AI賦能館藏分類新范式

隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展及其在眾多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖書館面臨深刻變革。傳統(tǒng)圖書分類體系盡管在資源組織與檢索中發(fā)揮著重要作用，但其局限性在數(shù)字化時(shí)代日益凸顯。如何有效利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖書分類體系的動(dòng)態(tài)化、多維化與全球化，成為當(dāng)前圖書館領(lǐng)域亟待解決的重要問題。現(xiàn)從技術(shù)路徑、可行性評(píng)估、實(shí)踐案例及未來挑戰(zhàn)等方面，概括人工智能技術(shù)在圖書分類體系中的應(yīng)用進(jìn)展，以期為圖書館的轉(zhuǎn)型發(fā)展提供理論參考和實(shí)踐指引。

在信息化時(shí)代，傳統(tǒng)的圖書分類體系面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，圖書分類工作正在朝著智能化方向發(fā)展。這種轉(zhuǎn)型不僅提高了圖書管理效率，還為讀者提供了更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的信息服務(wù)。

傳統(tǒng)的圖書分類方法主要依賴人工操作。這種方法的精準(zhǔn)度在很大程度上取決于工作人員的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，且在處理大量圖書和交叉學(xué)科新書時(shí)，分類效率和準(zhǔn)確性往往成為制約服務(wù)質(zhì)量的瓶頸。另外，由于分類工作具有一定的主觀性，可能導(dǎo)致分類不一致或出現(xiàn)錯(cuò)誤。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)的應(yīng)用，使圖書分類和歸檔的自動(dòng)化成為可能。這種自動(dòng)化的分類方法不僅極大地提高了工作效率，還顯著減少了人為因素帶來的誤差。智能化的圖書分類系統(tǒng)可通過學(xué)習(xí)和分析大量圖書數(shù)據(jù)，建立一個(gè)包含豐富特征的知識(shí)庫，在這個(gè)知識(shí)庫的支持下，系統(tǒng)可以多維度理解圖書內(nèi)容和主題，進(jìn)而將其歸入相應(yīng)的分類。當(dāng)用戶進(jìn)行檢索時(shí)，系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的查詢意圖，快速、準(zhǔn)確地提供相關(guān)圖書推薦。此外，智能化分類系統(tǒng)還可以根據(jù)用戶的閱讀歷史和偏好，提供個(gè)性化的書籍推薦服務(wù)，不僅可以提升用戶的閱讀體驗(yàn)，還能顯著提高圖書館的資源利用率和用戶滿意度。

總之，人工智能技術(shù)的應(yīng)用為圖書館傳統(tǒng)的圖書分類方法帶來了革命性變革。通過智能化的技術(shù)手段，圖書館可以更精準(zhǔn)地管理海量的圖書資源，同時(shí)為讀者提供便捷和個(gè)性化的信息服務(wù)。

傳統(tǒng)分類和AI驅(qū)動(dòng)分類的核心特點(diǎn)

圖書館經(jīng)典分類法包括《杜威十進(jìn)制分類法》（DDC）、《美國國會(huì)圖書館分類法》（LCC）、《國際十進(jìn)分類法》（UDC）和《中國圖書館分類法》（CLC）。CLC是國內(nèi)95%以上的圖書館使用的分類法，其他分類法只在少數(shù)外文圖書館或特殊館藏中使用?！吨袊鴪D書館分類法》是中華人民共和國成立后編制的，1975年發(fā)布第一版，歷經(jīng)多次修訂，最新版本為2010年發(fā)布的第五版。

如表1所示，傳統(tǒng)分類和AI驅(qū)動(dòng)分類的核心特點(diǎn)如下：傳統(tǒng)分類的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、標(biāo)準(zhǔn)化，缺點(diǎn)是不夠靈活，依賴人工，且難以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；AI驅(qū)動(dòng)分類則具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)、自動(dòng)化特點(diǎn)，能夠處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，但缺乏透明性，存在數(shù)據(jù)偏見，需要持續(xù)優(yōu)化。

1.人工依賴性與效率瓶頸

傳統(tǒng)圖書分類體系高度依賴館員的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷。人工分類效率受到人力資源成本與培訓(xùn)周期的嚴(yán)重制約，且分類一致性易受個(gè)人主觀因素影響。聯(lián)機(jī)計(jì)算機(jī)圖書館中心（OCLC）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，人工分類錯(cuò)誤率平均達(dá)到5%—10%。這種人工依賴性不僅顯著增加了圖書館運(yùn)行成本，而且導(dǎo)致不同館員的分類標(biāo)準(zhǔn)存在顯著差異，影響了分類結(jié)果的客觀性和一致性。

2.靜態(tài)框架與新興學(xué)科適配不足

傳統(tǒng)分類法的修訂周期較長，難以及時(shí)適應(yīng)快速增長的交叉學(xué)科需求。以《中國圖書館圖書分類法》為例，其于2007年修訂第四版，2010年正式發(fā)行第五版，耗時(shí)3年之久。這種滯后性使得圖書館難以有效組織和檢索新興學(xué)科、交叉學(xué)科以及邊緣學(xué)科的文獻(xiàn)資源，如人工智能倫理、元宇宙等，這些領(lǐng)域長期缺乏科學(xué)實(shí)時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化分類號(hào)，已成為制約圖書館資源組織效率的重要因素。

3.單一維度檢索的局限性

傳統(tǒng)線性分類體系無法滿足用戶日益增長的多維度檢索需求。研究數(shù)據(jù)表明，超過70%的用戶期望能夠通過多標(biāo)簽組合進(jìn)行資源檢索。然而，傳統(tǒng)分類法在支持多維度檢索方面存在顯著缺陷。這種檢索局限性嚴(yán)重限制了用戶發(fā)現(xiàn)相關(guān)文獻(xiàn)的可能性，影響了用戶的整體體驗(yàn)。

4.語言與文化偏差

現(xiàn)有圖書分類法多基于特定語言和文化背景構(gòu)建，存在明顯的文化適配性問題。DDC以英語文獻(xiàn)為核心，而CLC以中文文獻(xiàn)為核心，不同的分類法對(duì)非本土化文化主題的分類劃分精細(xì)程度明顯不足，這種偏差導(dǎo)致跨文化資源組織效率有待提升。例如，在中文古籍分類過程中，DDC往往難以準(zhǔn)確反映其獨(dú)特的文化內(nèi)涵和學(xué)科特點(diǎn)，影響了分類的準(zhǔn)確性和適用性。

AI技術(shù)在圖書分類中的應(yīng)用

在信息化時(shí)代，AI技術(shù)的快速發(fā)展為圖書館服務(wù)帶來了革命性變革，尤其是在傳統(tǒng)的圖書分類工作中。隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的圖書分類方法正在被智能化工具所替代。通過AI先進(jìn)的計(jì)算方法，如自然語言處理（NLP）、圖像識(shí)別等，可以高效、準(zhǔn)確地完成圖書分類工作，極大地提升了圖書館的服務(wù)質(zhì)量和工作效率。

1.實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分類

通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別圖書內(nèi)容，并將其歸入相應(yīng)的類別。這種智能化分類系統(tǒng)不僅提高了圖書分類的速度和準(zhǔn)確性，還極大地增強(qiáng)了讀者檢索圖書的便捷性。例如，南京大學(xué)利用“FIND+”平臺(tái)提供獲得授權(quán)的國外出版商合法元數(shù)據(jù)和先進(jìn)的外文多語種搜索技術(shù)，為用戶提供學(xué)術(shù)資源發(fā)現(xiàn)和共享服務(wù)。

2.提高圖書館管理效率

圖像識(shí)別和自動(dòng)分類技術(shù)的應(yīng)用，推動(dòng)圖書分類和上架工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理，大幅減少了圖書館工作人員的工作量。同時(shí)，AI的數(shù)據(jù)分析功能可以幫助圖書館管理者更好地理解讀者行為，預(yù)測(cè)借閱趨勢(shì)，為制定科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支持。

3.提高圖書館信息檢索效率

通過自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，系統(tǒng)能夠理解用戶的查詢意圖并提供更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。例如，愛荷華大學(xué)圖書館采用AI技術(shù)分類開發(fā)的信息共享空間，極大地提高了紙質(zhì)圖書的借閱率。

4.AI技術(shù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

對(duì)于經(jīng)費(fèi)較少的小型圖書館而言，系統(tǒng)的維護(hù)和更新需要專業(yè)的技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)，這會(huì)增加長期的運(yùn)營成本。此外，隨著AI技術(shù)的深入應(yīng)用，圖書館工作人員的角色發(fā)生了變化，這就要求圖書館對(duì)現(xiàn)有員工進(jìn)行培訓(xùn)，幫助他們掌握新技術(shù)和工具的使用方法。

綜上所述，人工智能技術(shù)在圖書館中的應(yīng)用正處于快速發(fā)展階段，其在促進(jìn)傳統(tǒng)圖書分類體系的轉(zhuǎn)型發(fā)展方面具有巨大的潛力和價(jià)值。

人工智能賦能圖書分類的路徑技術(shù)基礎(chǔ)

自然語言處理（NLP）技術(shù)的發(fā)展為圖書分類帶來了革命性突破。通過預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、GPT-4）的文本語義分析技術(shù)，可以高效提取文獻(xiàn)主題特征并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分類標(biāo)簽匹配。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，BERT在圖書摘要分類任務(wù)中準(zhǔn)確率可達(dá)89%。此外，這些模型能識(shí)別文本中的多義詞和隱含含義，顯著提升分類的智能化水平。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)為分類規(guī)則的構(gòu)建帶來了新的可能性。監(jiān)督學(xué)習(xí)模型可利用歷史分類數(shù)據(jù)（如MARC記錄）構(gòu)建分類規(guī)則，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如LDA主題模型）可發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)間的隱含關(guān)聯(lián)。通過聚類分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)識(shí)別出文獻(xiàn)中的跨學(xué)科主題。

知識(shí)圖譜技術(shù)的運(yùn)用構(gòu)建了學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科概念的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。例如，“量子計(jì)算”這一概念可同時(shí)鏈接至“計(jì)算機(jī)科學(xué)”與“物理學(xué)”節(jié)點(diǎn)。這種知識(shí)圖譜不僅反映了知識(shí)體系的動(dòng)態(tài)演化過程，還為用戶提供了多元化的檢索路徑。

應(yīng)用場(chǎng)景

自動(dòng)分類標(biāo)引系統(tǒng)的引入顯著提升了分類效率。以深圳圖書館為例，引入AI輔助系統(tǒng)后，分類效率提升了60%，錯(cuò)誤率降至3%。該系統(tǒng)通過分析文獻(xiàn)內(nèi)容，自動(dòng)分配分類號(hào)并提供分類建議，供館員審核，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分類。

多維度標(biāo)簽擴(kuò)展有效提升了資源檢索的靈活性和準(zhǔn)確性。AI技術(shù)可為傳統(tǒng)分類號(hào)添加動(dòng)態(tài)標(biāo)簽（根據(jù)專業(yè)文本描述、檢索趨勢(shì)、跨領(lǐng)域關(guān)聯(lián)、用戶偏好等生成和更新），滿足不同用戶的個(gè)性化需求?？缯Z言分類適配技術(shù)實(shí)現(xiàn)了不同語言分類體系的無縫銜接?；跈C(jī)器翻譯與跨語言模型（如XLM-R），研究者正在探索中英文分類體系的自動(dòng)映射，促使CLC與DDC之間可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換。

人工智能賦能圖書分類的可行性評(píng)估

技術(shù)可行性

在技術(shù)優(yōu)勢(shì)上，開源工具（spaCy、fastText等）的普及降低了技術(shù)門檻，圖書館的數(shù)字資源為模型訓(xùn)練提供了數(shù)據(jù)支撐。這些工具和資源的可獲得性使中小型圖書館也能開展AI分類嘗試。在面臨的挑戰(zhàn)方面，AI分類對(duì)小語種文獻(xiàn)的處理能力不足，且模型可解釋性較差，易引發(fā)爭(zhēng)議，這些問題需要通過開發(fā)有針對(duì)性的小語種增強(qiáng)學(xué)習(xí)模型和可解釋性AI技術(shù)來解決。

經(jīng)濟(jì)可行性

成本效益分析表明，依據(jù)規(guī)模初期開發(fā)成本約為10萬—50萬元，但長期可節(jié)省50%以上的人工成本。這對(duì)資金有限的中小型圖書館尤為重要。在隱性收益方面，檢索效率的提升可顯著提高用戶滿意度，間接提高圖書館資源利用率。例如，用戶文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)效率的提升可能會(huì)促進(jìn)圖書館資源使用量的增加。

社會(huì)可行性

在用戶接受度方面，年輕用戶對(duì)AI分類的接受度較高（超過80%），而傳統(tǒng)用戶仍依賴原有體系。這種接受度差異需要通過系統(tǒng)化的用戶教育和培訓(xùn)來彌合。館員角色轉(zhuǎn)型要求其掌握AI工具使用與數(shù)據(jù)審核技能，這對(duì)職業(yè)培訓(xùn)提出新的要求。圖書館需要制訂系統(tǒng)的培訓(xùn)計(jì)劃，幫助館員適應(yīng)AI時(shí)代新的角色要求。

實(shí)踐案例與挑戰(zhàn)

成功案例

深圳圖書館通過AI輔助系統(tǒng)優(yōu)化分類流程，錯(cuò)誤率降低至3%，分類效率提升60%。該系統(tǒng)不僅提高了分類效率，還顯著提升了分類的準(zhǔn)確性。OCLC的WorldCat項(xiàng)目利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法統(tǒng)一全球書目數(shù)據(jù)的分類標(biāo)準(zhǔn)，覆蓋1.5億條記錄，展示了AI技術(shù)在大規(guī)模分類組織中的巨大應(yīng)用潛力。

主要挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是AI分類系統(tǒng)實(shí)施過程中必須面對(duì)的重要挑戰(zhàn)。歷史數(shù)據(jù)中的分類錯(cuò)誤需進(jìn)行大規(guī)模清洗（如美國國會(huì)圖書館發(fā)現(xiàn)20%的MARC記錄存在標(biāo)簽不一致問題），需要投入大量的人力和時(shí)間。另外，倫理與隱私問題也日益凸顯，在使用用戶數(shù)據(jù)時(shí)需要進(jìn)行嚴(yán)格的匿名化處理，以防隱私泄露。如何在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的前提下有效利用數(shù)據(jù)，成為亟待解決的重要問題。

實(shí)施建議與未來展望

分階段推進(jìn)策略

在短期目標(biāo)上，采用“人機(jī)協(xié)同”模式，AI承擔(dān)80%的常規(guī)分類任務(wù)，復(fù)雜案例由人工審核，如跨學(xué)科文獻(xiàn)。這種模式在保證分類質(zhì)量的同時(shí)，為館員提供了學(xué)習(xí)AI工具的過渡期。在長期愿景上，構(gòu)建全自動(dòng)分類系統(tǒng)，并輔以人工審核機(jī)制。全自動(dòng)分類系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)需要持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)積累。

開放合作生態(tài)

圖書館應(yīng)積極與高校、科技公司共建開源分類模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與算法共享。這種開放合作模式能夠促進(jìn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和創(chuàng)新發(fā)展。

用戶教育創(chuàng)新

如表2所示，通過新舊分類對(duì)照表（如G250→AI-G250-B動(dòng)態(tài)標(biāo)簽）與交互式可視化工具，可顯著降低用戶的適應(yīng)成本。例如，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)可用于展示新的分類體系，讓用戶更直觀地理解變革。

在混合分類生態(tài)方面，探索傳統(tǒng)分類法與AI動(dòng)態(tài)標(biāo)簽的深度融合，如“中圖法分類+知識(shí)圖譜”模式。這種混合分類體系可充分展現(xiàn)傳統(tǒng)分類的穩(wěn)定性和AI技術(shù)的創(chuàng)新性。在倫理框架構(gòu)建方面，制定AI分類的倫理準(zhǔn)則，包括文化公平性、透明度等。準(zhǔn)則還需涵蓋數(shù)據(jù)隱私、算法公平性和用戶權(quán)益等重要議題。

人工智能技術(shù)為傳統(tǒng)圖書分類體系的智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)和實(shí)踐路徑。然而，其成功實(shí)施依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持、跨學(xué)科協(xié)作以及漸進(jìn)式的實(shí)施策略。后續(xù)研究需重點(diǎn)關(guān)注小語種支持、模型可解釋性提升及倫理風(fēng)險(xiǎn)防控等關(guān)鍵問題，以實(shí)現(xiàn)從“靜態(tài)分類”向“智慧服務(wù)”的跨越式發(fā)展。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，人工智能將更加深入地融入圖書分類體系的各個(gè)層面，為讀者提供更科學(xué)化、人性化和個(gè)性化的文獻(xiàn)資源信息服務(wù)，促進(jìn)圖書館智能化管理水平的提升。

（作者單位：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館）