目前智慧閱讀服務(wù)的研究成果主要集中在服務(wù)系統(tǒng),、服務(wù)內(nèi)容,、用戶需求與行為等方面,。面對(duì)新一代人工智能技術(shù)的不斷迭代，閱讀服務(wù)面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn),，當(dāng)前學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)存在哪些問(wèn)題,？如何依托AIGC技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)服務(wù)優(yōu)化？這些問(wèn)題亟需得到探究與明晰,，但目前學(xué)界尚缺少聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)領(lǐng)域的跟蹤研究,。因此，本文擬利用內(nèi)容分析法剖析目前國(guó)內(nèi)外典型學(xué)術(shù)平臺(tái)的智慧閱讀服務(wù)現(xiàn)狀,，總結(jié)存在問(wèn)題,，并探索AIGC技術(shù)賦能改進(jìn)圖書館學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)的路徑,。個(gè)性化選擇的界面信息資源搜集與表達(dá)方式，各種服務(wù)可以匯集到一個(gè)平臺(tái)上,。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動(dòng)輔助閱讀智慧化,。如表5所示，一方面,，進(jìn)一步優(yōu)化移動(dòng)閱讀,、數(shù)字閱讀的外部語(yǔ)義增強(qiáng)環(huán)境。除了提供劃線,、高亮顯示,、翻譯、對(duì)比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識(shí),，還強(qiáng)化語(yǔ)料,、引文收集、標(biāo)簽,、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能,，增強(qiáng)用戶描述和記錄文本大意的體驗(yàn)。另一方面,，對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作,，提高閱讀效率，降低認(rèn)知負(fù)荷,。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容,，對(duì)某一主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)綜述，提煉文獻(xiàn)的**內(nèi)容,，AI生成解讀視頻,。同時(shí)，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系,，提供與文獻(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù),、代碼、項(xiàng)目,、視頻講解等服務(wù),。在閱讀理解過(guò)程中，以提問(wèn)的方式要求GPT類平臺(tái)自動(dòng)提煉相關(guān)內(nèi)容,，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)抽取和關(guān)系揭示,。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺(tái)的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻(xiàn)綜述的主題文獻(xiàn)閱讀,，也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù),，但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識(shí)點(diǎn)。智能化智慧導(dǎo)讀采購(gòu)在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個(gè)興趣點(diǎn),系統(tǒng)會(huì)找出兩者之間潛在的5條隱性知識(shí)鏈路,。

信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的**驅(qū)動(dòng)力,，AIGC技術(shù)勢(shì)必將驅(qū)動(dòng)閱讀服務(wù)的變革，促進(jìn)智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺(tái)的服務(wù)創(chuàng)新,。學(xué)術(shù)平臺(tái)是學(xué)術(shù)用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐,。目前，一些學(xué)術(shù)用戶已開(kāi)始利用新型學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)尋求和閱讀內(nèi)容,，這將會(huì)對(duì)用戶學(xué)術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3],。國(guó)內(nèi)外新型的學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)包括Scispace、SemanticScholar,、YewnoDiscover,、ConnectedPapers、PaperDigest,、中國(guó)科學(xué)院AI引擎,、AMiner、Readpaper等,。相較于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái),，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對(duì)學(xué)術(shù)平臺(tái)新功能與新服務(wù)認(rèn)識(shí)不足,、使用技能缺乏,，學(xué)術(shù)閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無(wú)法借助服務(wù)輔助解決學(xué)術(shù)閱讀全過(guò)程中所遇到的信息過(guò)載,、交流不暢及閱讀拖延等問(wèn)題,。

智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分，具體是利用數(shù)智技術(shù)有效處理,、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集,，產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度,、強(qiáng)操作性,、精確性、高價(jià)值等特征的多源融合數(shù)據(jù)（即智慧數(shù)據(jù)）,，智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費(fèi)后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù),，隨著領(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動(dòng)態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過(guò)程形成,，首先是通過(guò)數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價(jià)值密度低的原生數(shù)據(jù),，其次通過(guò)原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性,、開(kāi)放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù),，通過(guò)中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理,、情境化的智慧數(shù)據(jù),。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù)，具體是將適配各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多維度標(biāo)簽,、目錄體系嵌入數(shù)智技術(shù)賦能的業(yè)務(wù)流程,，智能感知業(yè)務(wù)需求后動(dòng)態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問(wèn)題推理,、循證溯源,、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等智能服務(wù)，由此實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化,、垂直化的領(lǐng)域精細(xì)應(yīng)用,。為用戶提供不受時(shí)空限制的智慧教育、智慧研 創(chuàng),、終身學(xué)習(xí)的服務(wù),。

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊,，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景全要素智能感知,，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新,。其次通過(guò)智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請(qǐng)求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用,，同時(shí)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層進(jìn)行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù),，具體為通過(guò)應(yīng)用接口,、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集,，實(shí)現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取,，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗,、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理,，有效增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進(jìn)而存儲(chǔ)各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù),；智慧導(dǎo)讀的作用,，在于提供智慧養(yǎng)分，滋養(yǎng)精神成長(zhǎng),。江蘇咨詢智慧導(dǎo)讀

引導(dǎo)書友去聽(tīng)書,，這就是讀書群每周領(lǐng)讀一本書的意義。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算

AI在智慧圖書館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗(yàn),。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例，數(shù)據(jù)顯示，用戶在使用這些工具時(shí),，搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上,。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關(guān)的搜索結(jié)果,。在文本分析領(lǐng)域,，AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù)，從中提取出有價(jià)值的信息,。這對(duì)智慧圖書館尤為重要,，因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI,，智慧圖書館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類,、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率,，優(yōu)化資源整理流程,。采用AI，智慧圖書館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類,、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)生成等功能,，從而極大提升了數(shù)字文獻(xiàn)管理效率。采用自然語(yǔ)言處理（NLP）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，智慧圖書館能自動(dòng)識(shí)別,、整理大量文獻(xiàn)資源，精細(xì)為每篇文獻(xiàn)分派類別標(biāo)簽,，并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點(diǎn),，不僅削減了人工整理的時(shí)間成本，還減少了人為方面的錯(cuò)誤,，提升了文獻(xiàn)分類的精細(xì)度,；智慧圖書館可以生成簡(jiǎn)要的文獻(xiàn)摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻(xiàn)的**要義,，便于高效,、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻(xiàn)。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算