徐彤陽(yáng)?滕琦

摘 要 智能化時(shí)代，為滿(mǎn)足用戶(hù)碎片化的閱讀需求，智能虛擬助手作為一種高質(zhì)量的人機(jī)交互方式而出現(xiàn)，幫助用戶(hù)提升閱讀體驗(yàn)。論文基于數(shù)字閱讀的視角，將智能問(wèn)答引入公共圖書(shū)館數(shù)字閱讀，構(gòu)建基于智能推薦的智能閱讀助手，虛擬角色在線(xiàn)陪讀，個(gè)性化推送用戶(hù)感興趣的信息，實(shí)現(xiàn)經(jīng)典閱讀推廣與智能化新技術(shù)的協(xié)同發(fā)展，智能助手為用戶(hù)提供了便捷的閱讀服務(wù)，提升了用戶(hù)閱讀的積極性，推進(jìn)全民閱讀，促進(jìn)閱讀推廣。

關(guān)鍵詞 公共圖書(shū)館;數(shù)字閱讀;智能虛擬助手

分類(lèi)號(hào) G251.5

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2022.02.008

Abstract In the intelligent era， in order to meet the fragmented reading needs of users， intelligent virtual assistant appears as a high-quality man-machine interaction way to help users improve their reading experience. Based on the perspective of reading， intelligent Q&A is introduced into digital reading in public libraries in this paper， and an intelligent reading assistant based on intelligent recommendation is constructed. Virtual characters accompany reading online， and personalized information that users are interested in is pushed， so as to achieve the coordinated development of classic reading promotion and intelligent new technology， intelligent assistants provide users with convenient reading services， enhance users’ reading enthusiasm， promote national reading and reading promotion.

Keywords Public library. Digital reading. Intelligent virtual assistant.

0 引言

全民閱讀是利國(guó)利民的事業(yè)?！叭耖喿x”于2014年寫(xiě)入政府工作報(bào)告及各項(xiàng)政策、條例的出臺(tái)預(yù)示閱讀已上升至國(guó)家戰(zhàn)略。作為公共文化服務(wù)體系的一部分，公共圖書(shū)館發(fā)揮著文化傳承、提高全民科學(xué)文化素養(yǎng)的作用?！豆矆D書(shū)館法》明確指出，公共圖書(shū)館肩負(fù)著全民閱讀普及的重任，承擔(dān)著形成濃厚讀書(shū)風(fēng)氣的社會(huì)責(zé)任感和人文關(guān)懷，傳承中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化，增強(qiáng)我國(guó)文化軟實(shí)力[1]。中國(guó)新聞出版研究院在線(xiàn)發(fā)布的第十七次全國(guó)國(guó)民閱讀調(diào)查結(jié)果報(bào)告顯示，2019年我國(guó)成年國(guó)民人均紙質(zhì)圖書(shū)閱讀量為4.65本，略低于2018年的4.67本。2019年我國(guó)成年國(guó)民包括書(shū)報(bào)刊和數(shù)字出版物在內(nèi)的各種媒介的綜合閱讀率為81.1%，國(guó)民數(shù)字化閱讀方式的接觸率為79.3%，較2018年76.2%上升了3.1個(gè)百分點(diǎn)[2]。在綜合閱讀率回溫中，數(shù)字化閱讀率逐年攀升，可以說(shuō)數(shù)字閱讀模式正成為當(dāng)代閱讀方式的主流。數(shù)字閱讀作為信息技術(shù)迅速發(fā)展背景下的閱讀模式，彌補(bǔ)了紙質(zhì)圖書(shū)的劣勢(shì)。若將文字、圖片、視頻等多媒體資源搭配使用，將更進(jìn)一步增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)。2020年，全球疫情的席卷，越來(lái)越多用戶(hù)選擇數(shù)字化閱讀，也擴(kuò)寬了圖書(shū)館服務(wù)的空間和時(shí)間[3]。公共圖書(shū)館應(yīng)完善數(shù)字化信息服務(wù)體系，加強(qiáng)公共圖書(shū)館閱讀資源的共建共享，充分發(fā)揮數(shù)字資源優(yōu)勢(shì)，保障豐富的數(shù)字資源，根據(jù)實(shí)際情況向讀者推送數(shù)字資源，開(kāi)展數(shù)字閱讀活動(dòng)，滿(mǎn)足讀者的知識(shí)和情報(bào)需求，培養(yǎng)公眾的閱讀意識(shí)，引導(dǎo)用戶(hù)培養(yǎng)閱讀興趣、形成閱讀習(xí)慣、提升閱讀質(zhì)量與能力，促進(jìn)全民閱讀，增強(qiáng)公共圖書(shū)館生命力和活力[4]。

智能化時(shí)代，智能助手已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、軍事等多個(gè)領(lǐng)域。智能助手是基于人工智能的對(duì)話(huà)式服務(wù)，提供自然的人機(jī)交互模式，以“對(duì)話(huà)即平臺(tái)”構(gòu)建智能化時(shí)代的虛擬空間。智能虛擬助手在使用上具有易用性和跨平臺(tái)性，在交互上更加自然化和人性化。在數(shù)字閱讀中，設(shè)立智能助手，用戶(hù)可以提出疑問(wèn)，智能機(jī)器人通過(guò)調(diào)取答案回答，幫助讀者高效獲取閱讀信息與資源幫助。目前，國(guó)內(nèi)推行的聊天機(jī)器人或個(gè)人閱讀助理，可以與讀者進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)話(huà)，針對(duì)用戶(hù)的指令提供檢索、回復(fù)[5]。聊天機(jī)器人根據(jù)一組預(yù)定義的規(guī)則運(yùn)行，或使用機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)行不同層次的人工智能工作，有效提供閱讀支持，從用戶(hù)熟悉的語(yǔ)境、情境出發(fā)，盡可能地展現(xiàn)具體內(nèi)容與用戶(hù)需求的關(guān)聯(lián)性。

1 公共圖書(shū)館數(shù)字閱讀服務(wù)現(xiàn)狀

公共圖書(shū)館數(shù)字閱讀服務(wù)處于探索階段，主要借助于數(shù)字化媒體開(kāi)展，涵蓋了網(wǎng)絡(luò)媒體、移動(dòng)媒體（含App客戶(hù)端）、數(shù)字電視等[5]，主要通過(guò)知識(shí)獲取、訂閱服務(wù)等開(kāi)展數(shù)字閱讀活動(dòng)。社交平臺(tái)具有用戶(hù)數(shù)量多、信息傳播快、互動(dòng)功能強(qiáng)等特點(diǎn)，多數(shù)公共圖書(shū)館采用微信、微博、短視頻等新媒體應(yīng)用（App）將館內(nèi)動(dòng)態(tài)、資源推送、活動(dòng)宣傳等推廣數(shù)字閱讀，向讀者推薦經(jīng)典讀物。例如，汕頭市圖書(shū)館利用微信公眾號(hào)平臺(tái)，開(kāi)展主題為“掃碼看書(shū)，百城共讀”的活動(dòng)，利用Web技術(shù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)庫(kù)，使用戶(hù)可以在一個(gè)集中的數(shù)字存儲(chǔ)器中創(chuàng)建、存儲(chǔ)、重復(fù)訪問(wèn)、管理和提供數(shù)字化資源。南京圖書(shū)館推出的“掌上南圖”提供免費(fèi)在線(xiàn)資源，用戶(hù)通過(guò)瀏覽、搜索、篩選等有效獲取資源。有些公共圖書(shū)館還開(kāi)發(fā)了移動(dòng)圖書(shū)館App向用戶(hù)提供一站式文獻(xiàn)檢索、服務(wù)共享、訂閱等服務(wù)，用戶(hù)可以隨時(shí)隨地查閱館內(nèi)數(shù)字資源，獲取信息?？梢哉f(shuō)，數(shù)字閱讀在新媒體的推動(dòng)下，已為讀者提供各式各樣的閱讀服務(wù)，但仍存在一些問(wèn)題，需不斷完善，其中構(gòu)建智能虛擬助手將克服目前存在的問(wèn)題，提高用戶(hù)的數(shù)字閱讀體驗(yàn)。

（1）社交平臺(tái)服務(wù)形式單一，更新不及時(shí)，單純推薦用戶(hù)，不能自行搜索查找需要閱讀的資源，讀者與資源的聯(lián)系是“泛在化”的，只注重?cái)?shù)字資源載體的傳播，與用戶(hù)需求契合度不高，讀者難以發(fā)現(xiàn)資源的內(nèi)在價(jià)值。智能虛擬助手可分析、整合用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，為用戶(hù)推薦符合自身需求的資源，滿(mǎn)足用戶(hù)的閱讀需求，當(dāng)讀者不知道真正需求時(shí)，根據(jù)以往行為數(shù)據(jù)推薦感興趣的內(nèi)容，極大提高了用戶(hù)的搜索效率。

（2）用戶(hù)通過(guò)平臺(tái)查詢(xún)有價(jià)值信息耗時(shí)費(fèi)力，智能虛擬根據(jù)用戶(hù)需求指令查找閱讀資源，減少了用戶(hù)花費(fèi)的時(shí)間。

（3）公共圖書(shū)館將資源推送給用戶(hù)時(shí)，無(wú)法提供很好的閱讀引導(dǎo)。由于讀者自身經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)能力缺乏，無(wú)法完全準(zhǔn)確理解閱讀中較為困難的內(nèi)容，而借助智能助手不僅可以解決閱讀中的難點(diǎn)與困惑，還可以加深對(duì)內(nèi)容的理解，拉近讀者與資源的認(rèn)知距離[6]。在閱讀過(guò)程中，用戶(hù)遇到閱讀障礙，也可以咨詢(xún)智能助手，極大提高了用戶(hù)的閱讀效率。

（4）缺乏與讀者探討、交流的機(jī)制，無(wú)法掌握用戶(hù)的實(shí)際需求。用戶(hù)很少通過(guò)建立的QQ群、微信群等閱讀交流群分享閱讀內(nèi)容，無(wú)法發(fā)揮閱讀推廣的效應(yīng)?；?dòng)聊天的缺乏導(dǎo)致用戶(hù)之間的互動(dòng)性減弱，不能及時(shí)分享閱讀的所感所想。智能助手能夠使用戶(hù)在沒(méi)有閱讀伙伴時(shí)，仍然能夠自主的進(jìn)行閱讀，與助手分享自己的閱讀心得，滿(mǎn)足與人交流，分享心得的需要。

2 智能虛擬助手助力數(shù)字閱讀

生活壓力日漸增加，人們大多數(shù)時(shí)間被工作、學(xué)習(xí)與生活占據(jù)，閱讀時(shí)間被壓縮，逐漸呈現(xiàn)碎片化閱讀。用戶(hù)時(shí)間不充裕，難以深度閱讀，導(dǎo)致閱讀推廣活動(dòng)的效果較為平淡，黏性不高，受眾人群不穩(wěn)定，參與的可持續(xù)意愿不強(qiáng)。大數(shù)據(jù)社會(huì)，用戶(hù)處于一個(gè)需求導(dǎo)向、隨時(shí)隨地的泛在的信息環(huán)境。無(wú)法準(zhǔn)確定位用戶(hù)的閱讀需求，固定的用戶(hù)社群也就難以形成。要激發(fā)用戶(hù)的閱讀興趣，必須以用戶(hù)需求為出發(fā)點(diǎn)，推廣適合讀者的閱讀內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)用戶(hù)在閱讀中的積極性。問(wèn)卷調(diào)查實(shí)證證明，閱讀推介的信息內(nèi)容與用戶(hù)的需求并不匹配，推送內(nèi)容不滿(mǎn)意也是數(shù)字閱讀活動(dòng)發(fā)展的屏障，為滿(mǎn)足讀者的需求，提升讀者閱讀滿(mǎn)意度，有必要提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)[7]。

“互聯(lián)網(wǎng)+”思維下公共圖書(shū)館提供的數(shù)字閱讀服務(wù)應(yīng)以人為本，注重用戶(hù)的閱讀體驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)用戶(hù)參與[8]。智能虛擬助手利用自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)，讓用戶(hù)感受查詢(xún)與檢索的簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確。根據(jù)不同的服務(wù)對(duì)象和需求，采用適當(dāng)?shù)姆绞竭M(jìn)行資源應(yīng)用，發(fā)揮資源的最大價(jià)值。作為一個(gè)強(qiáng)化知識(shí)再利用的框架，智能助手將在問(wèn)答交互、輔助閱讀、個(gè)性化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，有助于自主學(xué)習(xí)與互動(dòng)學(xué)習(xí)[9]。

2.1 選擇環(huán)節(jié)

智能虛擬助手發(fā)揮導(dǎo)航作用，利用知識(shí)庫(kù)地圖幫助讀者快速獲取讀物。用戶(hù)以自然化的語(yǔ)言描述問(wèn)題之后，智能助手可以根據(jù)讀者提問(wèn)給予答案，若問(wèn)題很清晰，則直接可以跳出問(wèn)題答案;若有模糊部分，智能助手可通過(guò)再次詢(xún)問(wèn)，縮小范圍，將接近準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔、符合用戶(hù)需求的答案提供給用戶(hù)。為讀者提供個(gè)性推薦服務(wù)，有助于提高用戶(hù)的閱讀積極性，提升讀者的參與度。用戶(hù)閱讀行為數(shù)據(jù)具有重要價(jià)值，是用戶(hù)行為分析、獲取用戶(hù)畫(huà)像、為用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[10]。在完成閱讀后，智能助手會(huì)自動(dòng)記錄其閱讀行為。公共圖書(shū)館可以根據(jù)讀者在閱讀中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，定期統(tǒng)計(jì)分析用戶(hù)閱讀行為和需求，精準(zhǔn)把握用戶(hù)的閱讀需求，提供針對(duì)性高質(zhì)量的閱讀內(nèi)容，幫助用戶(hù)從泛化閱讀轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)閱讀，為數(shù)字閱讀推廣提供智能分析和決策依據(jù)。

2.2 閱讀環(huán)節(jié)

智能虛擬助手發(fā)揮導(dǎo)讀作用，多數(shù)讀者面對(duì)海量信息采用淺閱讀方式，用戶(hù)對(duì)于知識(shí)的理解通常是離散和孤立的，公共圖書(shū)館等機(jī)構(gòu)有必要分析讀者閱讀傾向，對(duì)數(shù)字資源進(jìn)行采集、整合、深度加工，為用戶(hù)提供知識(shí)推薦與輔助閱讀。

為用戶(hù)制定閱讀計(jì)劃，安排日程。有用與及時(shí)的信息都可以通過(guò)智能助手快速獲取，隨時(shí)在線(xiàn)方便咨詢(xún)?cè)L問(wèn)。在閱讀時(shí)，有閱讀困難或疑惑可以咨詢(xún)，智能助手快速做出回應(yīng)，幫助讀者做相關(guān)閱讀筆記。在交互式問(wèn)答中，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)增強(qiáng)智能性。輔導(dǎo)是學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中不可或缺的一部分，通過(guò)在互動(dòng)中構(gòu)建可持續(xù)的虛擬助手輔助讀者閱讀。當(dāng)用戶(hù)對(duì)閱讀內(nèi)容提出問(wèn)題時(shí)，針對(duì)用戶(hù)的閱讀情況，提供針對(duì)性指導(dǎo)和幫助，實(shí)現(xiàn)情感交互。

貼合真實(shí)語(yǔ)境，變換不同的角色輔助用戶(hù)。虛擬助讀和陪讀通過(guò)語(yǔ)言上的鼓勵(lì)、督促、指導(dǎo)、啟發(fā)，培養(yǎng)用戶(hù)的閱讀興趣，提升讀者閱讀興趣[11]。設(shè)置不同角色的虛擬助手，使對(duì)話(huà)過(guò)程更加人性化。不同用戶(hù)因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)、學(xué)識(shí)等水平不同，需要根據(jù)用戶(hù)進(jìn)行調(diào)整[12]。用戶(hù)通過(guò)客戶(hù)端設(shè)置可自行選擇虛擬角色，以便在閱讀學(xué)習(xí)中更好地為自己服務(wù)。

2.3 評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)

智能虛擬助手發(fā)揮鼓勵(lì)作用，引導(dǎo)、鼓勵(lì)讀者表達(dá)閱讀評(píng)論，書(shū)寫(xiě)自己的觀點(diǎn)、看法。通過(guò)“收集、閱讀、融合與應(yīng)用”形成完整的學(xué)習(xí)閉環(huán)[13]。在閱讀完成后，智能助手與讀者討論，激勵(lì)讀者與助手交流感想、發(fā)表評(píng)論，幫助讀者更好地梳理閱讀內(nèi)容，加深閱讀理解。助手根據(jù)閱讀表現(xiàn)為讀者評(píng)定積分，累計(jì)的積分可以獲得一定的物質(zhì)、精神獎(jiǎng)勵(lì)，發(fā)揮積極的引導(dǎo)作用，提升讀者自主學(xué)習(xí)的積極性。根據(jù)讀者的實(shí)際閱讀數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)分析、評(píng)價(jià)讀者的閱讀水平，自動(dòng)調(diào)整下次閱讀內(nèi)容。

2.4 性能支撐

智能虛擬助手將服務(wù)集成至系統(tǒng)層面，并將服務(wù)的交互轉(zhuǎn)化為對(duì)話(huà)的交互。用戶(hù)在實(shí)踐中實(shí)時(shí)反饋、分析、總結(jié)之后，以不斷修正適應(yīng)用戶(hù)提出的多方面需求，得出符合要求的解決方案。在計(jì)劃時(shí)間內(nèi)響應(yīng)某些觸發(fā)條件來(lái)增強(qiáng)功能。虛擬助手可以智能識(shí)別某些類(lèi)型的問(wèn)題，提供用戶(hù)反饋以進(jìn)行持續(xù)開(kāi)發(fā)、額外的學(xué)習(xí)與及時(shí)的故障排除。

3 構(gòu)建智能閱讀助手模型

公共圖書(shū)館的數(shù)字閱讀服務(wù)在“人工智能+”背景下，可依托智能問(wèn)答技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)建多樣化、個(gè)性化的智能閱讀服務(wù)。構(gòu)建智能閱讀助手，不僅可以快捷、準(zhǔn)確地解決用戶(hù)的閱讀需求，讓讀者在與智能助手的互動(dòng)中，更好進(jìn)入閱讀狀態(tài)，獲得更多的知識(shí)，而且加入推薦服務(wù)為目標(biāo)讀者推送有價(jià)值信息，能有效提升用戶(hù)的需求滿(mǎn)意度，加強(qiáng)用戶(hù)粘性，提升數(shù)字閱讀體驗(yàn)。

構(gòu)建基于智能推薦的閱讀助手，包括輸入信息、自然語(yǔ)言處理、問(wèn)答、智能推薦、輸出和結(jié)果顯示模塊。輸入模塊，用于輸入用戶(hù)提問(wèn)信息;自然語(yǔ)言處理模塊，用于對(duì)所述提問(wèn)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)處理，獲得處理結(jié)果;問(wèn)答模塊，對(duì)用戶(hù)提出的相關(guān)問(wèn)題給予答復(fù)，幫助用戶(hù)解決閱讀難題，進(jìn)行下一步閱讀;智能推薦模塊，用于對(duì)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，補(bǔ)充和豐富所獲得的處理結(jié)果，并得到帶有推薦內(nèi)容的完整結(jié)果數(shù)據(jù)，個(gè)性化推送用戶(hù)喜歡的數(shù)字資源，吸引用戶(hù)閱讀;輸出模塊，用于對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝;結(jié)果顯示模塊，用于顯示問(wèn)答結(jié)果。

3.1 自然語(yǔ)言處理

機(jī)器對(duì)人類(lèi)語(yǔ)言的理解改變了人機(jī)交互的界面，人工智能通過(guò)自然語(yǔ)言處理（natural language processing，NLP）來(lái)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)學(xué)習(xí)與機(jī)器推理的結(jié)合[14]。人類(lèi)自然語(yǔ)言存在著多義性和歧義性，需要語(yǔ)義層面的分析與理解。NLP是使用計(jì)算方式處理語(yǔ)言數(shù)據(jù)，目的是通過(guò)包含語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的解釋建立文本表示，驗(yàn)證自然語(yǔ)言中的拼寫(xiě)錯(cuò)誤、句子結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義關(guān)系等。智能虛擬助手使用NLP技術(shù)，計(jì)算機(jī)化由單詞、短語(yǔ)或句子組成的特定問(wèn)題，智能問(wèn)答系統(tǒng)基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，深入理解用戶(hù)意圖，并通過(guò)智能助手以準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的方式和更接近于用戶(hù)的語(yǔ)言習(xí)慣進(jìn)行回答，滿(mǎn)足用戶(hù)需求。

3.2 問(wèn)答模塊

用戶(hù)輸入問(wèn)題后，將問(wèn)題通過(guò)問(wèn)題分析模塊分類(lèi)處理，利用相似度匹配問(wèn)題集，尋找答案，若問(wèn)答庫(kù)中無(wú)模板，即從檔案知識(shí)庫(kù)中提取答案，存儲(chǔ)進(jìn)問(wèn)答庫(kù)，輸出答案，如圖1所示。

3.2.1 知識(shí)庫(kù)

知識(shí)庫(kù)是結(jié)構(gòu)化的知識(shí)集群，知識(shí)圖譜是知識(shí)可視化的表示方式，知識(shí)庫(kù)與知識(shí)圖譜決定了智能信息處理響應(yīng)不同情境時(shí)決策的復(fù)雜度[15]。智能問(wèn)答系統(tǒng)通過(guò)知識(shí)庫(kù)為用戶(hù)提供準(zhǔn)確的答案。數(shù)字資源是圖書(shū)館開(kāi)展數(shù)字閱讀推廣活動(dòng)的重要部分，豐富的數(shù)字資源為閱讀活動(dòng)提供了基礎(chǔ)保障。將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)字化閱讀資源整合處理，形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜作為問(wèn)答系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，以三元組的形式存儲(chǔ)，提高信息利用率。發(fā)掘數(shù)字資源之間的關(guān)聯(lián)，將不同類(lèi)型的知識(shí)單元關(guān)聯(lián)聚合，形成龐大的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)資源的深度挖掘。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了信息的質(zhì)量，知識(shí)表示是否統(tǒng)一、準(zhǔn)確基于底層數(shù)據(jù)的構(gòu)建，以數(shù)字閱讀資源為核心進(jìn)行清洗、分類(lèi)與整合。通過(guò)本體建模的方式，對(duì)知識(shí)和數(shù)據(jù)從概念、屬性、關(guān)系上進(jìn)行組織，構(gòu)建知識(shí)模型，以自底向上的方式構(gòu)建知識(shí)圖譜。采用NLP中文實(shí)體命名識(shí)別算法來(lái)完成實(shí)體的標(biāo)注，python開(kāi)源工具“Jieba”分詞處理。挖掘?qū)嶓w之間的語(yǔ)義關(guān)系，對(duì)缺乏層次、邏輯性知識(shí)進(jìn)行融合剔除。殘缺關(guān)系需進(jìn)行知識(shí)推理挖掘?qū)哟巍Ｗ詈?，將知識(shí)持久存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)[16]。面向大數(shù)據(jù)利用開(kāi)源的Spark技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新，提升了實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

3.2.2 問(wèn)題分析

用戶(hù)輸入問(wèn)題文本，對(duì)輸入的自然語(yǔ)言進(jìn)行問(wèn)題分析，完成分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別與實(shí)體消歧的工作，分類(lèi)問(wèn)題文本，通過(guò)構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)的SPAQRL查詢(xún)生成模板與問(wèn)題類(lèi)別，并返回相應(yīng)的結(jié)果，轉(zhuǎn)化為用戶(hù)易于理解的形式。智能問(wèn)答核心是知識(shí)推理，對(duì)問(wèn)題與答案進(jìn)行準(zhǔn)確分析，使之能正確匹配。問(wèn)題分類(lèi)把問(wèn)題分為幾種語(yǔ)義類(lèi)型，縮小了答案的搜索空間，對(duì)系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)至關(guān)重要。對(duì)于給定的問(wèn)題，智能問(wèn)答系統(tǒng)在于識(shí)別問(wèn)題類(lèi)型，預(yù)期答案的格式。文本采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方式。

智能助手能夠處理的問(wèn)題分為四類(lèi)：（1）是/否型問(wèn)題：要求回答是否的問(wèn)題;（2）定義類(lèi)問(wèn)題：要求以簡(jiǎn)單而準(zhǔn)確的定義作為答案的問(wèn)題;（3）列表類(lèi)問(wèn)題：要求列出所有相關(guān)的實(shí)體的名稱(chēng)作為答案的問(wèn)題;（4）感興趣推薦。交互問(wèn)答主要回答事實(shí)類(lèi)問(wèn)題，直接從數(shù)據(jù)庫(kù)提取答案片段;而分析類(lèi)問(wèn)題的問(wèn)答需要用戶(hù)的參與，若要正確理解對(duì)話(huà)信息，必須考慮信息語(yǔ)義層和功能層的構(gòu)建效果，擴(kuò)大或縮小問(wèn)題的范圍，以便精確問(wèn)題的回答。重復(fù)問(wèn)題的集成節(jié)省了數(shù)據(jù)庫(kù)的資源與多次回答相似語(yǔ)義問(wèn)題的時(shí)間。當(dāng)用戶(hù)提出問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)判斷問(wèn)題是否重復(fù)，利用余弦相似度度量之間的相似性。若重復(fù)直接返回已保存答案;若無(wú)重復(fù)，則調(diào)用圖書(shū)知識(shí)庫(kù)，抽取問(wèn)題答案，并將問(wèn)題答案存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3.2.3 問(wèn)答檢索

核心就是對(duì)問(wèn)句進(jìn)行理解，給出符合的答案。用戶(hù)發(fā)出查詢(xún)請(qǐng)求時(shí)，智能問(wèn)答系統(tǒng)進(jìn)行解析與推理，根據(jù)用戶(hù)提問(wèn)采用NLP的分詞能力對(duì)描述問(wèn)題智能分解，根據(jù)預(yù)先建立的候選問(wèn)題集，計(jì)算問(wèn)題的相似度。查找相似度符合的問(wèn)題-答案對(duì)集合中相匹配的知識(shí)，對(duì)應(yīng)的結(jié)果直接輸出給用戶(hù)。問(wèn)題重構(gòu)為將用戶(hù)恰當(dāng)或不恰當(dāng)?shù)膯?wèn)題轉(zhuǎn)換為自然問(wèn)題并指定到相關(guān)領(lǐng)域，且每次提問(wèn)自動(dòng)更新至問(wèn)題集。若提問(wèn)與以往記錄相符，省略再匹配過(guò)程，直接將答案提交給用戶(hù)。其次，虛擬助手可實(shí)現(xiàn)用戶(hù)聊天內(nèi)容上下文語(yǔ)義分析功能，引導(dǎo)用戶(hù)明確模糊或有歧義的問(wèn)題，以便更準(zhǔn)確回復(fù)用戶(hù)。

3.3 智能推薦

智能助手為用戶(hù)提供兩種推薦服務(wù)：一是個(gè)性化推薦，以用戶(hù)為基礎(chǔ)，自動(dòng)根據(jù)讀者的年齡、性別、閱讀習(xí)慣、資料選擇等推薦合適的閱讀模式，通過(guò)用戶(hù)閱讀歷史記錄計(jì)算用戶(hù)偏好，貼合用戶(hù)對(duì)閱讀信息的需求。個(gè)性化閱讀模式的推廣可以提升讀者的閱讀體驗(yàn)和閱讀效率。二是常規(guī)推薦，以圖書(shū)為基礎(chǔ)，通過(guò)計(jì)算圖書(shū)的相似度為用戶(hù)推薦類(lèi)似風(fēng)格的書(shū)單。增加用戶(hù)推薦功能補(bǔ)充和豐富了問(wèn)答結(jié)果，解決了多義性問(wèn)題造成的回答偏差，同時(shí)極大地方便了用戶(hù)獲取相關(guān)信息，幫助用戶(hù)快速定位有用信息，提升了用戶(hù)的閱讀體驗(yàn)和整體結(jié)果質(zhì)量。

3.3.1 用戶(hù)行為數(shù)據(jù)挖掘

深入挖掘用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、聚類(lèi)等分析，優(yōu)化推薦服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是從文本數(shù)據(jù)中抽取隱含的、潛在知識(shí)價(jià)值的過(guò)程，利用讀者閱讀的歷史記錄挖掘讀者的閱讀期望，結(jié)合用戶(hù)大數(shù)據(jù)分析，在海量資源中快速篩選符合用戶(hù)需求的內(nèi)容，確定閱讀推廣模塊核心用戶(hù)群，分析用戶(hù)增長(zhǎng)趨勢(shì)與屬性特征，確定推廣資源為用戶(hù)推送，提高閱讀推廣的效率。通過(guò)推薦歡迎度較高的數(shù)字資源，擴(kuò)大用戶(hù)群體范圍，培養(yǎng)用戶(hù)閱讀習(xí)慣，展開(kāi)針對(duì)性的個(gè)性化推薦服務(wù)，實(shí)現(xiàn)公共圖書(shū)館文化資源的傳播。

根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)反饋，提取有價(jià)值的內(nèi)容實(shí)體，豐富語(yǔ)義信息，使智能助手更貼合人的思維模式。智能助手深入了解用戶(hù)的閱讀行為，如閱讀的頻率、完成閱讀任務(wù)的能力、閱讀類(lèi)型等，用于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)分析，為用戶(hù)更好地進(jìn)行個(gè)人服務(wù)、推薦活動(dòng)等[17]。同時(shí)，對(duì)于相似內(nèi)容問(wèn)題提供語(yǔ)義模板，以便再次檢索時(shí)減少人工服務(wù)的次數(shù)。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的策略，機(jī)器學(xué)習(xí)與用戶(hù)反饋行為信息相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答的自動(dòng)改進(jìn)，建立多渠道的反饋機(jī)制，利用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化模型，提升效率，改善用戶(hù)體驗(yàn)。

3.3.2 個(gè)性化推薦機(jī)制

個(gè)性化信息推薦機(jī)制主要采用協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering，CF）方法，保留個(gè)體的特征，基于CF的推薦系統(tǒng)通過(guò)分析用戶(hù)的偏好行為，挖掘相似的用戶(hù)或項(xiàng)目關(guān)聯(lián)，得出推薦結(jié)果推送給目標(biāo)用戶(hù)，優(yōu)化用戶(hù)及項(xiàng)目特征預(yù)測(cè)、補(bǔ)全及提取規(guī)范化以提升相似度計(jì)算精度、推薦效率[18]。常用的方法有基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾與基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾，如圖2所示。

（1）基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾核心是用戶(hù)，發(fā)現(xiàn)相似用戶(hù)的偏好，匹配相關(guān)數(shù)字資源，推薦給目標(biāo)用戶(hù)。從評(píng)級(jí)表生成用戶(hù)項(xiàng)目評(píng)級(jí)矩陣，找到k個(gè)相似用戶(hù)，給定用戶(hù)ID和評(píng)級(jí)矩陣，返回類(lèi)似用戶(hù)的相似度和索引，調(diào)用余弦函數(shù)Cosine計(jì)算相似度。公式為：

（2）基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾核心是項(xiàng)目，用戶(hù)喜歡與其歷史偏好相似的書(shū)籍，根據(jù)以往喜好預(yù)測(cè)具有相同特征的相似項(xiàng)目偏好程度，推薦給目標(biāo)用戶(hù)，原理與基于用戶(hù)的推薦類(lèi)似。

4 總結(jié)與展望

技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的主要驅(qū)動(dòng)力。公共圖書(shū)館應(yīng)該突破原有的思維模式，優(yōu)化數(shù)字化技術(shù)平臺(tái)、改變陣地服務(wù)的固化思維，提升閱讀服務(wù)。隨著信息技術(shù)發(fā)展帶來(lái)機(jī)器智慧程度的提升，智慧閱讀服務(wù)成為未來(lái)的研究熱點(diǎn)[19]。人工智能在個(gè)人助手領(lǐng)域的應(yīng)用，增強(qiáng)了搜索設(shè)備的執(zhí)行力，提升了檢索效率。利用人工智能技術(shù)構(gòu)建個(gè)性化的用戶(hù)交互平臺(tái)，未來(lái)閱讀助手是基于場(chǎng)景的個(gè)性化的智能定制，利用多樣化的設(shè)備帶來(lái)全新的閱讀體驗(yàn)，更主動(dòng)的了解用戶(hù)、與用戶(hù)交互，便捷分享、交流與學(xué)習(xí)。

4.1 提升館員信息技術(shù)能力保證后臺(tái)運(yùn)作

隨著“人工智能+”技術(shù)與館藏?cái)?shù)字資源的融合，公共圖書(shū)館采用智能客戶(hù)端、在線(xiàn)網(wǎng)站檢索等多種方式開(kāi)展數(shù)字閱讀服務(wù)，但館員缺少數(shù)字化管理的經(jīng)驗(yàn)，需要提高信息技術(shù)的能力。公共圖書(shū)館為用戶(hù)提供更好的服務(wù)體驗(yàn)的同時(shí)，需要進(jìn)一步加強(qiáng)圖書(shū)館專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)，提升館員在互聯(lián)網(wǎng)閱讀推廣中所需的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)。館員需具備專(zhuān)業(yè)的圖書(shū)館業(yè)務(wù)知識(shí)，掌握專(zhuān)業(yè)技能，定期進(jìn)行知識(shí)和技能培訓(xùn)，提高工作效率，增強(qiáng)服務(wù)效果。館員可以參與與用戶(hù)的交互，在服務(wù)過(guò)程中與讀者深度探討，挖掘讀者真實(shí)需求，提升閱讀服務(wù)體驗(yàn)，樹(shù)立“以用戶(hù)為中心”的服務(wù)理念，提高自身服務(wù)的專(zhuān)業(yè)性[20]。館員需提高人際交往能力，鼓勵(lì)館員閱讀書(shū)籍，促進(jìn)館員、讀者之間的雙向溝通，留存忠實(shí)的閱讀用戶(hù)，發(fā)掘潛在用戶(hù)。公共圖書(shū)館應(yīng)加快構(gòu)建一支高素質(zhì)、業(yè)務(wù)能力強(qiáng)的館員隊(duì)伍，提升用戶(hù)使用圖書(shū)館資源和服務(wù)的體驗(yàn)[21]。

4.2 多樣化內(nèi)容豐富數(shù)字閱讀資源

公共圖書(shū)館數(shù)字閱讀重點(diǎn)是內(nèi)容，而內(nèi)容質(zhì)量是吸引用戶(hù)的關(guān)鍵，高質(zhì)量的內(nèi)容對(duì)推動(dòng)全民閱讀起到促進(jìn)作用。生活節(jié)奏加快，讀者閱讀娛樂(lè)化與碎片化嚴(yán)重，對(duì)純文字信息內(nèi)容的興趣較低，對(duì)圖片、視頻、音頻的喜愛(ài)度遠(yuǎn)高于文字[22]。數(shù)字閱讀需提供有營(yíng)養(yǎng)、高質(zhì)量的內(nèi)容，從公共服務(wù)、文化引導(dǎo)等多方面干預(yù)，同時(shí)采取政策措施，引導(dǎo)、鼓勵(lì)優(yōu)秀閱讀內(nèi)容的傳播。

數(shù)字閱讀以?xún)?nèi)容生態(tài)布局為依托，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度融合，將多媒體內(nèi)容加入閱讀推廣中，豐富的多元化數(shù)字資源可以提高讀者的參與度與滿(mǎn)意度，極大地增加了用戶(hù)的閱讀興趣，給用戶(hù)新的閱讀方式呈現(xiàn)。閱讀內(nèi)容必須是為用戶(hù)（讀者）提供有價(jià)值的信息，將數(shù)字文獻(xiàn)資源豐富化，根據(jù)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)，建立用戶(hù)閱讀的興趣圖譜，呈現(xiàn)多媒體式的主動(dòng)信息推送方式，提供不同的數(shù)字閱讀深度服務(wù)，以滿(mǎn)足不同用戶(hù)群體、不同年齡階層的不同需要，適應(yīng)數(shù)字閱讀的個(gè)性化性特點(diǎn)，從而更好地為用戶(hù)服務(wù)。

4.3 “5G+閱讀”擴(kuò)展閱讀服務(wù)方式

后知識(shí)服務(wù)時(shí)代，以人工智能、區(qū)域鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)為標(biāo)志的新技術(shù)融合，提升了圖書(shū)館智慧服務(wù)水平[23]。2020年中國(guó)數(shù)字閱讀云上大會(huì)聚焦“5G+新閱讀、新體驗(yàn)”，提供包括云上VR書(shū)店、云博物館展區(qū)、5G體驗(yàn)區(qū)等系列5G+閱讀黑科技體驗(yàn)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)線(xiàn)下文獻(xiàn)資源與線(xiàn)上數(shù)字資源的有效整合，突破線(xiàn)下模式的限制，360度實(shí)體還原，讓用戶(hù)（讀者）沉浸式閱讀，增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)。圍繞用戶(hù)需求，借助AI、VR等技術(shù)將信息以不同的形式展示出來(lái)，將閱讀過(guò)程以虛擬化、游戲化的方式呈現(xiàn)，拉近讀者的閱讀距離，直觀體會(huì)文字信息中隱含的奧秘。通過(guò)虛擬環(huán)境的搭建，將未知與現(xiàn)實(shí)結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)圖書(shū)內(nèi)容具象化。公共圖書(shū)館基于云端的全媒體服務(wù)，將數(shù)字閱讀覆蓋手機(jī)、平板等智能移動(dòng)終端和互聯(lián)網(wǎng)電視平臺(tái)，讀者在線(xiàn)上隨時(shí)隨地閱讀，加入在線(xiàn)視頻、語(yǔ)音互動(dòng)，提供更加良好的體驗(yàn)[24]。公共圖書(shū)館提供有聲閱讀服務(wù)，是圖書(shū)館職能的升華和責(zé)任的體現(xiàn)，也是以人為本理念的深化[25]。智能語(yǔ)音模式極大豐富了用戶(hù)的感官體驗(yàn)，激發(fā)用戶(hù)的閱讀興趣，使閱讀更加便捷。5G模式的開(kāi)啟，賦予閱讀推廣活動(dòng)更多的可能。

5 結(jié)語(yǔ)

公共圖書(shū)館以用戶(hù)為中心的數(shù)字閱讀服務(wù)迎來(lái)發(fā)展空間，用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)有著強(qiáng)烈的親切感，智能虛擬助手應(yīng)用于數(shù)字閱讀服務(wù)，為讀者提供了情感化的溝通路徑與閱讀支持功能，輔助了讀者的閱讀過(guò)程。讀者以自然語(yǔ)言方式“提問(wèn)—回答”，發(fā)揮“智慧”分享、傳播知識(shí)，解決難題[26]?；谕扑]的方式更好地滿(mǎn)足讀者閱讀需求，注重個(gè)性化學(xué)習(xí)。智能助手已成為用戶(hù)進(jìn)行信息交流，滿(mǎn)足個(gè)體知識(shí)需求的重要方式，在數(shù)字閱讀中激發(fā)讀者興趣，帶來(lái)全新閱讀體驗(yàn)，推動(dòng)全民閱讀發(fā)展。但隨著智能助手功能的強(qiáng)化，大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)涉及的隱私問(wèn)題亟需解決，區(qū)塊鏈技術(shù)有助于用戶(hù)數(shù)據(jù)保護(hù)。以人類(lèi)的方式理解對(duì)話(huà)語(yǔ)境與上下文語(yǔ)義，并與情緒相結(jié)合，是智能虛擬助手需要突破的瓶頸，需要學(xué)者更加深入研究。

參考文獻(xiàn)：

李亞蓉，過(guò)仕明，袁永久.文化強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略背景下公共圖書(shū)館的職能體系構(gòu)建研究[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（3）：113-118，144.

新聞出版研究院：第十七次全國(guó)國(guó)民閱讀調(diào)查[EB/OL].[ 2020-04-25].http：//www.199it.com/archives/1040053.html

黃百川：線(xiàn)上活動(dòng)或?qū)⒊蔀殚喿x推廣新常態(tài)[N]，圖書(shū)館報(bào)，2020-04-27.

龔花萍，胡春琦.疫情期間公共圖書(shū)館的應(yīng)急舉措和發(fā)展啟示 [J]. 圖書(shū)館，2020（5）：19-24.

朱亞玲，霍巖，劉勁杰.新媒體視角下公共圖書(shū)館數(shù)字閱讀推廣探析[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2019（3）：84-87.

魏海燕.知識(shí)服務(wù)在資源推廣中的應(yīng)用：以香港城市大學(xué)和上海財(cái)經(jīng)大學(xué)圖書(shū)館為例[J].大學(xué)圖書(shū)館學(xué)報(bào)，2018，36（3）：52-56.

姜蘭，侯婕.“使用與滿(mǎn)足”理論視域下高校圖書(shū)館新媒體閱讀推廣的實(shí)證研究[J].情報(bào)科學(xué)，2019，37（4）：125-129.

王文.公共圖書(shū)館開(kāi)展未成年人數(shù)字閱讀服務(wù)的思考：基于“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字閱讀”[J].圖書(shū)館工作與研究，2018（11）：64-69.

NOBLE M.Chatbots for learning[EB/OL].（2016-09-12）[2017-03-05]. http//www.clomedia.com/2016/09/12/chatbots-for-learning.

錢(qián)吟，施曉華，余曉蔚.高校數(shù)字閱讀學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)研究：以上海交通大學(xué)圖書(shū)館“思源悅讀”App為例[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2020（4）：19-28.

王磊.人工智能在圖書(shū)館數(shù)字閱讀推廣服務(wù)中的應(yīng)用[J].中國(guó)中醫(yī)藥圖書(shū)情報(bào)雜志，2020，44（3）：45-48.

BELKADI F， DHUIEB M A， AGUADO J V， et al. Intelligent assistant system as a context-aware decision-making support for the workers of the future[J]. Computers & Industrial Engineering，2020：139.

馬坤坤，茆意宏，Zhang Xiangmin，等.深度數(shù)字閱讀推廣的內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)機(jī)制研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2020，64（8）：32-40.

GOKSEL-CANBEK N， MUTLU M E. On the track of artificial intelligence： learning with intelligent personal assistants[J].International Journal of Human Sciences， 2016（1）：592-601.

王萍，石磊，陳章進(jìn).智能虛擬助手：一種新型學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)[J].電化教育研究，2018，39（2）：67-73.

劉嶠，李揚(yáng)，楊段宏，等.知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展.2016，53（3）：582-600.

TODOROV J， VALKANOV V， POPCHEV I. Intelligent personal assistant for aiding students[C].International Conference：Automatics and Informatics，2017 （10）.

孫雨生，朱金宏，李亞奇.國(guó)內(nèi)基于大數(shù)據(jù)的信息推薦研究進(jìn)展：核心內(nèi)容[J].現(xiàn)代情報(bào)，2020，40（8）：156-165.

茆意宏，朱玲玲，韓燕.智慧閱讀服務(wù)概念界定及國(guó)內(nèi)相關(guān)研究評(píng)析[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2020， 64 （1） ：131-138.

錢(qián)明輝，徐志軒，陳相儀.中外公共圖書(shū)館特色服務(wù)類(lèi)型識(shí)別與比較研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2020，64（5）：60-70.

孟海紅.圖書(shū)館員與人工智能協(xié)同發(fā)展路徑探究[J].圖書(shū)館工作與研究，2020（4）：56-62.

姜蘭，侯婕.“使用與滿(mǎn)足”理論視域下高校圖書(shū)館新媒體閱讀推廣的實(shí)證研究[J].情報(bào)科學(xué)，2019，37（4）：125-129.

祁自順，趙菲，王文濤.2000—2019年我國(guó)圖書(shū)館界數(shù)字閱讀研究熱點(diǎn)分析[J].圖書(shū)館工作與研究，2020（7）：29-36.

劉宏.我國(guó)高校圖書(shū)館數(shù)字閱讀推廣服務(wù)研究[J].圖書(shū)館工作與研究，2020（5）：66-70.

陳小友.淺談圖書(shū)館有聲讀物資源建設(shè)與推廣策略[J].科技與創(chuàng)新，2017（14）：113-115.

章小童.國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答社區(qū)研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析：基于文獻(xiàn)計(jì)量與內(nèi)容歸納分析[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（1）：169-176.

徐彤陽(yáng) 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院副教授。 山西太原，030006。

滕 琦 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院碩士研究生。 山西太原，030006。

（收稿日期：2020-11-26 編校：陳安琪，左靜遠(yuǎn)）

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