服務

人工智能技術通過大數據分析獲取用戶的個人學習習慣，甚至生活習慣。例如：抖音、小紅書上經常推送給用戶以前喜歡的短視頻。同樣，人工智能也可以給用戶以短視頻的方式推送喜歡的各種文獻，極大地增強了高校圖書館參考咨詢知識庫的服務效率和服務質量。現在文獻（包括電子文獻和實體文獻）的頁面上都標注二維碼，用戶用智能手機掃一掃就可以快速得到圖書文獻各種信息，圖書館員還可以通過Ｅ-mail、短信、QQ等方式給用戶智能推送圖書文獻，為用戶提供立體化、數字化的信息服務。

5."結論

通過利用人工智能技術構建基于人工智能的高校圖書館咨詢知識庫服務，可以提升咨詢服務的效率、質量和個性化程度，滿足用戶多樣化的需求。然而，構建咨詢知識庫仍面臨一些挑戰，如知識獲取和整理的難度、用戶體驗和用戶滿意度的保障。未來，隨著人工智能技術的不斷發展，基于人工智能的高校圖書館咨詢知識庫服務將進一步完善，并為用戶提供更好的咨詢體驗。

參考文獻

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