人工智能技術在圖書分類與檢索中的應用分析

文獻是人類文明傳承和知識傳播的重要工具。隨著全球每年新增的出版物數量不斷增長，圖書分類與檢索工作的壓力也越來越大。傳統的圖書管理模式不僅耗時耗力、成本高昂，而且面對跨學科等新興領域的資源時，分類標準的更新往往不夠及時，難以做到統一和精確。在這一背景下，人工智能（AI）技術為圖書分類與檢索開辟了新的發展路徑。因此，深入分析人工智能技術在圖書分類與檢索中的應用對推動智慧圖書館建設、提升閱讀服務水平具有重要的理論價值和現實意義。

一、人工智能技術概述

人工智能技術是指通過計算機模擬人類智能的技術，旨在讓機器具備感知、學習、推理、決策等能力。[1]近年來，自然語言處理、機器學習等人工智能技術在圖書分類與檢索領域的應用日益廣泛。

（一）自然語言處理

自然語言處理是人工智能領域中一個至關重要的分支，其致力于構建能夠理解、解釋、生成和響應人類自然語言的計算機系統，從而架起人與機器之間溝通的橋梁。這項技術的發展歷程，從早期基于詞典等規則的方法，演進到基于統計方法的機器學習模型，再到如今由深度學習主導的神經網絡時代，其能力實現了質的飛躍。在技術層面上，自然語言處理涵蓋了多個精密復雜的任務層次。

首先是詞法分析，通過中文分詞、詞性標注和命名實體識別等理解文本的基礎功能，能將連續的字符串切分成具有獨立意義的詞匯單元，并識別出其中的人名、地名、機構名等關鍵實體。其次是句法分析，通過構建句法樹來解析句子的語法結構，明確詞語之間的修飾與被修飾關系，為深層理解語義奠定基礎。最后是語義分析，它致力于挖掘文本的真實意圖，主要通過詞義消歧（判斷多義詞在特定語境下的確切含義）、語義角色標注（識別句子中的謂語，分析句子中各成分與謂語的關系）以及情感分析（判斷文本所表達的情緒色彩）等技術實現。

近年來，以BERT、GPT等為代表的預訓練語言模型，通過在海量文本數據上進行“預訓練”，學習到了豐富的語言知識，再通過“微調”便快速適應了各種應用場景。這些模型利用Transformer架構中的自注意力機制，能夠捕捉長距離依賴關系，深刻理解上下文，使機器在文本摘要、機器翻譯、問答系統以及圖書內容理解與分類等任務上，表現出了前所未有的準確性和智能性。[2]

（二）機器學習

機器學習是人工智能技術發展的重要驅動力，其不依賴人工編寫的程序，而是研究如何讓計算機系統利用數據來自我學習和改進。其基本范式是，通過向算法提供大量的“經驗”數據，讓算法自動從中發現潛在的規律或模式，并構建一個能夠對新數據進行預測或決策的模型。根據學習方式的不同，機器學習主要分為三大類：監督學習、無監督學習和強化學習。其中，監督學習是最為常見的一種，它使用帶有明確“標簽”或“答案”的數據進行訓練，例如，在圖書分類任務中，提供大量已知類別的圖書內容作為訓練集，模型的目標就是學習從圖書內容到其對應分類標簽的映射關系，典型的算法包括支持向量機、樸素貝葉斯和決策樹等。[3]

二、傳統圖書分類與檢索方法的局限

傳統圖書分類與檢索方法主要建立在人工編目和標準化分類體系（如杜威十進制圖書分類法、《中國圖書館分類法》）的基礎上，在數字化時代呈現出諸多弊端。[4]

（一）傳統圖書編目分類方法的局限

1.圖書編目效率低

圖書編目是圖書館對文獻資源進行分類整理、編制目錄的重要工作流程，人工編目存在花費時間較多、效率較低的問題。編目人員需要逐本閱讀圖書的題名頁、版權頁、前言、目錄等內容，有時甚至需要瀏覽全書才能確定準確的分類號，這一過程通常需要30分鐘至數小時不等，而面對日益龐大的新書出版量，這種處理方式遠遠不能滿足實際需求，導致大量新書積壓，無法及時上架。

2.圖書分類質量有待提升

人工分類的工作質量同樣面臨挑戰。不同編目人員因專業背景、工作經驗和個人理解的差異，對同一本書可能給出不同的分類結果，這種主觀性在跨學科內容的分類上表現得尤為突出。例如，一本涉及“人工智能在醫療診斷中的應用”的著作，可能被不同人員歸入“計算機科學”“醫學技術”或“應用數學”等不同大類，嚴重影響后續檢索的準確性。另外，傳統分類體系存在更新滯后的問題，現有分類方法的修訂通常需要數年時間，難以及時反映新興學科領域（如區塊鏈、元宇宙等）的發展變化，導致大量前沿著作被歸入不恰當的類別或新建臨時類目，為后續工作的開展帶來阻礙。

（二）傳統圖書檢索方法的局限

在圖書檢索方面，首先，傳統的檢索系統主要依賴基于關鍵詞的布爾邏輯檢索，這種機械式的匹配方式無法做到在理解查詢語句語義的基礎上進行檢索，導致檢索結果容易出現包含大量無關內容而遺漏真正所需資源的問題。其次，傳統檢索系統對查詢語句的容錯能力較差，拼寫錯誤、詞序變化或語法不規范都會導致檢索失敗，且無法支持自然語言形式的復雜查詢。最后，在數字資源管理方面，傳統的檢索方法大多無法實現對非文本資源（如圖片、視頻、音頻等多媒體資料）的檢索。上述問題在圖書館館藏規模不斷擴大、資源類型日益多樣化的背景下愈發突出，嚴重制約了知識資源的高效組織和利用，亟須采取有效的方式進行解決。

三、在圖書分類與檢索中應用人工智能技術的路徑

基于人工智能技術的自動圖書分類與檢索為解決傳統圖書分類與檢索方法中存在的問題提供了解決途徑，能夠極大地提升圖書管理的效率和用戶的檢索體驗。

（一）提升圖書分類與檢索的智能化水平

1.提升圖書分類效率和準確性

在自動圖書分類方面，首先，應通過運用自然語言處理技術對圖書的標題、摘要、正文等文本信息進行深度分析，通過詞法分析、句法分析和語義理解，提取圖書的主題和核心內容，在此過程中無須館員逐本閱讀，大大提升館員的工作效率。例如，可以利用命名實體識別技術識別圖書中的人物、地點、機構名稱等重要實體，為圖書分類提供關鍵線索。其次，應運用機器學習算法基于提取出的信息對圖書進行分類。例如，樸素貝葉斯算法可以依據概率統計原理，根據圖書文本中各類特征出現的頻率來判斷圖書所屬類別；而支持向量機算法則通過尋找最優的分類超平面，將不同類別的圖書區分開來。再次，可利用深度學習模型提升圖書分類的準確性，如可以通過卷積神經網絡自動提取文本的局部特征，通過循環神經網絡及其變體，如長短期記憶網絡處理文本的序列信息，梳理文本中的上下文關系，從而實現對圖書更精準的分類。對于跨學科的圖書，也可以智能分析其學科特征，將其準確地歸類到相關類別中，打破傳統分類方法的局限。最后，還可以利用基于人工智能的自動圖書分類系統實現圖書信息和分類標準的實時更新以及圖書分類的動態調整。隨著新圖書的不斷入庫和分類標準的變化，系統可以自動對圖書分類結果進行更新，確保分類的準確性。

2.提升圖書檢索便捷性

在圖書檢索方面，人工智能技術能夠帶來更加智能化和個性化的體驗。

首先，可以利用自然語言處理技術對用戶輸入的查詢語句進行語義分析，識別出用戶的意圖。[5]當用戶輸入一句模糊的查詢語“關于未來科技發展趨勢的書”時，系統能夠理解“未來科技發展趨勢”這一語義，并通過語義匹配找到相關的圖書。系統還能處理同義詞、近義詞等語義相關的查詢，擴大檢索范圍，提高檢索結果的全面性。例如，清華大學圖書館引入了AI導航助手，依托數據庫導航實現AI增強問答。在PC端或手機端進入圖書館檢索頁面后，點擊“AI導航”圖標即可在彈出的窗口中與AI進行與數據庫相關的問答。AI導航助手基于數據庫說明頁的內容進行訓練和回答，訓練的素材包括數據庫說明頁中的“資源簡介”“資源詳情”等信息，問答有上下文關聯邏輯，并在每次回答之后推薦3個相關數據庫鏈接，供讀者直接訪問。

其次，可以通過機器學習算法根據用戶的歷史檢索記錄、閱讀行為等數據，為用戶建立個性化的搜索模型。通過分析用戶的興趣偏好和閱讀習慣，為用戶推薦個性化的檢索結果。

最后，還能利用人工智能技術進行多模態檢索，除了文本檢索外，還可以實現圖像檢索和語音檢索。用戶可以上傳圖書的封面圖片或用語音描述圖書的特征來進行檢索，大大拓寬了檢索的渠道，提高了檢索的便捷性。[6]

（二）保障人工智能技術的持續應用

1.保護用戶隱私，應對算法偏見

在應用人工智能的過程中，數據隱私問題日益突出，用戶檢索行為和閱讀記錄的收集分析可能引發隱私泄露風險。另外，算法偏見問題也不容忽視，訓練數據中的文化偏差可能導致分類和檢索結果出現系統性偏差。為此，必須建立健全的倫理規范與治理框架，積極主動地應對數據隱私與算法偏見的雙重風險，明確數據采集、使用和銷毀的邊界與規范。推廣“隱私設計”理念，在系統開發之初就嵌入用戶隱私保護機制，例如，采用聯邦學習、差分隱私等技術，在不暴露原始用戶數據的前提下完成模型訓練。針對算法偏見，必須建立常態化的“算法審計”機制，定期對模型的訓練數據、決策邏輯和輸出結果進行公平性評估，并引入“人在回路”的審核機制，確保人工智能的分類與推薦結果能夠由專業館員進行復核與修正。[7]

2.研發深度學習模型，處理小語種文獻

現有人工智能模型對小語種文獻的處理能力仍有待提升。圖書館應與科研機構或企業合作，投入更多資源研究針對小語種的深度學習模型，通過遷移學習、多任務學習等先進技術，提升模型在小樣本、低資源場景下的泛化能力，加強對小語種文獻的分類檢索能力。

3.加強圖書館員培訓，幫助讀者適應智能系統

現如今，圖書館員面臨技能轉型的困境，而讀者也需要時間適應新的檢索方式。圖書館應開展大規模、持續性的館員培訓，培訓內容不僅要涵蓋系統操作方法，還要包括數據素養、人工智能基本原理、算法倫理等，將傳統館員培養成能夠駕馭、評估和優化人工智能系統的“智慧導航員”和“數據策展人”。在對館員進行培訓的同時，也應加強面向讀者的科普，通過舉辦講座、制作線上教程、提供互動體驗區等多種形式，幫助讀者理解智能檢索系統的優勢，掌握新的信息獲取技巧，使讀者建立起對人工智能技術的合理預期。人工智能應用于圖書分類與檢索的過程應是一個人機協同、共同進化的過程，技術的發展應始終圍繞提升公眾的信息獲取效率與閱讀體驗這一目標。

總之，通過構建一個集倫理治理、開放協作、技術透明與人才賦能于一體的綜合支撐體系，人工智能技術能夠真正突破應用瓶頸，深度融入圖書館的分類與檢索工作，為圖書館工作優化以及讀者的信息獲取提供有力支撐。

四、結語

將人工智能技術應用于圖書館的分類與檢索體系，能夠使其從過去高度依賴人工、效率較低和主觀性較強的模式向高效、精準、智能和個性化的模式轉型。展望未來，圖書館應深化數據治理、夯實資源基礎、提升館員綜合素質、加強用戶教育，持續提升自身智能化水平與服務能力，讓人工智能技術不僅成為圖書分類與檢索的重要工具，還成為助力知識發現、閱讀服務創新的重要保障。

參考文獻：

[1]楊敬.基于人工智能技術的數字圖書館資

源自動分類研究[J].江蘇科技信息，2025，42（01）：

107-110+119.

[2]歐陽濤.基于預訓練模型的中文圖書自動分類研究[D].云南師范大學，2023.

[3]黃娟.人工智能技術在高校智慧圖書館中的應用研究[J].信息記錄材料，2024，25（04）：67-69.

[4]張甜.圖書館信息檢索中人工智能技術的應用分析[J].信息記錄材料，2024，25（11）：243-245.

[5]孫靜.人工智能技術在高校圖書館建設中

的應用[J].吉林廣播電視大學學報，2023（03）：

143-145.

[6]楊延峰.人工智能技術在高校圖書館信息

服務中的創新應用[J].信息與電腦，2025，37（09）：

64-66.

[7]任佳.人工智能技術在高校圖書館信息檢

索中的應用研究[J].信息記錄材料，2024，25（11）：

154-156.

（作者簡介：宋蓉，女，本科，宜昌市圖書館，中級，研究方向：圖書信息）

（責任編輯 王瑞鋒）