閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果,而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力,情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程,認知神經科學視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯(lián)推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件,無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環(huán)境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試,開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能,助力于“識別聚焦”與“關聯(lián)推理”過程。但提供此種服務的平臺數(shù)量仍較少,作為學術用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術環(huán)境下,海量知識存儲訓練的大模型面世,能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。智慧導讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。創(chuàng)新智慧導讀費用
智慧閱讀雖被預設為數(shù)字閱讀的高級形態(tài),但其實現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如:數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性,讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式,因此,略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流;認知神經科學研究發(fā)現(xiàn),跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低,人類元認知能力面臨衰退的風險[10];數(shù)字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利,文本的網狀結構使得“它有上千個進出口,讀者可以從這些通道進進出出,作出自己的理解和解釋”[11],這使得讀者的主體性被算法邏輯主導,超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。品牌智慧導讀預算智慧導讀可以提供多種形式的輔助閱讀,如注釋、翻譯等。
沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、自然語言處理、機器學習等技術與傳統(tǒng)閱讀相結合,創(chuàng)造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應用上具備三個優(yōu)勢:(1)通過語音合成技術將文本轉化為語音,并加入情感色彩和語音音調的調節(jié),引起讀者情感共鳴,深入理解作者意圖;(2)通過增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實技術,將文本呈現(xiàn)在更加真實、立體的場景中,增強閱讀的體驗感和可視化效果;(3)根據讀者的個性化需求和興趣,提供更加智能化的閱讀體驗,例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴展等。
生成式AI在生成內容的過程中,經常會遇到生成內容準確度不高的問題,包括以下場景:表達錯誤,錯別字、病句較多,多有亂碼符號;邏輯混亂,上下旬沒有銜接,多為拼湊和重復內容;排版混亂,無段落,無標點,文章亂碼;圖文不相符,圖片模糊不清,圖片中有不良誘導或蹭流量的內容;音畫低質,視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉,畫面拉長變形,模糊不清;視頻濾鏡失真,邊框占比大,水印嚴重遮擋畫面等。因此,圖書館應配備專業(yè)人員對內容進行訂正調整,同時探索關于AI生成內容質量評估的相關理論,為生成內容提供依據。智慧導讀可以提供多種形式的學習資源,如視頻、音頻等。
智慧導讀面向數(shù)智技術賦能多源異構數(shù)據資源有效融合、數(shù)智業(yè)務實現(xiàn)智慧數(shù)據高效流轉的需求,遵循業(yè)務流程化、業(yè)務智能化思想,分數(shù)智技術賦能模塊、智慧數(shù)據流轉模塊構建業(yè)務層。其中,數(shù)智技術賦能模塊迭代以大數(shù)據、人工智能為**的數(shù)智技術體系,按照數(shù)智服務的技術需要以技術簇為基座劃分泛在感知、數(shù)據管理、情報服務技術簇,深度賦能以智慧數(shù)據流以及融合智慧數(shù)據的數(shù)智服務,提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應用場景的數(shù)據資源價值挖掘、流通轉化、創(chuàng)新服務等能力。文本語義腦圖檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。北京智慧導讀客服電話
為了給用戶提供針對性的高效知識服務,重點探討用戶閱讀行為知識。創(chuàng)新智慧導讀費用
智慧數(shù)據源于大數(shù)據且是大數(shù)據的組成部分,具體是利用數(shù)智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數(shù)據集,產生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數(shù)據(即智慧數(shù)據),智慧數(shù)據經數(shù)據消費后與其他多源異構數(shù)據共同構成大數(shù)據,隨著領域應用深化與數(shù)智技術發(fā)展實現(xiàn)智慧數(shù)據迭代。智慧數(shù)據由動態(tài)化的流通轉化過程形成,首先是通過數(shù)據采集環(huán)節(jié)獲取由各領域業(yè)務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數(shù)據,其次通過原生數(shù)據處理環(huán)節(jié)產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數(shù)據,通過中間數(shù)據分析環(huán)節(jié)產生可推理、情境化的智慧數(shù)據。智慧數(shù)據用于智能完成具體業(yè)務領域下的特定任務,具體是將適配各業(yè)務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術賦能的業(yè)務流程,智能感知業(yè)務需求后動態(tài)調用智慧數(shù)據以提供規(guī)律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務,由此實現(xiàn)智慧數(shù)據專業(yè)化、垂直化的領域精細應用。創(chuàng)新智慧導讀費用