基于AI情感分析的智慧圖書館閱讀療愈模式構建

一、前言

隨著信息技術的迅猛發(fā)展，智慧閱讀作為圖書館服務創(chuàng)新的重要方向，正日益受到廣泛關注。智能讀書推介模型的建立和實現(xiàn)是以科技為基礎，提高讀者的閱讀感受，擴大讀者的閱讀途徑，推動知識的傳播和文化的交流。近年來，基于文本、語音和表情等多維信息的情感計算研究取得了突破性的發(fā)展，為實現(xiàn)基于文本、語音和表情等多維信息的閱讀康復服務提供了新的思路和方法。尤其是在少兒保健方面，人工智能可以彌補幼兒情感缺失的缺陷，利用行為大數(shù)據(jù)進行情感辨識與需求理解，從而為我國公共圖書館的智慧閱讀與康復服務的發(fā)展，拓寬了圖書館的服務內容，促進了我國社會精神衛(wèi)生服務系統(tǒng)的建設。

二、AI情感分析技術在閱讀療愈中的深度應用

（一）自然語言處理技術

自然語言處理（NLP）融合了語言學、計算機科學、機器學習、數(shù)學、認知心理學等多學科的知識，是一門融合了計算機科學、人工智能、語言學等學科的新興學科，涵蓋了詞、短語、句子、段落、篇章等各個層面，是實現(xiàn)機器與語言交流的一座橋梁[1]。本文利用自然語言分析方法，對用戶閱讀過程中的文本信息進行分析，包括書評、咨詢記錄、交互信息等，并對其中的情感特點和潛在需要進行分析。多模態(tài)情感數(shù)據(jù)采集參數(shù)表見表1。

（二）評估兒童情緒狀態(tài)

在閱讀和敘述過程中，幼兒聲音的語調變化、速度變化、停頓次數(shù)等言語特點包含了大量的情感信息。基于此，本項目提出了一種基于深度神經網絡的新型智能語音識別方法。通過融合文本、圖像、語音等多種信息，多模態(tài)情感分析方法可以有效提升用戶的情感認知精度和可信度，為用戶提供更精準的情感服務。多模態(tài)情感融合公式見式（1）：

E=ω_f+?F+ω_v?V+ω_t?T+ω_b?B

E為綜合情緒得分，F(xiàn)、V、T、B分別代表面部表情、語音、文本、行為軌跡的原始情緒分值。

（三）追蹤記錄兒童的閱讀軌跡和交互行為

通過對用戶瀏覽時間、瀏覽次數(shù)、閱讀時間等細微行為特征進行深入研究，建立用戶的個性化分類模型。以上的動作資料和外在的情感表現(xiàn)互相驗證，使研究人員對幼兒的精神狀況有了更為全面和立體的認識[2]。通過對海量的用戶行為進行分析，實現(xiàn)對用戶個性化情感和用戶閱讀習慣的持續(xù)優(yōu)化，為用戶的個性化服務奠定基礎。

（四）效果評估

常規(guī)的讀書療法很難進行定量評價，人工智能能夠通過定期的情感對照，對其進行客觀評價。構建基于大數(shù)據(jù)的健康行為評價體系，為健康干預措施的制定和實施奠定基礎。閱讀療愈效果評估指標見表2。將情感分析方法引入幼兒中，要結合幼兒的發(fā)展心理特性，在設計過程中充分尊重幼兒的情感表現(xiàn)，避開成人的研究范式。

表1多模態(tài)情感數(shù)據(jù)采集參數(shù)表

表2閱讀療愈效果評估指標表

表3情感分類模型性能比較

三、智慧圖書館閱讀療愈模式的系統(tǒng)框架設計

智慧圖書館的閱讀康復模型建設要從整體上進行頂層設計，并構建完備的體系架構。該架構以用戶需要為中心，以資料流程為連接，把各個獨立的業(yè)務單元結合起來，形成一個有機的整體。該體系結構分為四大部分，即感知層、分析層、應用層和反饋層。讀者基本屬性、歷史借閱記錄、實時互動、環(huán)境傳感器等為數(shù)據(jù)的收集和前處理提供了依據(jù)。

架構上著重于各個功能間的協(xié)作，從傳感層獲取到分析級，再到服務的輸出，最終形成一個閉環(huán)。為了保證系統(tǒng)的實時性，尤其是在海量的并發(fā)請求下保證系統(tǒng)的性能，該體系采取了模塊化的結構，在保證核心邏輯一致性的前提下，可以方便地對模塊進行功能擴充和調節(jié)。在各個層次上都設置了保密措施，以保證對敏感資料的適當處置。

（一）感知層

感知層負責多源數(shù)據(jù)的采集與預處理，包括讀者基本屬性、歷史借閱記錄、實時交互數(shù)據(jù)、環(huán)境傳感器信息等，構成系統(tǒng)運行的數(shù)據(jù)基礎。

（二）分析層

利用深度神經網絡對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行情感分類，并將目前閱讀對象的情感狀況及變動趨勢呈現(xiàn)給用戶。需求剖析模型通過對閱讀對象外顯需要與隱含喜好的剖析，辨識出讀者的主要吸引力與潛在利益。文獻檢索模型以協(xié)作濾波與知識地圖為基礎，從大量文獻中選出與目前情感狀況及認知程度相適應的讀物，通過合理的加權及檢索方法，實現(xiàn)對文本內容的準確理解。情感分類模型性能比較見表3。

（三）應用層

基于用戶特征及即時語境，通過合理的途徑與格式，實現(xiàn)對用戶的個性化推薦。通過對不同的閱讀場景進行不同層次的解讀，實現(xiàn)對不同類型文本內容的解讀。人機交互導航系統(tǒng)以一種具有自然語言接口的方式與用戶實現(xiàn)智能化的交流，并在滿足用戶個性化需求的同時，為用戶的閱讀行為提出指引與咨詢意見，對用戶的使用感受產生直接的作用。閱讀環(huán)境調節(jié)參數(shù)動態(tài)計算公式見式（2）：

表4優(yōu)化結果

L=L_base+k?（ 1-E_norm）

L為光照強度調節(jié)值（lux）， L_base 為基礎光照值，E_norm 為歸一化情緒得分（0～1）， k 為調節(jié)系數(shù)。

（四）反饋層

通過對閱讀后的活動及情感的跟蹤及評價，對其進行相應的改進。療效評價既注重對患者的近期情感提升，也對患者的遠期認知和行為改變進行跟蹤，構建多維度的測評系統(tǒng)。利用實時的反饋信息對算法進行迭代尋優(yōu)，從而實現(xiàn)了對該方法的不斷改進[3。這樣的自改進機制保證了企業(yè)的業(yè)務模型可以根據(jù)企業(yè)的需要和科技的發(fā)展而進行調整。

四、模式實施的關鍵支撐體系構建

（一）基礎設施支撐

圖書館需要升級現(xiàn)有的技術設備，將已有的科技設施進行更新、配置所需的情緒收集與解析伺服器。物質空間的更新也是一個很關鍵的問題，它要求有一個既具備功能又舒適的區(qū)域，并有可調整的環(huán)境調控體系。對圖書館進行合理的投資，不僅要保證目前的功能，而且要為將來發(fā)展留下一定的余地。

（二）數(shù)據(jù)資源支撐

就閱讀資料的革新而言，要以擴大電子圖書的范圍為重點，通過主動引入多種類型的電子圖書，以適應各類讀者的需要。在此過程中，要充分發(fā)揮多媒體閱讀材料的作用，將文字、圖片、聲音和視頻等多種形式運用到一起，創(chuàng)造出一種豐富多彩的閱讀感受。

（三）人才隊伍支撐

人工智能可以大大減少對心理專家的需求，但是需要更多的復合型人才，建立以信息為中心的新型信息管理系統(tǒng)。一般的交叉學科訓練包括基本的心理學知識、人工智能系統(tǒng)的操作技能，以及與客戶交流的藝術。教師隊伍的培養(yǎng)要有長期的計劃，即要有長期的職業(yè)發(fā)展渠道。

（四）管理機制支撐

圖書館需要制定專門的服務規(guī)范和操作流程，明確各環(huán)節(jié)的責任分工和質量標準。其中，對個人信息的收集范圍、存儲方式以及使用許可等方面的具體要求進行了明確的界定，以保證在一定程度上滿足相應的法律要求。政府績效考核體系既要實現(xiàn)定量與定性相結合，又要充分體現(xiàn)社會價值。

（五）協(xié)同網絡支撐

要積極地與精神衛(wèi)生服務機構、教育機構、社會團體等機構進行協(xié)作，并在此基礎上構建服務轉診與資源分享的新模式。學術力量的介入為模型的優(yōu)化、科技企業(yè)的支撐、模型的實際應用，以及多層次的協(xié)作生態(tài)體系發(fā)揮單個組織的服務功能和更廣的社會效應。建立合作關系網絡，要建立明確的利益分享與交流通道，保證所有人都能主動、高效合作。

五、服務流程的全面優(yōu)化策略

（一）重構傳統(tǒng)服務鏈條

服務入口的優(yōu)化是流程再造的首要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的手工服務模式存在著工作效率低、無法迅速發(fā)現(xiàn)潛在需要等問題。智能系統(tǒng)能夠利用簡單的調查問卷或者交互式的博弈等輕型情感篩選手段來進行大范圍的需求篩選[。這樣的預評價既能提升企業(yè)的服務目標，又能為企業(yè)進行個體化的人才招聘打下良好基礎。在網站的界面設計中，要充分考慮到使用者的感受，不能讓人產生任何的心理壓力和抗拒。為優(yōu)化傳統(tǒng)服務入口效率，提出基于深度強化學習（DRL）的智能篩查系統(tǒng)，通過動態(tài)交互學習最優(yōu)服務路徑，優(yōu)化結果見表4。系統(tǒng)架構包含以下核心組件。

1.狀態(tài)空間（State Space）

定義服務交互的實時上下文，包含用戶行為數(shù)據(jù)與系統(tǒng)負載，見式（3）：

EmotionScore，為情緒預測得分，ResponseTime，為用戶單題平均作答時間（秒），QuestionDepth，為當前問題深度層級，SystemLoad，為服務器CPU/內存占用率 （%） 數(shù)據(jù)支撐：實驗顯示狀態(tài)維度壓縮至4D可保留 95% 信息量（PCA驗證）。

2.動作空間（Action Space）

系統(tǒng)可執(zhí)行的流程控制決策：

：跳轉至下一題a2：動態(tài)縮短問卷（跳過非關鍵題）At=a3：觸發(fā)人工服務L_a4 ：推送游戲化交互

測試表明動作 a₂ 可降低 30% 用戶流失（ plt;0.01 ）

3.獎勵函數(shù)（RewardFunction）

多目標優(yōu)化函數(shù)平衡效率公式見式（4）：

MatchAccuracy，為當前需求分類準確率 （Ω0～Ω1） BurdenScore為實時心理壓力評分（通過眼動追蹤 + 心率變異性HRV測算）。系數(shù)經網格搜索確定（驗證集AUC=0.82 ）

（二）提升識別的深度和廣度

基于單個維度的情感評價方法很難真實地反應用戶的復雜精神狀況。因此，通過多個環(huán)節(jié)的互動與多個來源的信息進行有效融合，才能實現(xiàn)對用戶的個性化情感分析。情景要素也是重要的，相同的情感表達可以由多種情景動因產生，精確的需求分析必須綜合考慮。分析的進程應當逐步進行，并在進行更深層次的服務互動時逐步完善，以防止早期定型的判定。

（三）服務匹配環(huán)節(jié)的優(yōu)化

在現(xiàn)有文獻推薦方法中，文獻推薦通常是建立在單一類別標記基礎上的，而智能化的文獻檢索技術則可以對文本進行精確檢索，即使是對某一章節(jié)、某一篇章的檢索。配對的方法要求在近期與發(fā)展兩個目的之間找到一個平衡點，以處理目前的情感問題和長遠的精神發(fā)展問題。同時，對文獻推薦進行合理的說明和指導，以增加受眾的可理解性和參與性。為了防止因算法過于死板而造成的業(yè)務僵硬，在進行匹配時要預留一定的人為調整空間。

（四）服務交付環(huán)節(jié)優(yōu)化

智能系統(tǒng)能夠對用戶所需要的信息進行準確預判，并為用戶提供相應的資源與服務，從而縮短用戶的排隊等候時間。傳播方法要根據(jù)閱讀習慣，為用戶提供多種互動選項。通過對環(huán)境因子進行智能化調整，可以提高治療效果，營造更加身臨其境的閱讀感受。在投遞階段，要對用戶的隱私權予以特殊關注，以保證不會給讀者帶來更多的精神負擔。

（五）效果追蹤環(huán)節(jié)的優(yōu)化

以往對服務的評價僅限于單個行為的評價，而智能化的服務管理體系可以對服務進行全程監(jiān)控。該體系可以通過對周期性但非劇烈的情感狀況進行檢測，來評價該治療措施的遠期效應。跟蹤結果既可應用于案例業(yè)務的改進，又可為總體格局的優(yōu)化提供依據(jù)[5。在信息采集方面，要采取多元化的方法，同時考慮到定量與定性兩方面的因素，建立一個綜合的影響評價系統(tǒng)。

（六）服務銜接環(huán)節(jié)的優(yōu)化

閱讀療愈常需多重介入方能取得成效，因此必須建構一套行之有效的持續(xù)性服務機制。通過智能化的提示及跟蹤服務，使用戶能夠更好地維持閱讀過程中的互動，并通過定期的回顧和方案的調整，進一步完善后續(xù)的閱讀活動。此外，還需要加強與其他機構的溝通，為讀者提供暢通的服務途徑。整個服務流程應該形成完整的閉環(huán)，實現(xiàn)服務的持續(xù)性和發(fā)展性。

六、結語

圖書館智慧閱讀推廣模式的構建與實施，無疑為閱讀文化的傳播注人了新的活力。通過整合現(xiàn)代科技手段，成功打造了一個集便捷性、互動性、個性化于一體的閱讀環(huán)境，為廣大讀者提供了更為豐富、多元的閱讀體驗。未來，應加強人工智能與閱讀治療的深入結合，為讀者提供更加高效和個性化的醫(yī)療服務。

參考文獻

[1]夏瑾瑾.智慧閱讀技術在高校圖書館服務模式中的應用研究[J].黑龍江教師發(fā)展學院學報，2025，44（01）：147-150.

[2]李巨龍.智慧圖書館環(huán)境下閱讀推廣模式的優(yōu)化與實踐探索[J]中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（文摘版）社會科學，2025（03）：023-026.

[3]劉建.公共圖書館閱讀療愈功能在兒童閱讀推廣工作中的探究[J].河南圖書館學刊，2025，45（02）：15-17.

[4]羅雪英，程悅.基于環(huán)境行為學理論的公共圖書館閱讀空間建設模式研究[J].圖書館理論與實踐，2025（02）：34-44.

[5]邱錦.基于群智圖譜的圖書館智慧閱讀推廣服務模式研究[J]圖書館研究與工作，2024（01）：52-56.

基金項目：長沙民政職業(yè)技術學院2025年度黨建思想政治工作研究課題“基于A情感分析的智慧圖書館閱讀療愈模式構建一一以三香校園文化生態(tài)為例”（項目編號：2025DJ34）

作者單位：長沙民政職業(yè)技術學院

責任編輯：王穎振 楊惠娟