[中圖分類號]G254.36 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]B

[文章編號]1005-6041（2025）02-0088-07

1引言

文獻(xiàn)是讀者獲取知識信息的重要來源，圖書館作為信息資源庫，儲藏著海量的文獻(xiàn)。如何對這些文獻(xiàn)進(jìn)行精準(zhǔn)分類和高效管理，是圖書館學(xué)研究的重點課題之一。分類編目是實現(xiàn)海量文獻(xiàn)資源高效管理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，直接影響著讀者檢索與利用文獻(xiàn)資源的效率。傳統(tǒng)的人工分類編目工作存在著分類結(jié)果不準(zhǔn)確、編目效率低下的問題，而人工智能技術(shù)的發(fā)展給圖書館自動分類編目帶來新機(jī)遇，應(yīng)用人工智能中的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)可以實現(xiàn)對文獻(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的分類編目，提升文獻(xiàn)檢索速度，降低圖書館運營管理成本。

2人工智能和自動分類編目系統(tǒng)概述

2.1人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是模擬人類智能、思考能力并形成應(yīng)用系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)[1]人工智能需要多種技術(shù)支撐，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，通過各類技術(shù)的集中應(yīng)用，建立模擬人類計算、分析、邏輯、認(rèn)知、理解、思考、創(chuàng)作等關(guān)鍵能力的智能系統(tǒng)，輔助人類完成工作[2]

2.2自動分類編目系統(tǒng)

圖書館自動分類編目系統(tǒng)是應(yīng)用人工智能技術(shù)對館藏資源、科研數(shù)據(jù)等文獻(xiàn)資源，依據(jù)不同分類規(guī)則實現(xiàn)自動分類和編目的系統(tǒng)。系統(tǒng)主要通過對文獻(xiàn)資源標(biāo)題、簡介、內(nèi)容、關(guān)鍵詞等關(guān)鍵信息進(jìn)行分析，運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將文獻(xiàn)準(zhǔn)確歸入對應(yīng)的類別當(dāng)中，并生成規(guī)范的編目信息[3]。自動分類編目系統(tǒng)主要具備以下功能：自動分類功能，包括文本提取、智能化分類和動態(tài)調(diào)整[4]；自動編目功能，包括信息提取、標(biāo)準(zhǔn)化處理和關(guān)聯(lián)建立[5]；智能檢索功能，包括多維度檢索、模糊檢索、檢索結(jié)果排序和相關(guān)推薦[6];數(shù)據(jù)管理功能，主要包括圖書入庫管理、數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、統(tǒng)計分析等[7]

3基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)設(shè)計需求分析

基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)需求包括功能需求、性能需求、安全需求、用戶體驗需求（見表1）。

3.1功能需求

分類和編目功能是系統(tǒng)設(shè)計的核心，它基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法，能適應(yīng)圖書館復(fù)雜語言環(huán)境下海量文獻(xiàn)的自動分類需要[4]。文獻(xiàn)分類須嚴(yán)格遵循通用的分類標(biāo)準(zhǔn)即《中國圖書館分類法》，同時要考慮到不同類型圖書館的分類需要，自動調(diào)整分類標(biāo)準(zhǔn)[5]。系統(tǒng)的自動編目功能也有著重要作用。從各類館藏資源的源數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，深人分析文獻(xiàn)的前言、介紹、內(nèi)容、目錄、書名，從這些信息中挖掘文獻(xiàn)主題、關(guān)鍵詞和摘要等內(nèi)容，豐富編目信息。編目格式要規(guī)范統(tǒng)一，能夠為讀者后續(xù)精準(zhǔn)檢索和管理提供支持。系統(tǒng)的智能檢索功能為用戶精準(zhǔn)快速查詢圖書文獻(xiàn)提供了便利。智能檢索功能要具備多種檢索方式，包括關(guān)鍵詞檢索、主題檢索、來源檢索、書名檢索、作者檢索、分類檢索等，要滿足不同類型用戶的檢索需求。自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用使系統(tǒng)更容易理解用戶檢索意圖，為用戶提供適合的檢索方式，提高檢索的便利性、有效性。智能檢索提示功能則在用戶輸入信息不完整或模糊檢索時發(fā)揮作用，根據(jù)用戶提供的提示信息，幫助用戶快速查詢文獻(xiàn)。系統(tǒng)的個性化推薦功能可根據(jù)用戶的閱讀興趣、瀏覽習(xí)慣、行為偏好信息，為用戶量身定制檢索方案。個性化推薦算法經(jīng)過迭代優(yōu)化，能通過電子郵件、短信、微信等方式為用戶精準(zhǔn)推薦資源，讓用戶快速了解到感興趣的文獻(xiàn)。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理功能可以集成化管理各類文獻(xiàn)資源，以及用戶在使用圖書館的過程中產(chǎn)生的基本信息。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)功能確保了文獻(xiàn)資源與用戶數(shù)據(jù)的安全。即使出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露和存儲設(shè)備損壞的問題，也能快速恢復(fù)數(shù)據(jù)，保障用戶對系統(tǒng)的正常使用。

3.2性能需求

由于文獻(xiàn)分類編目結(jié)果直接影響著文獻(xiàn)存儲管理和用戶的檢索體驗，因此自動分類編目系統(tǒng)可通過優(yōu)化計算機(jī)視覺算法和加大對精準(zhǔn)識別工具數(shù)據(jù)訓(xùn)練等方法確保文獻(xiàn)分類編目結(jié)果具備較高的準(zhǔn)確性。同時，自動分類編目系統(tǒng)還要保證高效性。系統(tǒng)要具備較快的反應(yīng)速度，能快速完成識別、分類、編目、入庫、精準(zhǔn)檢索等操作。對于海量的文獻(xiàn)資源，自動分類編目系統(tǒng)可以利用分布式計算技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，提高系統(tǒng)的反應(yīng)效率，對各類文獻(xiàn)實現(xiàn)高效處理和綜合管理。自動分類編目系統(tǒng)需要在圖書館長期運行，代替圖書館員開展分類和編目工作，因此，系統(tǒng)運行過程中要保持良好的穩(wěn)定性，在長期運行過程中不出現(xiàn)重大故障甚至系統(tǒng)崩潰等問題。當(dāng)故障出現(xiàn)時能夠通過備份快速恢復(fù)，保障系統(tǒng)持續(xù)提供可靠的服務(wù)。為確保自動分類編目系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，將系統(tǒng)運行風(fēng)險維持在可控范圍內(nèi)，圖書館要建立系統(tǒng)運行故障監(jiān)測和恢復(fù)機(jī)制，及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運行過程問題并予以解決。

3.3安全需求

數(shù)據(jù)安全是系統(tǒng)安全的重要內(nèi)容。對于圖書館而言，可通過數(shù)據(jù)加密技術(shù)對文獻(xiàn)資源加密存儲，根據(jù)用戶需求建立嚴(yán)格的系統(tǒng)使用權(quán)限管理機(jī)制，定期掃描系統(tǒng)安全漏洞并予以及時修復(fù)。在系統(tǒng)運行安全防護(hù)方面，可安裝網(wǎng)絡(luò)防火墻、數(shù)據(jù)隔絕服務(wù)器、多功能網(wǎng)閘防范網(wǎng)絡(luò)攻擊，同時建立完善的備份和恢復(fù)機(jī)制，保障系統(tǒng)在遭受黑客攻擊或病毒感染后能夠快速恢復(fù)[8]。每天實時對系統(tǒng)操作進(jìn)行日志記錄和風(fēng)險評估，便于事后的審計與追蹤，最大限度防控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。

3.4用戶體驗需求

友好型界面是提升用戶體驗的關(guān)鍵因素，自動分類編目系統(tǒng)的操作界面需要考慮用戶習(xí)慣，做到簡潔明了、方便用戶操作?？梢钥紤]將直觀的圖形界面和簡潔的操作流程融入交互界面設(shè)計[9]。系統(tǒng)操作界面要注重用戶體驗，設(shè)置用戶建議反饋端口，讓用戶在了解操作結(jié)果的同時，能針對系統(tǒng)的操作提出建議反饋。同時，系統(tǒng)要支持移動終端使用，能讓用戶隨時隨地查詢文獻(xiàn)信息并進(jìn)行借閱操作。系統(tǒng)的移動端操作界面要根據(jù)移動設(shè)備性能和操作系統(tǒng)及時更新，優(yōu)化操作界面布局，提供便捷的操作方式。考慮到系統(tǒng)需要在圖書館不同設(shè)備終端進(jìn)行部署，并能為用戶提供良好的服務(wù)體驗，圖書館要為館員開展系統(tǒng)操作培訓(xùn)和技術(shù)支持，方便為用戶提供在線解答和技術(shù)咨詢服務(wù)?？煽紤]定期開展培訓(xùn)活動、設(shè)計培訓(xùn)課程、開設(shè)系統(tǒng)操作講座、編制用戶手冊、錄制系統(tǒng)使用教程等方式提高圖書館員的操作能力。

4基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)設(shè)計

基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、特征提取層、分類編目層、用戶交互層等5個層面構(gòu)成（見圖1）。

4.1數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層主要實現(xiàn)對用戶數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)信息的采集。該層主要包括API數(shù)據(jù)接口、傳感器、Python爬蟲程序、3D掃描終端等部件。一方面，數(shù)據(jù)采集層需要通過穩(wěn)定安全的API數(shù)據(jù)接口與圖書館管理系統(tǒng)連接，依靠Python爬蟲程序獲取題名、責(zé)任者、出版商、ISBN、圖書購買歷史、版本等信息，還要通過數(shù)據(jù)采集器獲取用戶基本信息、借閱歷史、操作行為等對分類編目有輔助作用的數(shù)據(jù)。另一方面，要通過傳感器、高精度掃描儀、高清攝像頭獲取文獻(xiàn)封面圖像和文本信息。對于拍攝或掃描過程出現(xiàn)的圖像扭曲文字模糊等問題，進(jìn)行圖像矯正和文字識別優(yōu)化。對于電子文獻(xiàn)，要解析內(nèi)容簡介、獲取目錄結(jié)構(gòu)、識別書簽信息、識別元數(shù)據(jù)，為分類編目提供有效的數(shù)據(jù)信息支持。

4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理層

數(shù)據(jù)處理層包括文本清洗模塊、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊。文本清洗模塊主要對獲取的文獻(xiàn)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化清洗，去除噪聲信息、特殊字符和無關(guān)的格式內(nèi)容，對文本中重復(fù)內(nèi)容、停用詞進(jìn)行處理，按照分類編目標(biāo)準(zhǔn)制訂停用詞表，對文本中的簡寫、縮寫內(nèi)容進(jìn)行規(guī)范化處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊主要根據(jù)數(shù)據(jù)類型將不同格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，對于文本中的編碼進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具備自動檢測和編碼轉(zhuǎn)換能力，如實現(xiàn)UTF-8與GBK編碼之間的轉(zhuǎn)化，并對文本中出現(xiàn)的編碼錯誤進(jìn)行標(biāo)記和修復(fù)。

4.3特征提取層

特征提取層包括文本特征提取模塊和圖像特征提取模塊。文本特征提取模塊是應(yīng)用自然語言處理技術(shù)中的BERT訓(xùn)練語言模型和傳統(tǒng)的詞向量模型（如Word2Vec、Glove等）將文本轉(zhuǎn)化為向量，并通過語義角色標(biāo)注、依存句法分析技術(shù)挖掘文本的語義信息。使用TF-IDF算法確定詞語重要性權(quán)重，根據(jù)用戶檢索習(xí)慣自適應(yīng)調(diào)整。圖像特征提取模塊可以應(yīng)用ResNet、Inception等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，從文獻(xiàn)封面提取顏色、紋理、圖案等有代表性的圖像視覺特征，也可以提取圖像中的物體形狀、圖形布局等信息，并且將圖像全局特征和局部特征相結(jié)合，提高文獻(xiàn)分類的準(zhǔn)確性。

4.4分類編目層

分類編目層主要包括分類模型和編目規(guī)則處理模塊。分類模型應(yīng)用決策樹的深度學(xué)習(xí)模型，采用集成學(xué)習(xí)法對文獻(xiàn)識別分類。在使用大規(guī)模已做好分類編目的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練時，可通過分層抽樣的數(shù)據(jù)集劃分方法和早停法、學(xué)習(xí)率調(diào)度等訓(xùn)練策略進(jìn)行調(diào)整，避免過擬合和欠擬合。編目規(guī)則處理模塊是根據(jù)文獻(xiàn)分類結(jié)果和圖書館特定的編目規(guī)則生成索書號、館藏地等編目信息。在生成索書號時，要考慮到圖書館內(nèi)部的書架布局、分類標(biāo)準(zhǔn)、館藏結(jié)構(gòu)和借閱頻率，使索書號具有擴(kuò)展性和邏輯性。館藏地分配要結(jié)合文獻(xiàn)流轉(zhuǎn)率、借閱頻率、館藏空間布局、文獻(xiàn)結(jié)構(gòu)、書目呈現(xiàn)方式及時調(diào)整，保障館藏圖書高效管理。

4.5用戶交互層

用戶交互層包括管理員界面和用戶檢索界面。管理員界面功能豐富，用于管理分類編目的全過程。該界面能查看文獻(xiàn)分類結(jié)果、手動調(diào)整錯誤分類、添加新的分類規(guī)則，并具備分類模型參數(shù)調(diào)整功能，還可以實時為管理員提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析服務(wù)，呈現(xiàn)各類文獻(xiàn)分類占比、分類錯誤率、文獻(xiàn)增長趨勢，為館藏結(jié)構(gòu)調(diào)整和管理決策提供支持。用戶檢索界面設(shè)計簡潔、操作簡單，為用戶提供書名、作者、關(guān)鍵詞、分類號等多種檢索方式。在檢索結(jié)果展示方面，既能夠展示文獻(xiàn)的基本編目信息和館藏資源狀態(tài)，也能夠展示文獻(xiàn)的封面圖像、內(nèi)容簡介、用戶評價分?jǐn)?shù)等，可以讓用戶便捷直觀地了解圖書文獻(xiàn)。界面還具備個性化推薦功能，根據(jù)用戶借閱歷史、檢索記錄為其推薦可能感興趣的圖書，方便用戶選擇和閱讀。

5基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)功能實現(xiàn)

5.1文獻(xiàn)信息采集功能實現(xiàn)

系統(tǒng)文獻(xiàn)信息采集功能的實現(xiàn)需要從實體文獻(xiàn)的視覺圖像信息精準(zhǔn)識別、圖書館管理系統(tǒng)電子圖書識別獲取兩方面著手。文獻(xiàn)信息采集模塊結(jié)構(gòu)如下（見圖2）。實體文獻(xiàn)視覺圖像信息識別可以采用搭配視覺圖像仿生芯片的3D掃描終端，這類終端搭載每秒超過30幀數(shù)據(jù)采集頻率的視覺采集器件，具有超過0.045毫米的掃描精度，基于標(biāo)志點的拼接定位具備超過0.3毫米的立體掃描精度，搭載的USB3.0數(shù)據(jù)接口能夠輸出可供直接3D打印的圖像數(shù)據(jù)，可滿足大多數(shù)對實體文獻(xiàn)精準(zhǔn)識別的需求。

在數(shù)字文獻(xiàn)獲取方面，系統(tǒng)可選擇搭載IntelLoihi2仿生類腦芯片并支持HalaPoint系統(tǒng)運行的服務(wù)終端，來運行可編程和自適應(yīng)拓展的Python爬蟲程序。將爬蟲嵌入館藏數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)管理系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)字文獻(xiàn)的元數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)特征識別獲取文獻(xiàn)資源。HalaPoint是英特爾推出的全球最大神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，搭載1152個基于7納米制程的Loihi2處理器，支持11.5億個神經(jīng)元和1280億個突觸，具有運行仿生脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力和超大規(guī)模數(shù)據(jù)集群運算能力，支持多類型文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的大規(guī)模并行運算處理，可滿足圖書館EB級文獻(xiàn)圖像視覺信息和數(shù)字文獻(xiàn)數(shù)據(jù)并行處理存儲的需求。系統(tǒng)完成對以上數(shù)據(jù)信息的采集后，通過API接口共享到云服務(wù)器的SQL數(shù)據(jù)庫，完成文獻(xiàn)分類編目的數(shù)據(jù)支持工作。

5.2文獻(xiàn)分類功能實現(xiàn)

自動分類編目系統(tǒng)文獻(xiàn)分類功能可使用決策樹的深度學(xué)習(xí)分類模型實現(xiàn)文獻(xiàn)的精準(zhǔn)分類。例如，決策樹中的信息增益函數(shù)通過選擇文獻(xiàn)視覺圖像數(shù)據(jù)最佳屬性劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，計算每個屬性帶來的信息增益實現(xiàn)分類。決策樹函數(shù)計算公式為：

其中 D 是文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集（文獻(xiàn)視覺圖像數(shù)據(jù)集、數(shù)字文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集）， ∝ 是文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集屬性，V是屬性α 的取值個數(shù)， D^v 是屬性 α 取值為 ΔV 的樣本子集。通過不斷計算文獻(xiàn)信息增益建立決策樹節(jié)點，實現(xiàn)對不同類型文獻(xiàn)的精準(zhǔn)識別和分類。

多層感知機(jī)（MLP）包含多類神經(jīng)元，常用

Sigmoid激活函數(shù)實現(xiàn)。Sigmoid激活函數(shù)公式：

該函數(shù)將數(shù)據(jù)輸入值映射在（0，1）區(qū)間，根據(jù)（2）獲得Sigmoid激活函數(shù)結(jié)果代人ReLU函數(shù)：

f（x）=max（0，x）

計算輸入數(shù)據(jù)映射區(qū)間的最大值。通過（3）獲得的計算結(jié)果代人層層遞進(jìn)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，通過循環(huán)計算，確定映射數(shù)據(jù)最優(yōu)值，實現(xiàn)對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分類。

5.3文獻(xiàn)編目功能實現(xiàn)

系統(tǒng)文獻(xiàn)編自功能主要基于文獻(xiàn)分類結(jié)果將各類圖書文獻(xiàn)按照分類標(biāo)準(zhǔn)劃分為不同的館藏目錄。文獻(xiàn)編目流程如下（見圖3）。在編目過程中，系統(tǒng)會根據(jù)文獻(xiàn)分類結(jié)果形成文獻(xiàn)編目界面，編制文獻(xiàn)的分類目錄和分類號，審查文獻(xiàn)信息內(nèi)容，判定是否重復(fù)。若在已編目錄中發(fā)現(xiàn)存在該文獻(xiàn)，系統(tǒng)會根據(jù)分類結(jié)果在該文獻(xiàn)類別目錄中編制該文獻(xiàn)的單類目錄及自錄號，生成該文獻(xiàn)新館藏信息后，更新數(shù)據(jù)庫中存儲該文獻(xiàn)的信息并用數(shù)字標(biāo)簽標(biāo)記，不斷重復(fù)上述過程，直到將所有文獻(xiàn)編目完成。

6系統(tǒng)性能測試與分析

為分析基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)性能，以某?？茖W(xué)院圖書館作為實驗場所，將本文構(gòu)建的分類編目系統(tǒng)應(yīng)用到該圖書館的文獻(xiàn)分類編目工作中，以此來驗證本系統(tǒng)的性能。

6.1系統(tǒng)性能分析

本文構(gòu)建的基于人工智能的圖書館自動分類編自系統(tǒng)在文獻(xiàn)信息采集過程中對文獻(xiàn)位置識別的均方根誤差收斂情況如下（見圖4）。

基于人工智能技術(shù)識別文獻(xiàn)位置，在采集文獻(xiàn)數(shù)據(jù)過程中，經(jīng)過對系統(tǒng)的多次迭代測試后均方根誤差收斂到最小值，由此可以證明本文構(gòu)建的基于人工智能的自動分類編目系統(tǒng)可以快速識別文獻(xiàn)位置，快速識別和采集文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，幫助圖書館提升文獻(xiàn)信息采集效率。

6.2系統(tǒng)應(yīng)用性分析

為了測試本文基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的效果，將該?？茖W(xué)院圖書館2023年1月—4月和2024年1月—4月同周期相同種類圖書借閱量作為評價指標(biāo)，對比采用本系統(tǒng)前后同期內(nèi)同種類文獻(xiàn)借閱量的變化趨勢，結(jié)果

如下（見圖5）。

由圖5可知，該?？茖W(xué)院使用本系統(tǒng)后，在相同周期內(nèi)相同類型文獻(xiàn)的借閱量呈現(xiàn)顯著上升趨勢，上升幅度較大。由此看來，本文構(gòu)建的基于人工智能的自動分類編目系統(tǒng)能幫助圖書館提升文獻(xiàn)借閱量，提高文獻(xiàn)資源利用率，促使用戶更高效精準(zhǔn)地查詢文獻(xiàn)，更高效地學(xué)習(xí)知識。

7結(jié)語

本文設(shè)計的基于人工智能的圖書館自動分類編目系統(tǒng)，可利用人工智能技術(shù)采集文獻(xiàn)信息，依據(jù)文獻(xiàn)視覺圖像數(shù)據(jù)與數(shù)字文獻(xiàn)數(shù)據(jù)實現(xiàn)文獻(xiàn)自動分類與編目。系統(tǒng)應(yīng)用性分析結(jié)果也能有效證明其應(yīng)用價值。該系統(tǒng)在圖書館中的應(yīng)用能較好地解決傳統(tǒng)分類編目方式存在的問題，提高圖書館分類編目工作的質(zhì)量和效率。但是，在實際應(yīng)用過程中，需要根據(jù)圖書館業(yè)務(wù)發(fā)展和用戶反饋不斷優(yōu)化和升級迭代，使系統(tǒng)功能進(jìn)一步完善，形成智能化分類編目模式，減輕圖書館員的工作壓力。未來，可以繼續(xù)探索將元宇宙、大數(shù)據(jù)算法、大語言模型融入圖書館文獻(xiàn)分類編目工作，幫助圖書館建立精準(zhǔn)高效的文獻(xiàn)資源建設(shè)體系，適應(yīng)快速變化的數(shù)智環(huán)境。

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[收稿日期]2024-11-06

[作者簡介]梅月（1989—），女，碩士，館員，揚州市圖書館。