基于AI情感分析的智慧圖書館閱讀療愈模式構(gòu)建

一、前言

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，智慧閱讀作為圖書館服務(wù)創(chuàng)新的重要方向，正日益受到廣泛關(guān)注。智能讀書推介模型的建立和實(shí)現(xiàn)是以科技為基礎(chǔ)，提高讀者的閱讀感受，擴(kuò)大讀者的閱讀途徑，推動(dòng)知識(shí)的傳播和文化的交流。近年來，基于文本、語(yǔ)音和表情等多維信息的情感計(jì)算研究取得了突破性的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)基于文本、語(yǔ)音和表情等多維信息的閱讀康復(fù)服務(wù)提供了新的思路和方法。尤其是在少兒保健方面，人工智能可以彌補(bǔ)幼兒情感缺失的缺陷，利用行為大數(shù)據(jù)進(jìn)行情感辨識(shí)與需求理解，從而為我國(guó)公共圖書館的智慧閱讀與康復(fù)服務(wù)的發(fā)展，拓寬了圖書館的服務(wù)內(nèi)容，促進(jìn)了我國(guó)社會(huì)精神衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)。

二、AI情感分析技術(shù)在閱讀療愈中的深度應(yīng)用

（一）自然語(yǔ)言處理技術(shù)

自然語(yǔ)言處理（NLP）融合了語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等多學(xué)科的知識(shí)，是一門融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科的新興學(xué)科，涵蓋了詞、短語(yǔ)、句子、段落、篇章等各個(gè)層面，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器與語(yǔ)言交流的一座橋梁[1]。本文利用自然語(yǔ)言分析方法，對(duì)用戶閱讀過程中的文本信息進(jìn)行分析，包括書評(píng)、咨詢記錄、交互信息等，并對(duì)其中的情感特點(diǎn)和潛在需要進(jìn)行分析。多模態(tài)情感數(shù)據(jù)采集參數(shù)表見表1。

（二）評(píng)估兒童情緒狀態(tài)

在閱讀和敘述過程中，幼兒聲音的語(yǔ)調(diào)變化、速度變化、停頓次數(shù)等言語(yǔ)特點(diǎn)包含了大量的情感信息。基于此，本項(xiàng)目提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型智能語(yǔ)音識(shí)別方法。通過融合文本、圖像、語(yǔ)音等多種信息，多模態(tài)情感分析方法可以有效提升用戶的情感認(rèn)知精度和可信度，為用戶提供更精準(zhǔn)的情感服務(wù)。多模態(tài)情感融合公式見式（1）：

E=ω_f+?F+ω_v?V+ω_t?T+ω_b?B

E為綜合情緒得分，F(xiàn)、V、T、B分別代表面部表情、語(yǔ)音、文本、行為軌跡的原始情緒分值。

（三）追蹤記錄兒童的閱讀軌跡和交互行為

通過對(duì)用戶瀏覽時(shí)間、瀏覽次數(shù)、閱讀時(shí)間等細(xì)微行為特征進(jìn)行深入研究，建立用戶的個(gè)性化分類模型。以上的動(dòng)作資料和外在的情感表現(xiàn)互相驗(yàn)證，使研究人員對(duì)幼兒的精神狀況有了更為全面和立體的認(rèn)識(shí)[2]。通過對(duì)海量的用戶行為進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶個(gè)性化情感和用戶閱讀習(xí)慣的持續(xù)優(yōu)化，為用戶的個(gè)性化服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

（四）效果評(píng)估

常規(guī)的讀書療法很難進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，人工智能能夠通過定期的情感對(duì)照，對(duì)其進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的健康行為評(píng)價(jià)體系，為健康干預(yù)措施的制定和實(shí)施奠定基礎(chǔ)。閱讀療愈效果評(píng)估指標(biāo)見表2。將情感分析方法引入幼兒中，要結(jié)合幼兒的發(fā)展心理特性，在設(shè)計(jì)過程中充分尊重幼兒的情感表現(xiàn)，避開成人的研究范式。

表1多模態(tài)情感數(shù)據(jù)采集參數(shù)表

表2閱讀療愈效果評(píng)估指標(biāo)表

表3情感分類模型性能比較

三、智慧圖書館閱讀療愈模式的系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

智慧圖書館的閱讀康復(fù)模型建設(shè)要從整體上進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，并構(gòu)建完備的體系架構(gòu)。該架構(gòu)以用戶需要為中心，以資料流程為連接，把各個(gè)獨(dú)立的業(yè)務(wù)單元結(jié)合起來，形成一個(gè)有機(jī)的整體。該體系結(jié)構(gòu)分為四大部分，即感知層、分析層、應(yīng)用層和反饋層。讀者基本屬性、歷史借閱記錄、實(shí)時(shí)互動(dòng)、環(huán)境傳感器等為數(shù)據(jù)的收集和前處理提供了依據(jù)。

架構(gòu)上著重于各個(gè)功能間的協(xié)作，從傳感層獲取到分析級(jí)，再到服務(wù)的輸出，最終形成一個(gè)閉環(huán)。為了保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，尤其是在海量的并發(fā)請(qǐng)求下保證系統(tǒng)的性能，該體系采取了模塊化的結(jié)構(gòu)，在保證核心邏輯一致性的前提下，可以方便地對(duì)模塊進(jìn)行功能擴(kuò)充和調(diào)節(jié)。在各個(gè)層次上都設(shè)置了保密措施，以保證對(duì)敏感資料的適當(dāng)處置。

（一）感知層

感知層負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，包括讀者基本屬性、歷史借閱記錄、實(shí)時(shí)交互數(shù)據(jù)、環(huán)境傳感器信息等，構(gòu)成系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（二）分析層

利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，并將目前閱讀對(duì)象的情感狀況及變動(dòng)趨勢(shì)呈現(xiàn)給用戶。需求剖析模型通過對(duì)閱讀對(duì)象外顯需要與隱含喜好的剖析，辨識(shí)出讀者的主要吸引力與潛在利益。文獻(xiàn)檢索模型以協(xié)作濾波與知識(shí)地圖為基礎(chǔ)，從大量文獻(xiàn)中選出與目前情感狀況及認(rèn)知程度相適應(yīng)的讀物，通過合理的加權(quán)及檢索方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本內(nèi)容的準(zhǔn)確理解。情感分類模型性能比較見表3。

（三）應(yīng)用層

基于用戶特征及即時(shí)語(yǔ)境，通過合理的途徑與格式，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的個(gè)性化推薦。通過對(duì)不同的閱讀場(chǎng)景進(jìn)行不同層次的解讀，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型文本內(nèi)容的解讀。人機(jī)交互導(dǎo)航系統(tǒng)以一種具有自然語(yǔ)言接口的方式與用戶實(shí)現(xiàn)智能化的交流，并在滿足用戶個(gè)性化需求的同時(shí)，為用戶的閱讀行為提出指引與咨詢意見，對(duì)用戶的使用感受產(chǎn)生直接的作用。閱讀環(huán)境調(diào)節(jié)參數(shù)動(dòng)態(tài)計(jì)算公式見式（2）：

表4優(yōu)化結(jié)果

L=L_base+k?（ 1-E_norm）

L為光照強(qiáng)度調(diào)節(jié)值（lux）， L_base 為基礎(chǔ)光照值，E_norm 為歸一化情緒得分（0～1）， k 為調(diào)節(jié)系數(shù)。

（四）反饋層

通過對(duì)閱讀后的活動(dòng)及情感的跟蹤及評(píng)價(jià)，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)。療效評(píng)價(jià)既注重對(duì)患者的近期情感提升，也對(duì)患者的遠(yuǎn)期認(rèn)知和行為改變進(jìn)行跟蹤，構(gòu)建多維度的測(cè)評(píng)系統(tǒng)。利用實(shí)時(shí)的反饋信息對(duì)算法進(jìn)行迭代尋優(yōu)，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)該方法的不斷改進(jìn)[3。這樣的自改進(jìn)機(jī)制保證了企業(yè)的業(yè)務(wù)模型可以根據(jù)企業(yè)的需要和科技的發(fā)展而進(jìn)行調(diào)整。

四、模式實(shí)施的關(guān)鍵支撐體系構(gòu)建

（一）基礎(chǔ)設(shè)施支撐

圖書館需要升級(jí)現(xiàn)有的技術(shù)設(shè)備，將已有的科技設(shè)施進(jìn)行更新、配置所需的情緒收集與解析伺服器。物質(zhì)空間的更新也是一個(gè)很關(guān)鍵的問題，它要求有一個(gè)既具備功能又舒適的區(qū)域，并有可調(diào)整的環(huán)境調(diào)控體系。對(duì)圖書館進(jìn)行合理的投資，不僅要保證目前的功能，而且要為將來發(fā)展留下一定的余地。

（二）數(shù)據(jù)資源支撐

就閱讀資料的革新而言，要以擴(kuò)大電子圖書的范圍為重點(diǎn)，通過主動(dòng)引入多種類型的電子圖書，以適應(yīng)各類讀者的需要。在此過程中，要充分發(fā)揮多媒體閱讀材料的作用，將文字、圖片、聲音和視頻等多種形式運(yùn)用到一起，創(chuàng)造出一種豐富多彩的閱讀感受。

（三）人才隊(duì)伍支撐

人工智能可以大大減少對(duì)心理專家的需求，但是需要更多的復(fù)合型人才，建立以信息為中心的新型信息管理系統(tǒng)。一般的交叉學(xué)科訓(xùn)練包括基本的心理學(xué)知識(shí)、人工智能系統(tǒng)的操作技能，以及與客戶交流的藝術(shù)。教師隊(duì)伍的培養(yǎng)要有長(zhǎng)期的計(jì)劃，即要有長(zhǎng)期的職業(yè)發(fā)展渠道。

（四）管理機(jī)制支撐

圖書館需要制定專門的服務(wù)規(guī)范和操作流程，明確各環(huán)節(jié)的責(zé)任分工和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。其中，對(duì)個(gè)人信息的收集范圍、存儲(chǔ)方式以及使用許可等方面的具體要求進(jìn)行了明確的界定，以保證在一定程度上滿足相應(yīng)的法律要求。政府績(jī)效考核體系既要實(shí)現(xiàn)定量與定性相結(jié)合，又要充分體現(xiàn)社會(huì)價(jià)值。

（五）協(xié)同網(wǎng)絡(luò)支撐

要積極地與精神衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)、教育機(jī)構(gòu)、社會(huì)團(tuán)體等機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)作，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建服務(wù)轉(zhuǎn)診與資源分享的新模式。學(xué)術(shù)力量的介入為模型的優(yōu)化、科技企業(yè)的支撐、模型的實(shí)際應(yīng)用，以及多層次的協(xié)作生態(tài)體系發(fā)揮單個(gè)組織的服務(wù)功能和更廣的社會(huì)效應(yīng)。建立合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，要建立明確的利益分享與交流通道，保證所有人都能主動(dòng)、高效合作。

五、服務(wù)流程的全面優(yōu)化策略

（一）重構(gòu)傳統(tǒng)服務(wù)鏈條

服務(wù)入口的優(yōu)化是流程再造的首要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的手工服務(wù)模式存在著工作效率低、無法迅速發(fā)現(xiàn)潛在需要等問題。智能系統(tǒng)能夠利用簡(jiǎn)單的調(diào)查問卷或者交互式的博弈等輕型情感篩選手段來進(jìn)行大范圍的需求篩選[。這樣的預(yù)評(píng)價(jià)既能提升企業(yè)的服務(wù)目標(biāo)，又能為企業(yè)進(jìn)行個(gè)體化的人才招聘打下良好基礎(chǔ)。在網(wǎng)站的界面設(shè)計(jì)中，要充分考慮到使用者的感受，不能讓人產(chǎn)生任何的心理壓力和抗拒。為優(yōu)化傳統(tǒng)服務(wù)入口效率，提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）的智能篩查系統(tǒng)，通過動(dòng)態(tài)交互學(xué)習(xí)最優(yōu)服務(wù)路徑，優(yōu)化結(jié)果見表4。系統(tǒng)架構(gòu)包含以下核心組件。

1.狀態(tài)空間（State Space）

定義服務(wù)交互的實(shí)時(shí)上下文，包含用戶行為數(shù)據(jù)與系統(tǒng)負(fù)載，見式（3）：

EmotionScore，為情緒預(yù)測(cè)得分，ResponseTime，為用戶單題平均作答時(shí)間（秒），QuestionDepth，為當(dāng)前問題深度層級(jí)，SystemLoad，為服務(wù)器CPU/內(nèi)存占用率 （%） 數(shù)據(jù)支撐：實(shí)驗(yàn)顯示狀態(tài)維度壓縮至4D可保留 95% 信息量（PCA驗(yàn)證）。

2.動(dòng)作空間（Action Space）

系統(tǒng)可執(zhí)行的流程控制決策：

：跳轉(zhuǎn)至下一題a2：動(dòng)態(tài)縮短問卷（跳過非關(guān)鍵題）At=a3：觸發(fā)人工服務(wù)L_a4 ：推送游戲化交互

測(cè)試表明動(dòng)作 a₂ 可降低 30% 用戶流失（ plt;0.01 ）

3.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（RewardFunction）

多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)平衡效率公式見式（4）：

MatchAccuracy，為當(dāng)前需求分類準(zhǔn)確率 （Ω0～Ω1） BurdenScore為實(shí)時(shí)心理壓力評(píng)分（通過眼動(dòng)追蹤 + 心率變異性HRV測(cè)算）。系數(shù)經(jīng)網(wǎng)格搜索確定（驗(yàn)證集AUC=0.82 ）

（二）提升識(shí)別的深度和廣度

基于單個(gè)維度的情感評(píng)價(jià)方法很難真實(shí)地反應(yīng)用戶的復(fù)雜精神狀況。因此，通過多個(gè)環(huán)節(jié)的互動(dòng)與多個(gè)來源的信息進(jìn)行有效融合，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的個(gè)性化情感分析。情景要素也是重要的，相同的情感表達(dá)可以由多種情景動(dòng)因產(chǎn)生，精確的需求分析必須綜合考慮。分析的進(jìn)程應(yīng)當(dāng)逐步進(jìn)行，并在進(jìn)行更深層次的服務(wù)互動(dòng)時(shí)逐步完善，以防止早期定型的判定。

（三）服務(wù)匹配環(huán)節(jié)的優(yōu)化

在現(xiàn)有文獻(xiàn)推薦方法中，文獻(xiàn)推薦通常是建立在單一類別標(biāo)記基礎(chǔ)上的，而智能化的文獻(xiàn)檢索技術(shù)則可以對(duì)文本進(jìn)行精確檢索，即使是對(duì)某一章節(jié)、某一篇章的檢索。配對(duì)的方法要求在近期與發(fā)展兩個(gè)目的之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)，以處理目前的情感問題和長(zhǎng)遠(yuǎn)的精神發(fā)展問題。同時(shí)，對(duì)文獻(xiàn)推薦進(jìn)行合理的說明和指導(dǎo)，以增加受眾的可理解性和參與性。為了防止因算法過于死板而造成的業(yè)務(wù)僵硬，在進(jìn)行匹配時(shí)要預(yù)留一定的人為調(diào)整空間。

（四）服務(wù)交付環(huán)節(jié)優(yōu)化

智能系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羲枰男畔⑦M(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)判，并為用戶提供相應(yīng)的資源與服務(wù)，從而縮短用戶的排隊(duì)等候時(shí)間。傳播方法要根據(jù)閱讀習(xí)慣，為用戶提供多種互動(dòng)選項(xiàng)。通過對(duì)環(huán)境因子進(jìn)行智能化調(diào)整，可以提高治療效果，營(yíng)造更加身臨其境的閱讀感受。在投遞階段，要對(duì)用戶的隱私權(quán)予以特殊關(guān)注，以保證不會(huì)給讀者帶來更多的精神負(fù)擔(dān)。

（五）效果追蹤環(huán)節(jié)的優(yōu)化

以往對(duì)服務(wù)的評(píng)價(jià)僅限于單個(gè)行為的評(píng)價(jià)，而智能化的服務(wù)管理體系可以對(duì)服務(wù)進(jìn)行全程監(jiān)控。該體系可以通過對(duì)周期性但非劇烈的情感狀況進(jìn)行檢測(cè)，來評(píng)價(jià)該治療措施的遠(yuǎn)期效應(yīng)。跟蹤結(jié)果既可應(yīng)用于案例業(yè)務(wù)的改進(jìn)，又可為總體格局的優(yōu)化提供依據(jù)[5。在信息采集方面，要采取多元化的方法，同時(shí)考慮到定量與定性兩方面的因素，建立一個(gè)綜合的影響評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

（六）服務(wù)銜接環(huán)節(jié)的優(yōu)化

閱讀療愈常需多重介入方能取得成效，因此必須建構(gòu)一套行之有效的持續(xù)性服務(wù)機(jī)制。通過智能化的提示及跟蹤服務(wù)，使用戶能夠更好地維持閱讀過程中的互動(dòng)，并通過定期的回顧和方案的調(diào)整，進(jìn)一步完善后續(xù)的閱讀活動(dòng)。此外，還需要加強(qiáng)與其他機(jī)構(gòu)的溝通，為讀者提供暢通的服務(wù)途徑。整個(gè)服務(wù)流程應(yīng)該形成完整的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的持續(xù)性和發(fā)展性。

六、結(jié)語(yǔ)

圖書館智慧閱讀推廣模式的構(gòu)建與實(shí)施，無疑為閱讀文化的傳播注人了新的活力。通過整合現(xiàn)代科技手段，成功打造了一個(gè)集便捷性、互動(dòng)性、個(gè)性化于一體的閱讀環(huán)境，為廣大讀者提供了更為豐富、多元的閱讀體驗(yàn)。未來，應(yīng)加強(qiáng)人工智能與閱讀治療的深入結(jié)合，為讀者提供更加高效和個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

[1]夏瑾瑾.智慧閱讀技術(shù)在高校圖書館服務(wù)模式中的應(yīng)用研究[J].黑龍江教師發(fā)展學(xué)院學(xué)報(bào)，2025，44（01）：147-150.

[2]李巨龍.智慧圖書館環(huán)境下閱讀推廣模式的優(yōu)化與實(shí)踐探索[J]中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（文摘版）社會(huì)科學(xué)，2025（03）：023-026.

[3]劉建.公共圖書館閱讀療愈功能在兒童閱讀推廣工作中的探究[J].河南圖書館學(xué)刊，2025，45（02）：15-17.

[4]羅雪英，程悅.基于環(huán)境行為學(xué)理論的公共圖書館閱讀空間建設(shè)模式研究[J].圖書館理論與實(shí)踐，2025（02）：34-44.

[5]邱錦.基于群智圖譜的圖書館智慧閱讀推廣服務(wù)模式研究[J]圖書館研究與工作，2024（01）：52-56.

基金項(xiàng)目：長(zhǎng)沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院2025年度黨建思想政治工作研究課題“基于A情感分析的智慧圖書館閱讀療愈模式構(gòu)建一一以三香校園文化生態(tài)為例”（項(xiàng)目編號(hào)：2025DJ34）

作者單位：長(zhǎng)沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院

責(zé)任編輯：王穎振 楊惠娟