AI賦能館藏分類新范式

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展及其在眾多領域的廣泛應用，圖書館面臨深刻變革。傳統圖書分類體系盡管在資源組織與檢索中發揮著重要作用，但其局限性在數字化時代日益凸顯。如何有效利用人工智能技術實現圖書分類體系的動態化、多維化與全球化，成為當前圖書館領域亟待解決的重要問題。現從技術路徑、可行性評估、實踐案例及未來挑戰等方面，概括人工智能技術在圖書分類體系中的應用進展，以期為圖書館的轉型發展提供理論參考和實踐指引。

在信息化時代，傳統的圖書分類體系面臨著新的挑戰和機遇，圖書分類工作正在朝著智能化方向發展。這種轉型不僅提高了圖書管理效率，還為讀者提供了更加精準和個性化的信息服務。

傳統的圖書分類方法主要依賴人工操作。這種方法的精準度在很大程度上取決于工作人員的專業知識和經驗，且在處理大量圖書和交叉學科新書時，分類效率和準確性往往成為制約服務質量的瓶頸。另外，由于分類工作具有一定的主觀性，可能導致分類不一致或出現錯誤。隨著人工智能技術的發展，特別是機器學習和自然語言處理等技術的應用，使圖書分類和歸檔的自動化成為可能。這種自動化的分類方法不僅極大地提高了工作效率，還顯著減少了人為因素帶來的誤差。智能化的圖書分類系統可通過學習和分析大量圖書數據，建立一個包含豐富特征的知識庫，在這個知識庫的支持下，系統可以多維度理解圖書內容和主題，進而將其歸入相應的分類。當用戶進行檢索時，系統可以根據用戶的查詢意圖，快速、準確地提供相關圖書推薦。此外，智能化分類系統還可以根據用戶的閱讀歷史和偏好，提供個性化的書籍推薦服務，不僅可以提升用戶的閱讀體驗，還能顯著提高圖書館的資源利用率和用戶滿意度。

總之，人工智能技術的應用為圖書館傳統的圖書分類方法帶來了革命性變革。通過智能化的技術手段，圖書館可以更精準地管理海量的圖書資源，同時為讀者提供便捷和個性化的信息服務。

傳統分類和AI驅動分類的核心特點

圖書館經典分類法包括《杜威十進制分類法》（DDC）、《美國國會圖書館分類法》（LCC）、《國際十進分類法》（UDC）和《中國圖書館分類法》（CLC）。CLC是國內95%以上的圖書館使用的分類法，其他分類法只在少數外文圖書館或特殊館藏中使用。《中國圖書館分類法》是中華人民共和國成立后編制的，1975年發布第一版，歷經多次修訂，最新版本為2010年發布的第五版。

如表1所示，傳統分類和AI驅動分類的核心特點如下：傳統分類的優點是結構穩定、標準化，缺點是不夠靈活，依賴人工，且難以處理非結構化數據；AI驅動分類則具有動態適應、自動化特點，能夠處理復雜數據，但缺乏透明性，存在數據偏見，需要持續優化。

1.人工依賴性與效率瓶頸

傳統圖書分類體系高度依賴館員的專業經驗和主觀判斷。人工分類效率受到人力資源成本與培訓周期的嚴重制約，且分類一致性易受個人主觀因素影響。聯機計算機圖書館中心（OCLC）統計數據顯示，人工分類錯誤率平均達到5%—10%。這種人工依賴性不僅顯著增加了圖書館運行成本，而且導致不同館員的分類標準存在顯著差異，影響了分類結果的客觀性和一致性。

2.靜態框架與新興學科適配不足

傳統分類法的修訂周期較長，難以及時適應快速增長的交叉學科需求。以《中國圖書館圖書分類法》為例，其于2007年修訂第四版，2010年正式發行第五版，耗時3年之久。這種滯后性使得圖書館難以有效組織和檢索新興學科、交叉學科以及邊緣學科的文獻資源，如人工智能倫理、元宇宙等，這些領域長期缺乏科學實時標準化分類號，已成為制約圖書館資源組織效率的重要因素。

3.單一維度檢索的局限性

傳統線性分類體系無法滿足用戶日益增長的多維度檢索需求。研究數據表明，超過70%的用戶期望能夠通過多標簽組合進行資源檢索。然而，傳統分類法在支持多維度檢索方面存在顯著缺陷。這種檢索局限性嚴重限制了用戶發現相關文獻的可能性，影響了用戶的整體體驗。

4.語言與文化偏差

現有圖書分類法多基于特定語言和文化背景構建，存在明顯的文化適配性問題。DDC以英語文獻為核心，而CLC以中文文獻為核心，不同的分類法對非本土化文化主題的分類劃分精細程度明顯不足，這種偏差導致跨文化資源組織效率有待提升。例如，在中文古籍分類過程中，DDC往往難以準確反映其獨特的文化內涵和學科特點，影響了分類的準確性和適用性。

AI技術在圖書分類中的應用

在信息化時代，AI技術的快速發展為圖書館服務帶來了革命性變革，尤其是在傳統的圖書分類工作中。隨著AI技術的廣泛應用，傳統的圖書分類方法正在被智能化工具所替代。通過AI先進的計算方法，如自然語言處理（NLP）、圖像識別等，可以高效、準確地完成圖書分類工作，極大地提升了圖書館的服務質量和工作效率。

1.實現自動化分類

通過機器學習算法，系統可自動識別圖書內容，并將其歸入相應的類別。這種智能化分類系統不僅提高了圖書分類的速度和準確性，還極大地增強了讀者檢索圖書的便捷性。例如，南京大學利用“FIND+”平臺提供獲得授權的國外出版商合法元數據和先進的外文多語種搜索技術，為用戶提供學術資源發現和共享服務。

2.提高圖書館管理效率

圖像識別和自動分類技術的應用，推動圖書分類和上架工作實現自動化處理，大幅減少了圖書館工作人員的工作量。同時，AI的數據分析功能可以幫助圖書館管理者更好地理解讀者行為，預測借閱趨勢，為制定科學決策提供數據支持。

3.提高圖書館信息檢索效率

通過自然語言處理和機器學習，系統能夠理解用戶的查詢意圖并提供更準確的搜索結果。例如，愛荷華大學圖書館采用AI技術分類開發的信息共享空間，極大地提高了紙質圖書的借閱率。

4.AI技術應用面臨的挑戰

對于經費較少的小型圖書館而言，系統的維護和更新需要專業的技術支持團隊，這會增加長期的運營成本。此外，隨著AI技術的深入應用，圖書館工作人員的角色發生了變化，這就要求圖書館對現有員工進行培訓，幫助他們掌握新技術和工具的使用方法。

綜上所述，人工智能技術在圖書館中的應用正處于快速發展階段，其在促進傳統圖書分類體系的轉型發展方面具有巨大的潛力和價值。

人工智能賦能圖書分類的路徑技術基礎

自然語言處理（NLP）技術的發展為圖書分類帶來了革命性突破。通過預訓練模型（如BERT、GPT-4）的文本語義分析技術，可以高效提取文獻主題特征并實現精準分類標簽匹配。實驗數據顯示，BERT在圖書摘要分類任務中準確率可達89%。此外，這些模型能識別文本中的多義詞和隱含含義，顯著提升分類的智能化水平。

機器學習與深度學習技術為分類規則的構建帶來了新的可能性。監督學習模型可利用歷史分類數據（如MARC記錄）構建分類規則，而無監督學習（如LDA主題模型）可發現文獻間的隱含關聯。通過聚類分析，機器學習算法能夠自動識別出文獻中的跨學科主題。

知識圖譜技術的運用構建了學科知識網絡，實現了跨學科概念的動態關聯。例如，“量子計算”這一概念可同時鏈接至“計算機科學”與“物理學”節點。這種知識圖譜不僅反映了知識體系的動態演化過程，還為用戶提供了多元化的檢索路徑。

應用場景

自動分類標引系統的引入顯著提升了分類效率。以深圳圖書館為例，引入AI輔助系統后，分類效率提升了60%，錯誤率降至3%。該系統通過分析文獻內容，自動分配分類號并提供分類建議，供館員審核，實現了實時分類。

多維度標簽擴展有效提升了資源檢索的靈活性和準確性。AI技術可為傳統分類號添加動態標簽（根據專業文本描述、檢索趨勢、跨領域關聯、用戶偏好等生成和更新），滿足不同用戶的個性化需求。跨語言分類適配技術實現了不同語言分類體系的無縫銜接。基于機器翻譯與跨語言模型（如XLM-R），研究者正在探索中英文分類體系的自動映射，促使CLC與DDC之間可實現精準轉換。

人工智能賦能圖書分類的可行性評估

技術可行性

在技術優勢上，開源工具（spaCy、fastText等）的普及降低了技術門檻，圖書館的數字資源為模型訓練提供了數據支撐。這些工具和資源的可獲得性使中小型圖書館也能開展AI分類嘗試。在面臨的挑戰方面，AI分類對小語種文獻的處理能力不足，且模型可解釋性較差，易引發爭議，這些問題需要通過開發有針對性的小語種增強學習模型和可解釋性AI技術來解決。

經濟可行性

成本效益分析表明，依據規模初期開發成本約為10萬—50萬元，但長期可節省50%以上的人工成本。這對資金有限的中小型圖書館尤為重要。在隱性收益方面，檢索效率的提升可顯著提高用戶滿意度，間接提高圖書館資源利用率。例如，用戶文獻發現效率的提升可能會促進圖書館資源使用量的增加。

社會可行性

在用戶接受度方面，年輕用戶對AI分類的接受度較高（超過80%），而傳統用戶仍依賴原有體系。這種接受度差異需要通過系統化的用戶教育和培訓來彌合。館員角色轉型要求其掌握AI工具使用與數據審核技能，這對職業培訓提出新的要求。圖書館需要制訂系統的培訓計劃，幫助館員適應AI時代新的角色要求。

實踐案例與挑戰

成功案例

深圳圖書館通過AI輔助系統優化分類流程，錯誤率降低至3%，分類效率提升60%。該系統不僅提高了分類效率，還顯著提升了分類的準確性。OCLC的WorldCat項目利用機器學習算法統一全球書目數據的分類標準，覆蓋1.5億條記錄，展示了AI技術在大規模分類組織中的巨大應用潛力。

主要挑戰

數據質量問題是AI分類系統實施過程中必須面對的重要挑戰。歷史數據中的分類錯誤需進行大規模清洗（如美國國會圖書館發現20%的MARC記錄存在標簽不一致問題），需要投入大量的人力和時間。另外，倫理與隱私問題也日益凸顯，在使用用戶數據時需要進行嚴格的匿名化處理，以防隱私泄露。如何在數據隱私保護的前提下有效利用數據，成為亟待解決的重要問題。

實施建議與未來展望

分階段推進策略

在短期目標上，采用“人機協同”模式，AI承擔80%的常規分類任務，復雜案例由人工審核，如跨學科文獻。這種模式在保證分類質量的同時，為館員提供了學習AI工具的過渡期。在長期愿景上，構建全自動分類系統，并輔以人工審核機制。全自動分類系統的實現需要持續的技術創新和數據積累。

開放合作生態

圖書館應積極與高校、科技公司共建開源分類模型，實現數據與算法共享。這種開放合作模式能夠促進技術的廣泛應用和創新發展。

用戶教育創新

如表2所示，通過新舊分類對照表（如G250→AI-G250-B動態標簽）與交互式可視化工具，可顯著降低用戶的適應成本。例如，虛擬現實技術可用于展示新的分類體系，讓用戶更直觀地理解變革。

在混合分類生態方面，探索傳統分類法與AI動態標簽的深度融合，如“中圖法分類+知識圖譜”模式。這種混合分類體系可充分展現傳統分類的穩定性和AI技術的創新性。在倫理框架構建方面，制定AI分類的倫理準則，包括文化公平性、透明度等。準則還需涵蓋數據隱私、算法公平性和用戶權益等重要議題。

人工智能技術為傳統圖書分類體系的智能化轉型提供了堅實的技術基礎和實踐路徑。然而，其成功實施依賴高質量的數據支持、跨學科協作以及漸進式的實施策略。后續研究需重點關注小語種支持、模型可解釋性提升及倫理風險防控等關鍵問題，以實現從“靜態分類”向“智慧服務”的跨越式發展。未來，隨著技術的不斷進步和完善，人工智能將更加深入地融入圖書分類體系的各個層面，為讀者提供更科學化、人性化和個性化的文獻資源信息服務，促進圖書館智能化管理水平的提升。

（作者單位：河南農業大學圖書館）