生成式人工智能賦能圖書內(nèi)容索引編制研究

摘 要：生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為圖書內(nèi)容索引編制帶來了革命性的變革。文章介紹了生成式人工智能的基本原理和技術(shù)，系統(tǒng)分析了傳統(tǒng)圖書內(nèi)容索引編制方法的局限性以及未來發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)，在進(jìn)一步探析生成式人工智能技術(shù)在圖書內(nèi)容分析應(yīng)用的基礎(chǔ)上，深入論述了生成式人工智能技術(shù)賦能圖書內(nèi)容索引編制的具體表現(xiàn)，包括提高索引編制的準(zhǔn)確性和效率、增強(qiáng)索引編制的個(gè)性化和智能性、實(shí)現(xiàn)多語種和多格式的兼容性和互通性。最后，為了能更好地利用該技術(shù)為圖書生成高質(zhì)量的內(nèi)容索引，文章給出了利用生成式人工智能技術(shù)編制圖書內(nèi)容索引的具體過程，并從確保高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、堅(jiān)持多樣化輸入、選擇合適模型并進(jìn)行調(diào)優(yōu)、進(jìn)行必要人工干預(yù)與驗(yàn)證、注重安全與隱私保護(hù)等方面提出了具體保障策略，這將為生成式人工智能技術(shù)在圖書內(nèi)容索引編制中的應(yīng)用提供重要參考和指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；圖書內(nèi)容索引；書后索引；書末索引；索引編制

中圖分類號(hào)：G232 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Research on Empowering Book Content Index Compilation with Generative Artificial Intelligence

Abstract The rapid development of generative artificial intelligence technology has brought transformative changes to book content index compilation. This article introduces the basic principles and technology of generative AI， systematically analyzing the limitations of traditional book content indexing methods and the challenges for future advancement. By exploring the application of generative AI in book content analysis， the article discusses how generative AI can enhance content index compilation， specifically by improving indexing accuracy and efficiency， enhancing indexing intelligence and personalization， and enabling compatibility and interoperability across multiple languages and formats. Finally， to maximize the effectiveness of generative AI in producing high-quality book content indexes， the article outlines the specific process for using this technology and offers strategies for quality assurance. These strategies include ensuring high-quality training data， maintaining input diversity， selecting and fine-tuning appropriate models， incorporating essential human oversight and verification， and prioritizing security and privacy protection. This provides valuable guidance for the application of generative AI in book content indexing.

Key words generative AI; AIGC; book content index; back-of-the-book index; index compilation

1 引言

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content， AIGC）逐漸成為研究領(lǐng)域的焦點(diǎn)[1-2]。它是一種能夠自主學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化，并且能夠產(chǎn)生全新、有創(chuàng)造性內(nèi)容的人工智能技術(shù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，生成式人工智能能夠模擬人類的思維過程，從而生成具有語義一致性和邏輯連貫性的文本、圖像、音頻和視頻等多種形式的內(nèi)容。這一技術(shù)的出現(xiàn)，極大地?cái)U(kuò)展了人工智能的應(yīng)用范圍，為各個(gè)領(lǐng)域帶來了前所未有的創(chuàng)新和發(fā)展機(jī)遇[3]。在圖書內(nèi)容索引發(fā)展領(lǐng)域，生成式人工智能的應(yīng)用正在為傳統(tǒng)索引方法帶來革命性的變革。圖書內(nèi)容索引又稱書后（末）索引，是文獻(xiàn)內(nèi)容索引的一種，一般置于書后，作為原書的一個(gè)組成部分隨書出版。一般以書的附錄形式出現(xiàn)，摘記書中的知識(shí)單元或事項(xiàng)為條目，表明其出處，并按一定次序編排，是方便查檢該書內(nèi)容的“附屬性資料”[4]。它的主要目的是幫助讀者快速、準(zhǔn)確地找到所需信息，提高閱讀效率和閱讀體驗(yàn)[5]。目前傳統(tǒng)的圖書內(nèi)容索引編制過程耗時(shí)且效率低，自動(dòng)編制圖書內(nèi)容索引的準(zhǔn)確性和完整性難以保證，而生成式人工智能技術(shù)能夠做到自動(dòng)從圖書內(nèi)容中提取關(guān)鍵信息，生成高質(zhì)量的摘要和索引，從而大大提高編制效率并提升準(zhǔn)確性[6-8]。此外，生成式人工智能還能根據(jù)讀者的興趣和需求，提供個(gè)性化的索引和推薦服務(wù)，進(jìn)一步提升讀者的閱讀體驗(yàn)，將為圖書出版業(yè)帶來革命性的改變[9]。因此，面對(duì)生成式人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，如何切實(shí)有效提高圖書內(nèi)容索引編制的質(zhì)量和效率，已成為圖書出版業(yè)亟需解決的問題。

2 生成式人工智能的基本原理和技術(shù)

2.1 生成式人工智能的相關(guān)理論與技術(shù)

生成式人工智能是近年來人工智能領(lǐng)域中的一項(xiàng)革命性技術(shù)，涉及大量的高級(jí)計(jì)算理論和工程實(shí)踐，得益于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理技術(shù)、知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)等方面的創(chuàng)新，使得其擁有通用性、基礎(chǔ)性、多模態(tài)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大、生成內(nèi)容高質(zhì)穩(wěn)定的特征[10]。

（1）深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域，其特點(diǎn)是可以自我學(xué)習(xí)和理解數(shù)據(jù)，如圖像和語言等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks， RNN），為深度學(xué)習(xí)提供了計(jì)算模型。這些網(wǎng)絡(luò)可以模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理和分析。通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測和生成[11-12]。

（2）自然語言處理技術(shù)。自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）是人工智能與人類溝通的關(guān)鍵橋梁。研究者們開發(fā)了諸如詞嵌入、語言模型、注意力機(jī)制等技術(shù)，使得機(jī)器可以更好地理解和生成人類的語言[13-14]。

（3）知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)。知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法，可以描述實(shí)體之間的關(guān)系和屬性。通過構(gòu)建知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的深入理解和高效查詢，為生成式人工智能提供強(qiáng)大的知識(shí)支撐[15]。

2.2 生成式人工智能的實(shí)現(xiàn)方法和流程

生成式人工智能的實(shí)現(xiàn)通常需要以下步驟[10]：（1）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理。收集相關(guān)數(shù)據(jù)集，可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如表格、數(shù)據(jù)庫）或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理、標(biāo)注等預(yù)處理操作，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。（2）模型選擇與訓(xùn)練。根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的生成式人工智能模型，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks， GANs）、變分自編碼器（Variational Autoencoders， VAEs）或Transformer等，使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，通過調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)來優(yōu)化性能。（3）生成階段。對(duì)于文本生成任務(wù)，輸入一個(gè)初始文本或提示，模型會(huì)根據(jù)訓(xùn)練好的語言模型生成連貫的文本內(nèi)容；對(duì)于圖像或音頻生成任務(wù)，輸入一個(gè)隨機(jī)噪聲向量或條件信息，模型會(huì)生成相應(yīng)的圖像或音頻。（4）評(píng)估與優(yōu)化。對(duì)生成的文本、圖像或音頻進(jìn)行評(píng)估，可以使用自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)，如Bilingual Evaluation Understudy（BLEU）、Frechet Inception Distance（FID）等或人工評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)或重新訓(xùn)練，以優(yōu)化生成質(zhì)量和效率。（5）應(yīng)用與部署。將訓(xùn)練好的生成式人工智能模型集成到實(shí)際應(yīng)用中，如內(nèi)容創(chuàng)作、推薦系統(tǒng)、虛擬角色等，然后部署模型到云端或邊緣設(shè)備，以確保實(shí)時(shí)響應(yīng)和可擴(kuò)展性。（6）監(jiān)控與更新。對(duì)已部署的生成式人工智能模型進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，收集讀者反饋和數(shù)據(jù)以評(píng)估性能。在這個(gè)過程中，還需要不斷地優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以提高生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。同時(shí)，還需要關(guān)注模型的泛化能力，即模型對(duì)未見過的數(shù)據(jù)的預(yù)測和生成能力。

3 傳統(tǒng)圖書內(nèi)容索引編制方法與挑戰(zhàn)

3.1 手動(dòng)編制內(nèi)容索引方法及其局限性

手動(dòng)編制圖書內(nèi)容索引是最早最基本的內(nèi)容索引編制方法，利用人工對(duì)圖書內(nèi)容進(jìn)行閱讀和理解，提取出關(guān)鍵信息，形成內(nèi)容索引。這種方法在一定程度上能夠保證索引的準(zhǔn)確性，同時(shí)也有明顯的局限性[5-6]。首先，手動(dòng)編制圖書內(nèi)容索引需要人工閱讀和理解圖書內(nèi)容，整個(gè)過程需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，尤其是需要編制內(nèi)容索引的圖書數(shù)量比較多時(shí)，手動(dòng)編制內(nèi)容索引的效率低。其次，由于不同的人對(duì)圖書內(nèi)容的理解可能存在差異，因此手動(dòng)索引的質(zhì)量往往取決于索引者的個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)，這可能導(dǎo)致同一本圖書的內(nèi)容索引在不同的索引者手中出現(xiàn)差異，影響內(nèi)容索引的準(zhǔn)確性和一致性，出現(xiàn)手動(dòng)編制內(nèi)容索引的質(zhì)量參差不齊的現(xiàn)象。最后，手動(dòng)編制內(nèi)容索引難以處理復(fù)雜和多樣的圖書內(nèi)容。隨著圖書類型和題材的日益豐富，圖書內(nèi)容的復(fù)雜性和多樣性不斷增加，手動(dòng)編制內(nèi)容索引難以做到全面和準(zhǔn)確。

3.2 自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法及其挑戰(zhàn)

自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法主要利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)圖書內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)處理和分析，提取關(guān)鍵信息并形成內(nèi)容索引。它的出現(xiàn)克服了手動(dòng)編制內(nèi)容索引的局限性，極大提高了編制圖書內(nèi)容索引的效率和質(zhì)量，為編制圖書內(nèi)容索引帶來了諸多便利。然而，自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法也面臨著一些挑戰(zhàn)[5，8]：一是準(zhǔn)確性有待提高。自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法主要依賴于計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)圖書內(nèi)容進(jìn)行處理和分析，其準(zhǔn)確性與算法和模型的優(yōu)劣密切相關(guān)，當(dāng)面對(duì)復(fù)雜和多樣的圖書內(nèi)容時(shí)，自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法可能存在誤判和漏判的情況，對(duì)內(nèi)容索引的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。二是自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法的靈活性有待增強(qiáng)?，F(xiàn)有的自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法主要依賴于預(yù)設(shè)的算法和模型對(duì)圖書內(nèi)容的處理和分析，在面對(duì)不同類型和題材的圖書時(shí)，可能需要投入大量時(shí)間和精力，針對(duì)特定需求進(jìn)行必要的優(yōu)化和調(diào)整，從而提升自動(dòng)編制內(nèi)容索引方法的實(shí)際應(yīng)用效果。

4 生成式人工智能在圖書內(nèi)容分析中的應(yīng)用

4.1 圖書內(nèi)容自動(dòng)摘要和關(guān)鍵詞提取

通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型[16]，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖書內(nèi)容的自動(dòng)摘要和關(guān)鍵詞提取，從而能夠讓讀者更快速地理解圖書的主要內(nèi)容和主題，這將大大提高讀者的閱讀效率，同時(shí)也為圖書的推廣和營銷提供有力支持。在具體應(yīng)用過程中，可以利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取摘要和關(guān)鍵詞，該模型能夠?qū)W習(xí)圖書內(nèi)容的內(nèi)在規(guī)律，用于生成高質(zhì)量的摘要和關(guān)鍵詞。同時(shí)，為了進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性和效率，還可以使用注意力機(jī)制等技術(shù)以更好地滿足讀者的需求。

4.2 圖書內(nèi)容語義檢索和可視化展示應(yīng)用

圖書內(nèi)容語義檢索和可視化展示能夠幫助讀者更好地理解和欣賞圖書的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，這種應(yīng)用方式不僅提高了讀者的閱讀體驗(yàn)，同時(shí)也為圖書的推廣和營銷提供了有力的支持。語義檢索是利用深度學(xué)習(xí)算法分析圖書內(nèi)容的語義信息[17]，通過深入理解和解析圖書內(nèi)容的語義信息，幫助讀者快速找到感興趣的書籍，為讀者提供了一個(gè)理解和查詢圖書的新視角。而可視化技術(shù)可以更直觀地展示圖書內(nèi)容的結(jié)構(gòu)和主題，如通過動(dòng)畫或圖形界面將書中的故事、角色、主題等元素可視化，這不僅能更好地幫助讀者理解圖書的內(nèi)容和價(jià)值，也能提高讀者的閱讀樂趣和享受。

4.3 圖書內(nèi)容的知識(shí)圖譜構(gòu)建和應(yīng)用

通過構(gòu)建圖書內(nèi)容的知識(shí)圖譜，可以深入理解和高效查詢圖書內(nèi)容，幫助讀者更好地理解圖書的內(nèi)容和主題，提高閱讀效果，從而為讀者提供個(gè)性化和精準(zhǔn)化的服務(wù)。在具體應(yīng)用中，可以利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)[15]，通過對(duì)圖書內(nèi)容的實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取等操作，構(gòu)建出結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，從而實(shí)現(xiàn)高效的知識(shí)查詢和推理。將知識(shí)圖譜應(yīng)用于智能問答和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，還可以為讀者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。在構(gòu)建知識(shí)圖譜的過程中，需要遵循一系列科學(xué)和規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)，以確保知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性。同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)圖書內(nèi)容知識(shí)圖譜的高效應(yīng)用，需要不斷地更新和完善圖書內(nèi)容知識(shí)庫，并針對(duì)不同的應(yīng)用場景進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

4.4 圖書內(nèi)容智能問答和推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

通過構(gòu)建知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖書內(nèi)容的深入理解和高效查詢，從而為讀者提供智能問答和推薦服務(wù)，不僅可以幫助讀者更快地找到所需信息，還能提高讀者的閱讀體驗(yàn)。具體實(shí)踐中，可以采用基于知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)[18-19]，根據(jù)讀者的提問，自動(dòng)檢索知識(shí)圖譜中的相關(guān)信息，并生成合理的回答，同時(shí)為確保檢索的準(zhǔn)確性和回答的合理性，需要為問答系統(tǒng)提供大量的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)。另外，可以使用基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法實(shí)現(xiàn)智能推薦服務(wù)，通過對(duì)讀者大量歷史閱讀數(shù)據(jù)的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)讀者閱讀偏好的精準(zhǔn)預(yù)測，推薦相關(guān)的圖書和內(nèi)容，進(jìn)而提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。通常這些算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，因此需要不斷優(yōu)化和改進(jìn)算法，以滿足讀者的需求和提高推薦的質(zhì)量。

5 生成式人工智能賦能圖書內(nèi)容索引編制的表現(xiàn)

5.1 提高圖書內(nèi)容索引編制的準(zhǔn)確性和效率

傳統(tǒng)的人工編制索引方法往往耗時(shí)且易出錯(cuò)，而生成式人工智能技術(shù)則可以自動(dòng)提取關(guān)鍵詞和主題，大幅度提高索引編制的準(zhǔn)確性和效率。具體而言，生成式人工智能可以通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，自動(dòng)分析圖書內(nèi)容，提取出關(guān)鍵詞、主題、人名、地名等重要信息。這種方法不僅可以減少人工提取的繁瑣過程，而且可以避免人為錯(cuò)誤，提高索引編制的準(zhǔn)確性。此外，生成式人工智能還可以通過語義理解技術(shù)，識(shí)別出同義詞、近義詞等相關(guān)詞匯，進(jìn)一步擴(kuò)大索引的覆蓋面。另外，通過對(duì)大量圖書內(nèi)容的數(shù)據(jù)挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在文本中的規(guī)律和趨勢，為索引編制提供更豐富的信息。

5.2 增強(qiáng)圖書內(nèi)容索引編制的個(gè)性化和智能性

生成式人工智能技術(shù)可以根據(jù)讀者的閱讀習(xí)慣和偏好，為讀者提供更加個(gè)性化和智能性的索引服務(wù)。首先，通過深度學(xué)習(xí)和分析讀者的閱讀歷史和偏好，建立讀者畫像，在深入了解讀者閱讀興趣和需求的基礎(chǔ)上，快速抽取并自動(dòng)生成符合讀者閱讀習(xí)慣的圖書內(nèi)容索引，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的圖書內(nèi)容索引生成服務(wù)，更好地滿足讀者的個(gè)性化需求，提高閱讀體驗(yàn)。其次，圖書內(nèi)容索引編制的智能性應(yīng)用也非常關(guān)鍵，可以根據(jù)圖書內(nèi)容、操作指令、應(yīng)用背景、目標(biāo)人群等信息，自主生成令編制者滿意且適合讀者的內(nèi)容索引，從而方便讀者更便捷地找到所需信息，不僅可以提高讀者的閱讀效率，還可以更加深入地理解和挖掘圖書內(nèi)容。

5.3 實(shí)現(xiàn)圖書內(nèi)容索引編制多語種和多格式的兼容性和互通性

隨著全球化進(jìn)程的加速，多語種和多格式的圖書內(nèi)容日益增多，這無疑給圖書內(nèi)容索引編制帶來了新的挑戰(zhàn)。生成式人工智能技術(shù)為實(shí)現(xiàn)圖書內(nèi)容索引編制的多語種和多格式的兼容性和互通性提供了可能。首先，生成式人工智能利用自然語言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同語種的自動(dòng)識(shí)別和處理。通過對(duì)大量圖書內(nèi)容的深度學(xué)習(xí)和分析，生成式人工智能能夠精準(zhǔn)地提取出相應(yīng)語種的關(guān)鍵詞和主題，生成相應(yīng)的內(nèi)容索引，實(shí)現(xiàn)跨語種的索引共享和交流。其次，生成式人工智能擁有格式轉(zhuǎn)換技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)不同格式的自動(dòng)轉(zhuǎn)換和處理。無論是紙質(zhì)書籍，還是電子書，甚至有聲書，生成式人工智能都能將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，保證生成的內(nèi)容索引適用于所有平臺(tái)和設(shè)備。此外，無論是手機(jī)、電腦、平板還是Kindle，生成式人工智能都能提供相應(yīng)的內(nèi)容索引以滿足不同平臺(tái)和設(shè)備的需求，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的索引共享和交換。

6 利用生成式人工智能技術(shù)編制圖書內(nèi)容索引的過程與保障策略

6.1 編制圖書內(nèi)容索引過程

根據(jù)生成式人工智能的工作原理與實(shí)施流程，利用生成式人工智能技術(shù)編制圖書內(nèi)容索引具體實(shí)施過程（如圖1）包括：（1）收集數(shù)據(jù)。收集書中的所有文本數(shù)據(jù)，可能涉及手動(dòng)輸入或使用光學(xué)字符識(shí)別（Optical Character Recognition， OCR）技術(shù)從掃描的書籍中提取文本。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)收集到的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理，包括清理和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，涉及去除格式化元素、處理拼寫錯(cuò)誤、標(biāo)準(zhǔn)化文本等。（3）訓(xùn)練模型。使用生成式人工智能模型進(jìn)行訓(xùn)練，從文本中提取有意義的信息，常見的模型類型包括RNN、Transformer、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory， LSTM）等。（4）生成索引。利用訓(xùn)練后的模型生成內(nèi)容索引，通常涉及將文本分成較小的塊，如句子或段落，然后使用模型對(duì)每個(gè)塊進(jìn)行編碼，以生成能夠表示其語義的索引。（5）優(yōu)化索引。對(duì)生成的初始索引進(jìn)行優(yōu)化與評(píng)估，以確保其準(zhǔn)確性和可讀性，可能涉及手動(dòng)編輯索引、使用其他算法對(duì)索引進(jìn)行排序或合并相似項(xiàng)。（6）后期處理。將生成的索引集成到圖書中，并對(duì)其進(jìn)行必要的后期處理，以確保其外觀和格式符合要求。

6.2 編制圖書內(nèi)容索引保障策略

生成式人工智能技術(shù)為編制圖書內(nèi)容索引帶來了革命性的變革，為了能更好地利用該技術(shù)為圖書生成高質(zhì)量內(nèi)容索引，在具體實(shí)施過程應(yīng)著重考慮以下幾方面的保障措施。

（1）確保高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)于生成式人工智能技術(shù)至關(guān)重要，也是確保生成圖書內(nèi)容索引質(zhì)量的關(guān)鍵因素。為確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可信度和全面性，一是需從圖書館、出版社、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、索引機(jī)構(gòu)或者圖書內(nèi)容索引數(shù)據(jù)庫等權(quán)威可靠的數(shù)據(jù)來源渠道獲取高質(zhì)量的圖書內(nèi)容數(shù)據(jù)。二是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除噪音和不相關(guān)的信息，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，如采用自動(dòng)化清洗工具進(jìn)行批量處理，去除無關(guān)的標(biāo)簽、格式錯(cuò)誤等。三是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，明確數(shù)據(jù)的語義和結(jié)構(gòu)，便于模型的學(xué)習(xí)和理解，如邀請(qǐng)專家標(biāo)注，或者使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法自動(dòng)標(biāo)注。四是采用同義詞替換、句子重組等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，以提高模型的泛化能力并優(yōu)化圖書內(nèi)容索引的生成質(zhì)量。

（2）堅(jiān)持多樣化的輸入

為生成更豐富多樣的圖書內(nèi)容索引，應(yīng)將多樣化的初始輸入或提示提供給模型。結(jié)合圖書的章節(jié)、主題或關(guān)鍵詞等信息作為生成內(nèi)容索引的輸入，進(jìn)一步提高生成圖書內(nèi)容索引的覆蓋率和相關(guān)性。具體來說，從圖書的目錄、章節(jié)、摘要等不同部分提取信息作為生成圖書內(nèi)容索引的依據(jù)，利用主題模型或關(guān)鍵詞提取技術(shù)獲取圖書的核心主題和關(guān)鍵詞，為模型提供更具體的輸入信息；同時(shí)，結(jié)合讀者的反饋和需求調(diào)整輸入以提高索引的實(shí)用性，根據(jù)讀者的查詢歷史、閱讀偏好等信息進(jìn)行個(gè)性化輸入設(shè)計(jì)，并嘗試使用不同的文本表示方法，或引入圖像、音頻等多模態(tài)信息作為輸入格式和表示方式，以激發(fā)模型的創(chuàng)造力和多樣性。

（3）選擇合適的模型并進(jìn)行調(diào)優(yōu)

選擇合適的模型并進(jìn)行調(diào)優(yōu)是確保生成圖書內(nèi)容索引質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。首先使用交叉驗(yàn)證方法對(duì)多個(gè)不同模型進(jìn)行性能評(píng)估，選擇性能最優(yōu)并且最適合圖書內(nèi)容索引生成的模型；其次對(duì)選定的模型使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索方法進(jìn)行學(xué)習(xí)率、批次大小等參數(shù)調(diào)優(yōu)，以優(yōu)化模型的訓(xùn)練效果；然后使用Dropout、L2正則化等技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行正則化，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力；最后采用Bagging或Boosting等方法對(duì)模型進(jìn)行集成，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

（4）進(jìn)行必要的人工干預(yù)與驗(yàn)證

盡管生成式人工智能技術(shù)在自動(dòng)文本生成方面取得了顯著進(jìn)展，但仍需引入人工干預(yù)，對(duì)生成的圖書內(nèi)容索引進(jìn)行審查和修改，以確保其與圖書內(nèi)容緊密相關(guān)且質(zhì)量達(dá)標(biāo)?？梢砸雽＜抑R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，建立專家系統(tǒng)或知識(shí)圖譜，輔助人工審查和修改過程，提高干預(yù)的準(zhǔn)確性和效率；制定詳細(xì)的審查和修改指南，并提供培訓(xùn)和支持，確保人工干預(yù)的一致性和準(zhǔn)確性；定期收集人工干預(yù)的反饋意見，以便對(duì)干預(yù)效果進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，提高干預(yù)的有效性；提供讀者反饋渠道，收集讀者對(duì)生成圖書內(nèi)容索引的意見和建議，以進(jìn)一步優(yōu)化模型和提高生成圖書內(nèi)容索引的質(zhì)量。

（5）注重安全與隱私保護(hù)

在利用生成式人工智能技術(shù)為新書編制內(nèi)容索引的過程中，保障讀者數(shù)據(jù)和模型的安全性至關(guān)重要。一是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理。讀者上傳的圖書內(nèi)容和索引數(shù)據(jù)必須經(jīng)過加密處理，以確保其機(jī)密性。建議采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的加密算法和安全協(xié)議來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的加密傳輸和存儲(chǔ)。二是要實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制策略。只有經(jīng)過授權(quán)的讀者才能訪問相關(guān)數(shù)據(jù)，以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問造成數(shù)據(jù)泄露。需要設(shè)定適當(dāng)?shù)脑L問控制級(jí)別，確保數(shù)據(jù)的安全。三是對(duì)模型進(jìn)行保護(hù)。要采取多種方法來保護(hù)模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和安全性，如模型加密、加上水印等。四是定期進(jìn)行合規(guī)性審查。需要與法律顧問合作，及時(shí)了解和遵守相關(guān)法律法規(guī)，確保應(yīng)用生成圖書內(nèi)容索引的人工智能技術(shù)符合相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。

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作者簡介：劉雙，通訊作者，碩士，徐州醫(yī)科大學(xué)圖書館副研究館員，研究方向?yàn)閳D書館知識(shí)與社會(huì)化服務(wù)、索引學(xué)；錢澄澄，空軍勤務(wù)學(xué)院圖書館館員，研究方向?yàn)橘Y源建設(shè)與閱讀推廣；王德廣，博士，徐州醫(yī)科大學(xué)圖書館，教授，研究方向?yàn)閳D書館管理與目錄索引學(xué)。

收稿日期：2024-07-30編校：鄭秀花 李萍