人工智能在圖書館圖書分類與編目中的應用探討

摘" 要：圖書館是信息資源存儲和傳播的中心，圖書分類與編目工作至關重要，而人工智能技術的應用為圖書分類與編目工作帶來了重大變革。在圖書分類方面，利用數據預處理、模型訓練與優化等技術實現了圖書的自動分類，提高了分類的準確性；在圖書編目環節，利用深度學習（Deep Learning）、自然語言處理（ Natural Language Processing， NLP）、自動化編目等技術，對圖書的封面信息、圖書內容等關鍵信息進行提取，極大地加快了編目速度，優化了編目流程。人工智能技術的廣泛應用，為圖書館服務的智能化和個性化發展提供了有力支持，極大地促進了知識的傳播與共享。

關鍵詞：人工智能" 圖書館" 圖書分類" 圖書編目

中圖分類號：G250.7

Exploration of the Application of Artificial Intelligence in Library Book Classification and Cataloging

WANG Zanzan

School of Xingzhi College of， Xi'an University of Finance and Economics， Xi'an， Shaanxi Province， 710038 China

Abstract： Library is the center of the storage and dissemination of information resources， and the classification and cataloging work of books are very important， etc.， the application of artificial intelligence technology has brought great changes to the classification and cataloging work of books. In terms of book classification， data preprocessingpretreatment， model training and optimization are used to realize the automatic classification of books and improve the accuracy of classification; In the process of book cataloging， technologies such as deep learning （Deep Learning）， natural language processing （Natural Language Processing， （NLP） and automatic cataloging are utilized to extract key information such as bookthe cover information and content， greatly acceleratinge the cataloging speed and optimizinge the cataloging process. The wide application of artificial intelligence technology has provided strong support for the intelligent and personalized development of library services， and greatly promoted the dissemination and sharing of knowledge.

Key Wwords： Artificial intelligence; Library; Book classification; Book cataloging

在信息時代，圖書館作為知識存儲與傳播的重要機構，其圖書分類與編目工作顯得尤為重要。圖書分類不僅關乎館藏資源的有效組織，還直接影響到讀者的檢索效率與閱讀體驗；而圖書編目則是對圖書信息進行詳細記錄與整理的過程，是圖書館資源管理的基石。近年來，人工智能技術在圖書館領域得到廣泛應用，解決了傳統圖書分類與編目存在和各種弊端，提高了工作效率和準確性。本文旨在探討人工智能在圖書分類與編目中的具體應用，分析其對圖書館工作效率和服務質量的提升作用。

1" 相關理論概述

1.1" 人工智能概述

人工智能是指由計算機系統所表現出的智能行為，它模擬、延伸和擴展了人的智能，包括感知、理解、推理、學習、決策等能力。人工智能的研究目標是使計算機能夠以類似于人類智能的方式解決問題，從而在各種任務中表現出高效、準確和智能的特性[1]。

1.2" 機器學習

機器學習是人工智能的一個重要分支，通過計算機算法和統計模型使計算機系統能夠在大量數據中找到規律，并利用這些規律來預測或描述新數據的技術。機器學習可以讓機器像人類一樣，通過觀察大量的數據和訓練，發現事物規律，獲得某種分析問題、解決問題的能力[2]。在圖書分類中，機器學習算法能夠自動發現圖書間的關聯規則，實現高效分類，如邏輯回歸（Logistic regression）、支持向量機（Support Vector Machine， SVM）和聚類算法（Cluster）等。

1.3" 深度學習

深度學習是機器學習的一個子領域，使計算機能夠從經驗中學習并以概念層次結構的方式理解世界的機器學習形式[3]。它模擬人腦神經網絡，通過多層神經網絡模型來工作，不斷地調整網絡中的參數（如權重和偏置），使網絡能夠從數據中學習到合適的特征表示，并在輸出層進行預測或決策。尤其擅長處理復雜的數據結構，如圖像和文本。在圖書編目中，深度學習技術（如圖像識別）可以自動識別圖書封面信息，而自然語言處理（Natural Language Processing，NLP[A3] ）則能夠解析圖書內容，提取關鍵信息。

2" 人工智能在圖書分類中的應用

2.1" 數據預處理

數據預處理是圖書分類的首要步驟，包括數據清洗（去除無效或錯誤數據）、特征提取（從原始數據中提取對分類有用的特征）和數據歸一化（將數據縮放到統一范圍內），以確保模型訓練的有效性。

2.1.1" 數據清洗

通過該步驟去除無效或錯誤數據。例如：對于文本數據，可能需要去除拼寫錯誤、格式不一致的條目或重復的記錄；對于圖像數據，可能需要調整圖像大小、去除噪聲等。

2.1.2" 特征提取

[A5] 從原始數據中提取對分類有用的特征。對于圖書分類，特征主要包括書名、作者、出版社、ISBN號、出版日期、摘要、關鍵詞等；對于文本數據，可以使用TF-IDF、Word2Vec等技術進行特征提取；對于圖像數據，可以使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）等深度學習模型（Deep Learning，DL）進行特征提取[5]。

TF-IDF是一種用于衡量文檔中某個詞（或術語）重要性的統計方法，其公式[A6] 定義為：

式（1）中： 表示詞t在文檔d中的詞頻；表示詞t的逆文檔頻率，用于衡量詞的重要性。

2.1.3" 數據歸一化

[A7] 由于不同特征的量綱和取值范圍可能不同，為了消除這種差異對模型訓練的影響，需要對數據進行歸一化處理。最小[A8] -最大歸一化公式為：

式（2）中：X表示原始數據值；和分別表示數據的最小值和最大值；表示歸一化后的數據，其取值范圍在[0，1]之間。對于圖書分類的每個特征，找到其數據集中的最小值和最大值代入公式，將原始數據轉換到[0，1]的范圍內，完成對圖書分類數據的歸一化處理。

2.2" 分類模型訓練與優化

根據圖書分類的特點，選擇適合的分類算法，將歸一化后的特征數據輸入[A9] 分類模型中，如決策樹（Decision Tree）、SVM、DL等，進行模型訓練。決策樹的特點是直觀易懂、易于實現常用于初步分類；支持SVM在處理高維數據時表現優異；而神經網絡，尤其是DL，能夠捕捉更復雜的特征，通常適用于大規模數據集[6]。

模型訓練涉及數據集劃分（訓練集、驗證集、測試集）、模型參數調優（如學習率、迭代次數）和模型評估（準確率、召回率、F1分數等）。通過交叉驗證、網格搜索等技術，不斷優化模型性能。根據評估結果，對模型參數進行調整和優化，以提高分類的準確性，最終達到滿意的分類效果。

2.3 分類結果的應用

將訓練好的分類模型部署到圖書館系統中，實現圖書的自動分類，當有新圖書加入時，系統可以自動提取其特征，進行歸一化處理，并使用訓練好的模型對其進行分類。定期對圖書分類的準確率進行評估，及時調整模型，確保分類結果的準確性和時效性。此外，分類結果還可以用于圖書推薦、館藏布局優化等場景，提升圖書館服務質量。

3" 人工智能在圖書編目中的應用

3.1nbsp; 基于深度學習的圖像識別

在圖書編目過程中，充分利用CNN的圖像識別功能，通過模擬人腦對圖像的處理方式，從圖書封面圖像中自動提取書名、作者、ISBN碼等信息，大大提升了編目速度和準確。

CNN模型由多個卷積層、池化層、全連接層等組成。其中：卷積層負責提取圖像中的局部特征，如邊緣、紋理等；池化層則對卷積層輸出的特征圖進行下采樣，減少計算量并保留重要特征；全連接層則將這些特征映射到最終的輸出類別上。

在訓練過程中，將經過預處理的圖像數據輸入，通過反向傳播算法優化模型參數，準確地識別出圖書封面中的關鍵信息。為了評估模型的性能，通常采用準確率、召回率、F1分數等指標。

在CNN模型訓練過程中，卷積層的計算公式[A10] 為：

式（3）中：W表示卷積核的權重；X表示輸入圖像；?表示卷積操作；b表示偏置項；Y表示卷積層的輸出。

在訓練過程中需要設置學習率、批處理大小、迭代次數等參數。學習率決定了模型參數更新的速度；批處理大小決定了每次訓練時輸入的圖像數量；迭代次數則決定了訓練的輪數。這些參數的選擇對模型的性能和訓練時間都有重要影響。

3.2" NLP在編目中的應用

NLP在圖書編目中的應用同樣不可或缺。通過文本分詞、詞性標注、命名實體識別等技術，NLP能夠自動解析圖書的內容摘要或目錄，提取出關鍵詞、主題分類等信息，為編目提供豐富的元數據。

在進行NLP處理之前需要對文本進行預處理，包括去除文本中的無關字符（如標點符號、數字等），進行分詞處理，以及將文本轉換為適合模型處理的格式。

（1）文本分詞。將連續的文本切分成一個個獨立的詞語或詞組，為后續處理提供基礎。

（2）詞性標注。為每個詞語標注其詞性（如名詞、動詞、形容詞等），有助于理解詞語在句子中的語法角色和語義含義。

（3）命名實體識別。識別文本中的實體（如人名、地名、機構名等），并對其進行分類和標注。這在提取圖書的作者、出版社等信息時特別有用。

（4）情感分析。通過分析讀者對圖書的評價、評論等文本數據，了解讀者對圖書的情感傾向（如正面、負面、中性等），評估圖書的受歡迎程度。

3.3" 自動化編目系統設計與實現

自動化編目系統的構建是一個復雜但非常重要的環節，主要涉及[A11] 系統架構、模塊劃分和工作流程等方面。

3.3.1" 系統架構

自動化編目系統通常采用客戶端-服務器（C/S）架構，將系統任務分配給客戶端和服務器。客戶端負責用戶界面的交互和數據的初步處理，如圖書信息的錄入、查詢請求的發送等；服務器負責數據的存儲、處理和分析，如圖書信息的存儲、編目數據的生成等；客戶端和服務器之間通過網絡進行數據傳輸，采用TCP/IP協議進行通信。其優勢在于它能夠有效利用客戶端和服務器的資源，提高系統的性能和響應速度。

3.3.2" 模塊劃分

自動化編目系統的核心部分主要包括數據采集模塊、數據處理模塊、數據存儲模塊和編目生成模塊等。數據采集模塊負責從各種來源（如圖書館現有的書目數據、在線資源等）采集圖書編目所需的數據（支持多種數據格式，如CSV、Excel、JSON等）。數據處理模塊對采集到的數據進行清洗、轉換和規范化處理，并存儲到數據庫中。編目生成模塊則根據處理后的數據自動生成符合圖書館標準的編目信息。

3.3.3工作流程

包括圖書入庫、信息提取、數據處理、數據存儲和編目生成等步驟。

3.4 編目數據的質量控制與優化

優化項目主要包括數據清洗、數據校驗、數據去重等。數據清洗是指采用數據清洗算法和人工審核相結合的方式，去除重復、錯誤和不完整的數據記錄。數據校驗是指采用API接口調用或批量導入的方式，與權威數據庫進行比對，驗證數據的準確性。數據去重是指采用哈希算法或相似度算法，識別并合并重復的數據記錄。通過質量控制與優化，確保編目數據的準確性、完整性和一致性。

4 結語

綜上，人工智能技術在圖書館圖書分類與編目中的應用，不僅極大地提高了工作效率和準確性，還促進了圖書館服務的智能化和個性化發展。隨著科學技術的不斷進步和應用的深入，人工智能技術將在圖書館領域發揮更加重要的作用，為知識的傳播與共享提供更加便捷、高效的途徑。

參考文獻

[1]林遠紅.人工智能應用圖書編目前景展望[J].內蒙古科技與經濟，2021[A12] （5）：129-130，134.

[2]申悅.智慧圖書館中的人工智能應用[J].數字技術與應用，2023，41（5）：92-94.

[3]張煒，高馨.公共圖書館人工智能應用現狀與發展策略研究[J].國家圖書館學刊，2023，32（5）：75-83.

[4]鄧李君，楊文建.對圖書館應用人工智能的理性思考[J].圖書館工作與研究，2021[A13] （4）：57-64.

[5]任薇薇.人工智能時代圖書館館員發展研究[J].大學圖書情報學刊，2020，38（1）：47-51，60.

[6]賈君枝，崔西燕，張貴香.人工智能技術對知識組織的影響[A14] ：以知識圖譜為視角[J].圖書館論壇，2024，44（2）：1-8.