人工智能在圖書(shū)館圖書(shū)分類(lèi)與編目中的應(yīng)用探討摘"要：圖書(shū)館是信息資源存儲(chǔ)和傳播的中心，圖書(shū)分類(lèi)與編目工作至關(guān)重要，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用為圖書(shū)分類(lèi)與編目工作帶來(lái)了重大變革。在圖書(shū)分類(lèi)方面，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了圖書(shū)的自動(dòng)分類(lèi)，提高了分類(lèi)的準(zhǔn)確性；在圖書(shū)編目環(huán)節(jié)，利用深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）、自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）、自動(dòng)化編目等技術(shù)，對(duì)圖書(shū)的封面信息、圖書(shū)內(nèi)容等關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，極大地加快了編目速度，優(yōu)化了編目流程。人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為圖書(shū)館服務(wù)的智能化和個(gè)性化發(fā)展提供了有力支持，極大地促進(jìn)了知識(shí)的傳播與共享。關(guān)鍵詞：人工智能"圖書(shū)館"圖書(shū)分類(lèi)"圖書(shū)編目中圖分類(lèi)號(hào)：G250.7ExplorationoftheApplicationofArtificialIntelligenceinLibraryBookClassificationandCatalogingWANGZanzanSchoolofXingzhiCollegeof，Xi'anUniversityofFinanceandEconomics，Xi'an，ShaanxiProvince，710038ChinaAbstract：Libraryisthecenterofthestorageanddisseminationofinformationresources，andtheclassificationandcatalogingworkofbooksareveryimportant，etc.，theapplicationofartificialintelligencetechnologyhasbroughtgreatchangestotheclassificationandcatalogingworkofbooks.Intermsofbookclassification，datapreprocessingpretreatment，modeltrainingandoptimizationareusedtorealizetheautomaticclassificationofbooksandimprovetheaccuracyofclassification;Intheprocessofbookcataloging，technologiessuchasdeeplearning（DeepLearning），naturallanguageprocessing（NaturalLanguageProcessing，（NLP）andautomaticcatalogingareutilizedtoextractkeyinformationsuchasbookthecoverinformationandcontent，greatlyacceleratingethecatalogingspeedandoptimizingethecatalogingprocess.Thewideapplicationofartificialintelligencetechnologyhasprovidedstrongsupportfortheintelligentandpersonalizeddevelopmentoflibraryservices，andgreatlypromotedthedisseminationandsharingofknowledge.KeyWwords：Artificialintelligence;Library;Bookclassification;Bookcataloging在信息時(shí)代，圖書(shū)館作為知識(shí)存儲(chǔ)與傳播的重要機(jī)構(gòu)，其圖書(shū)分類(lèi)與編目工作顯得尤為重要。圖書(shū)分類(lèi)不僅關(guān)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(yàn)；而圖書(shū)編目則是對(duì)圖書(shū)信息進(jìn)行詳細(xì)記錄與整理的過(guò)程，是圖書(shū)館資源管理的基石。近年來(lái)，人工智能技術(shù)在圖書(shū)館領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，解決了傳統(tǒng)圖書(shū)分類(lèi)與編目存在和各種弊端，提高了工作效率和準(zhǔn)確性。本文旨在探討人工智能在圖書(shū)分類(lèi)與編目中的具體應(yīng)用，分析其對(duì)圖書(shū)館工作效率和服務(wù)質(zhì)量的提升作用。1"相關(guān)理論概述1.1"人工智能概述人工智能是指由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所表現(xiàn)出的智能行為，它模擬、延伸和擴(kuò)展了人的智能，包括感知、理解、推理、學(xué)習(xí)、決策等能力。人工智能的研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠以類(lèi)似于人類(lèi)智能的方式解決問(wèn)題，從而在各種任務(wù)中表現(xiàn)出高效、準(zhǔn)確和智能的特性[1]。1.2"機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，通過(guò)計(jì)算機(jī)算法和統(tǒng)計(jì)模型使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠在大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，并利用這些規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)或描述新數(shù)據(jù)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器像人類(lèi)一樣，通過(guò)觀(guān)察大量的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)事物規(guī)律，獲得某種分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力[2]。在圖書(shū)分類(lèi)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)圖書(shū)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)高效分類(lèi)，如邏輯回歸（Logisticregression）、支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）和聚類(lèi)算法（Cluster）等。1.3"深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，使計(jì)算機(jī)能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并以概念層次結(jié)構(gòu)的方式理解世界的機(jī)器學(xué)習(xí)形式[3]。它模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)工作，不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)（如權(quán)重和偏置），使網(wǎng)絡(luò)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到合適的特征表示，并在輸出層進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策。尤其擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如圖像和文本。在圖書(shū)編目中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)（如圖像識(shí)別）可以自動(dòng)識(shí)別圖書(shū)封面信息，而自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP[A3]）則能夠解析圖書(shū)內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息。2"人工智能在圖書(shū)分類(lèi)中的應(yīng)用2.1"數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是圖書(shū)分類(lèi)的首要步驟，包括數(shù)據(jù)清洗（去除無(wú)效或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)）、特征提?。◤脑紨?shù)據(jù)中提取對(duì)分類(lèi)有用的特征）和數(shù)據(jù)歸一化（將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一范圍內(nèi)），以確保模型訓(xùn)練的有效性。2.1.1"數(shù)據(jù)清洗通過(guò)該步驟去除無(wú)效或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。例如：對(duì)于文本數(shù)據(jù)，可能需要去除拼寫(xiě)錯(cuò)誤、格式不一致的條目或重復(fù)的記錄；對(duì)于圖像數(shù)據(jù)，可能需要調(diào)整圖像大小、去除噪聲等。2.1.2"特征提取[A5]從原始數(shù)據(jù)中提取對(duì)分類(lèi)有用的特征。對(duì)于圖書(shū)分類(lèi)，特征主要包括書(shū)名、作者、出版社、ISBN號(hào)、出版日期、摘要、關(guān)鍵詞等；對(duì)于文本數(shù)據(jù)，可以使用TF-IDF、Word2Vec等技術(shù)進(jìn)行特征提??；對(duì)于圖像數(shù)據(jù)，可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）等深度學(xué)習(xí)模型（DeepLearning，DL）進(jìn)行特征提取[5]。TF-IDF是一種用于衡量文檔中某個(gè)詞（或術(shù)語(yǔ)）重要性的統(tǒng)計(jì)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(shù)據(jù)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(duì)模型訓(xùn)練的影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)值；和分別表示數(shù)據(jù)的最小值和最大值；表示歸一化后的數(shù)據(jù)，其取值范圍在[0，1]之間。對(duì)于圖書(shū)分類(lèi)的每個(gè)特征，找到其數(shù)據(jù)集中的最小值和最大值代入公式，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到[0，1]的范圍內(nèi)，完成對(duì)圖書(shū)分類(lèi)數(shù)據(jù)的歸一化處理。2.2"分類(lèi)模型訓(xùn)練與優(yōu)化根據(jù)圖書(shū)分類(lèi)的特點(diǎn)，選擇適合的分類(lèi)算法，將歸一化后的特征數(shù)據(jù)輸入[A9]分類(lèi)模型中，如決策樹(shù)（DecisionTree）、SVM、DL等，進(jìn)行模型訓(xùn)練。決策樹(shù)的特點(diǎn)是直觀(guān)易懂、易于實(shí)現(xiàn)常用于初步分類(lèi)；支持SVM在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是DL，能夠捕捉更復(fù)雜的特征，通常適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集[6]。模型訓(xùn)練涉及數(shù)據(jù)集劃分（訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集）、模型參數(shù)調(diào)優(yōu)（如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)）和模型評(píng)估（準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等）。通過(guò)交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等技術(shù)，不斷優(yōu)化模型性能。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性，最終達(dá)到滿(mǎn)意的分類(lèi)效果。2.3分類(lèi)結(jié)果的應(yīng)用將訓(xùn)練好的分類(lèi)模型部署到圖書(shū)館系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)圖書(shū)的自動(dòng)分類(lèi)，當(dāng)有新圖書(shū)加入時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)提取其特征，進(jìn)行歸一化處理，并使用訓(xùn)練好的模型對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。定期對(duì)圖書(shū)分類(lèi)的準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)估，及時(shí)調(diào)整模型，確保分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。此外，分類(lèi)結(jié)果還可以用于圖書(shū)推薦、館藏布局優(yōu)化等場(chǎng)景，提升圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量。3"人工智能在圖書(shū)編目中的應(yīng)用3.1nbsp;基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別在圖書(shū)編目過(guò)程中，充分利用CNN的圖像識(shí)別功能，通過(guò)模擬人腦對(duì)圖像的處理方式，從圖書(shū)封面圖像中自動(dòng)提取書(shū)名、作者、ISBN碼等信息，大大提升了編目速度和準(zhǔn)確。CNN模型由多個(gè)卷積層、池化層、全連接層等組成。其中：卷積層負(fù)責(zé)提取圖像中的局部特征，如邊緣、紋理等；池化層則對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減少計(jì)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(lèi)別上。在訓(xùn)練過(guò)程中，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)輸入，通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)，準(zhǔn)確地識(shí)別出圖書(shū)封面中的關(guān)鍵信息。為了評(píng)估模型的性能，通常采用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。在CNN模型訓(xùn)練過(guò)程中，卷積層的計(jì)算公式[A10]為：式（3）中：W表示卷積核的權(quán)重；X表示輸入圖像；?表示卷積操作；b表示偏置項(xiàng)；Y表示卷積層的輸出。在訓(xùn)練過(guò)程中需要設(shè)置學(xué)習(xí)率、批處理大小、迭代次數(shù)等參數(shù)。學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)更新的速度；批處理大小決定了每次訓(xùn)練時(shí)輸入的圖像數(shù)量；迭代次數(shù)則決定了訓(xùn)練的輪數(shù)。這些參數(shù)的選擇對(duì)模型的性能和訓(xùn)練時(shí)間都有重要影響。3.2"NLP在編目中的應(yīng)用NLP在圖書(shū)編目中的應(yīng)用同樣不可或缺。通過(guò)文本分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等技術(shù)，NLP能夠自動(dòng)解析圖書(shū)的內(nèi)容摘要或目錄，提取出關(guān)鍵詞、主題分類(lèi)等信息，為編目提供豐富的元數(shù)據(jù)。在進(jìn)行NLP處理之前需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，包括去除文本中的無(wú)關(guān)字符（如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、數(shù)字等），進(jìn)行分詞處理，以及將文本轉(zhuǎn)換為適合模型處理的格式。（1）文本分詞。將連續(xù)的文本切分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞語(yǔ)或詞組，為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)。（2）詞性標(biāo)注。為每個(gè)詞語(yǔ)標(biāo)注其詞性（如名詞、動(dòng)詞、形容詞等），有助于理解詞語(yǔ)在句子中的語(yǔ)法角色和語(yǔ)義含義。（3）命名實(shí)體識(shí)別。識(shí)別文本中的實(shí)體（如人名、地名、機(jī)構(gòu)名等），并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)注。這在提取圖書(shū)的作者、出版社等信息時(shí)特別有用。（4）情感分析。通過(guò)分析讀者對(duì)圖書(shū)的評(píng)價(jià)、評(píng)論等文本數(shù)據(jù)，了解讀者對(duì)圖書(shū)的情感傾向（如正面、負(fù)面、中性等），評(píng)估圖書(shū)的受歡迎程度。3.3"自動(dòng)化編目系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化編目系統(tǒng)的構(gòu)建是一個(gè)復(fù)雜但非常重要的環(huán)節(jié)，主要涉及[A11]系統(tǒng)架構(gòu)、模塊劃分和工作流程等方面。3.3.1"系統(tǒng)架構(gòu)自動(dòng)化編目系統(tǒng)通常采用客戶(hù)端-服務(wù)器（C/S）架構(gòu)，將系統(tǒng)任務(wù)分配給客戶(hù)端和服務(wù)器?？蛻?hù)端負(fù)責(zé)用戶(hù)界面的交互和數(shù)據(jù)的初步處理，如圖書(shū)信息的錄入、查詢(xún)請(qǐng)求的發(fā)送等；服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析，如圖書(shū)信息的存儲(chǔ)、編目數(shù)據(jù)的生成等；客戶(hù)端和服務(wù)器之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，采用TCP/IP協(xié)議進(jìn)行通信。其優(yōu)勢(shì)在于它能夠有效利用客戶(hù)端和服務(wù)器的資源，提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。3.3.2"模塊劃分自動(dòng)化編目系統(tǒng)的核心部分主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和編目生成模塊等。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從各種來(lái)源（如圖書(shū)館現(xiàn)有的書(shū)目數(shù)據(jù)、在線(xiàn)資源等）采集圖書(shū)編目所需的數(shù)據(jù)（支持多種數(shù)據(jù)格式，如CSV、Excel、JSON等）。數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)范化處理，并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。編目生成模塊則根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)自動(dòng)生成符合圖書(shū)館標(biāo)準(zhǔn)的編目信息。3.3.3工作流程包括圖書(shū)入庫(kù)、信息提取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和編目生成等步驟。3.4編目數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制與優(yōu)化優(yōu)化項(xiàng)目主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)去重等。數(shù)據(jù)清洗是指采用數(shù)據(jù)清洗算法和人工審核相結(jié)合的方式，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和不完整的數(shù)據(jù)記錄。數(shù)據(jù)校驗(yàn)是指采用API接口調(diào)用或批量導(dǎo)入的方式，與權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)去重是指采用哈希算法或相似度算法，識(shí)別并合并重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。通過(guò)質(zhì)量控制與優(yōu)化，確保編目數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性。綜上，人工智能技術(shù)在圖書(shū)館圖書(shū)分類(lèi)與編目中的應(yīng)用，不僅極大地提高了工作效率和準(zhǔn)確性，還促進(jìn)了圖書(shū)館服務(wù)的智能化和個(gè)性化發(fā)展。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，人工智能技術(shù)將在圖書(shū)館領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為知識(shí)的傳播與共享提供更加便捷、高效的途徑。[1]林遠(yuǎn)紅.人工智能應(yīng)用圖書(shū)編目前景展望[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2021[A12]（5）：129-130，134.[