单晨

图书、文献、数据等知识资源是图书情报领域的核心载体，该领域的核心工作围绕资源采集整合、规范组织、安全存储、精准检索、深度分析及高效服务推进，核心目标是帮助用户快速获取所需信息，为其学习深造、学术研究及决策制定筑牢根基。为促进图书情报领域高质量发展，满足用户多元化知识服务需求、优化服务、提升满意度，可以将人工智能（AI）应用于图书情报分类与管理工作，增强分类的科学性、提升管理的高效性。本文聚焦人工智能在图书情报分类与管理中的应用，探究应用过程中的挑战与应对策略，旨在为图书情报分类与管理提供指导，保障分类质量与管理效果。

当今社会，数字资源呈爆炸式增长态势，学术出版物、电子图书、网络信息等各类资源以指数级速度递增。依赖人工操作的传统分类编目与管理方式，已难以适配复杂且庞大的信息处理需求。这不仅会影响分类与管理任务的高效完成，还会降低用户的知识服务体验。为此，需要采取合理举措突破传统图书情报分类与管理方式的困境，提升分类管理的专业化水平。在信息时代背景下，人工智能技术快速发展，其具备的强大数据处理、模式识别和自主学习能力，能够为图书情报分类与管理提供技术支持，确保知识服务质量，提升用户对服务的满意度。因此，需要深入研究人工智能，将其科学应用于图书情报分类与管理工作，助力图书情报工作实现智能化发展。

人工智能在图书情报分类中的应用

自动分类与编目系统

在传统分类与编目模式下，专业人员需要逐一分析文献主题、标注分类号并完成元数据著录。虽然人工文献分类与编目方式能够在一定程度上完成工作任务，但工作时效与精确度难以得到充分保障。随着人工智能技术的不断迭代升级，将其应用于图书情报分类领域，可快速解析文献的题名、摘要、关键词甚至全文内容；同时，在预训练深度学习模型的支撑下，能够迅速且精准地识别文献核心概念与主题特征，自动匹配最优分类标引。例如，针对主题为“卷积神经网络在图像识别中的应用”的文献，人工智能可凭借强大的信息分析与数据处理能力，将其准确归入“TP391.4”计算机视觉类别，还能自动生成涵盖作者、出版单位、主题词等完整信息的元数据记录。这一应用不仅能提高分类与编目效率，保证工作精准度，还可以降低人工运营成本，缓解运营压力。因此，在信息爆炸时代，亟须强化人工智能在图书情报分类中的应用，确保工作效率与质量，减轻运营负担。

知识图谱构建助力分类优化

知识图谱技术基于实体识别、关系抽取、图计算等人工智能方法，能够从海量文献资源中自动提取关键概念、人物、机构、地点等实体，厘清实体间的复杂语义关系，构建多维度知识网络。将知识图谱技术运用于图书情报分类实践，可以打破文献资源的孤立性，增强知识间的联系性。例如，当“量子计算”的主题论文被纳入知识图谱后，系统会自动将其与相关科学家、研究机构、理论基础和应用领域等实体建立关联，进而构建完整的知识语境。对用户而言，他们不仅可以通过传统检索方式获取所需的知识资源，还可以依托知识图谱中的语义路径探索知识间的内在联系，从而拓宽自身知识视野，提高知识储备水平与学术研究能力。为拓展知识服务的深度和广度，需要积极引入知识图谱技术，推动图书情报分类工作向智慧化转型，为用户提供优质的知识服务体验。

文本挖掘与分析技术

随着社会数字化进程的推进，文本挖掘与分析技术得到显著发展。将该技术应用于图书情报分类，可以推动分类工作自动化发展，提高文献资源分类的精准度与效率。为实现图书情报精准分类目标，需要加大该技术在图书情报分类中的应用力度。在应用过程中，需要遵循以下流程。首先，数据预处理与特征提取。数据预处理与特征提取是应用文本挖掘与分析技术进行图书情报分类的首要步骤。在数据预处理阶段，需要利用该技术对原始文献的全文、摘要及元数据进行清洗、分词、去除停用词等自然语言处理，形成机器可识别的语料；在特征提取阶段，可以借助TF-IDF、词嵌入等算法将文本中的词语转化为数值化向量，快速且准确地捕捉关键词汇及其在上下文中的语义特征，为后续文本分析工作的高效开展奠定基础。其次，核心模式识别与分类。可以将预处理后的文本向量输入已训练完成的机器学习模型，进而自动识别不同类别文献的深层语义模式与主题分布规律。最后，分类决策与输出。分类决策与输出是文本挖掘与分析技术在图书情报分类中的最终环节。在该环节，可以依托模型识别的语义模式，为文献资源匹配合适的主题词，明确分类号，从而落实分类任务，既能为用户检索文献提供便利，也能提高文献检索的精准度。

人工智能在图书情报管理中的应用

智能检索与个性化推荐

传统图书情报检索依赖关键词匹配模式，这一模式存在显著局限，难以精准捕捉用户检索行为背后的真实需求。例如，当用户输入“人工智能在医学领域的应用案例”进行检索时，系统仅能批量抓取含对应关键词的文献，产出的大量结果往往偏离用户实际关注的AI辅助诊断、智能健康管理等核心方向，无法适配学术研究与知识学习对文献的精准化需求。引入智能技术后搭建的检索体系，能够依托自然语言处理技术解读检索内容的语义，摆脱了关键词匹配的单一束缚，即便用户检索表述不够完整规范，也能精准定位核心诉求，实现文献匹配与实际需求的深度契合。同时，该体系整合的个性化推荐功能，通过协同过滤、内容分析及深度学习算法勾勒清晰的用户兴趣图谱。若用户长期检索深度学习在医学影像分析领域的相关内容，系统会主动推送有关该内容的前沿文献。这种模式既能提高检索效率，又能精准对接个性化需求，优化知识服务体验，增强用户对图书情报服务的依赖度。

大数据分析辅助管理

为提高图书情报管理水平，需要将大数据分析技术应用于图书情报管理人工智能系统建设，以加强文献资源建设、优化服务流程、保证管理决策的科学性与可靠性。在文献资源建设方面，依托大数据分析技术，可综合分析借阅数据、下载统计、引文数据、课程设置等多源信息，构建科学的资源评估模型，精准预测学科资源需求，为采购计划制定提供依据。这不仅可以提升文献资源建设水平，满足用户对文献的需求，还可以合理控制采购成本，提高资金利用率。在优化服务方面，大数据分析技术在优化知识服务方面发挥重要作用。大数据分析技术可深度挖掘用户行为数据与空间使用数据，精准定位服务短板，为针对性改进措施的制定提供依据，进而提升服务质量。例如，通过数据分析发现图书借阅流程较为复杂，可以通过引入信息技术、优化借阅流程等方式，提高借阅效率。在管理决策方面，图书情报机构需依托科学决策实现可持续发展，而大数据分析技术驱动的人工智能系统，可对学术发展趋势、科研合作网络开展深层次研判，助力机构明确特色馆藏建设方向、优化发展布局、提升整体运营水平。

自动化流程与虚拟助手

在图书情报管理中应用自动化流程与虚拟助手，可以为图书情报管理搭建高效运营架构，推动服务品质迭代与用户满意度提升。从自动化流程的角度分析，智能技术是自动化流程的核心支撑，能够推动采访、编目、流通等核心业务的自动化重塑。例如，在采访环节，智能采选终端可自主推进订单处理，通过内置核验算法完成资源重复筛查，关联财务系统实现对账自动化，显著压缩流程周期；编目工作可借助智能标引系统，精准捕获文献元数据后自动完成分类标引，在减少人工编目偏差的同时提升处理效能。在流通场景中，智能周转平台通过整合物联网技术与需求预判模型，可以对馆藏图书开展动态调配，优化架位规划与库存管控精度。从虚拟助手的角度分析，传统图书情报机构的人工咨询服务，难以满足用户随时随地的咨询需求。基于自然语言处理和知识图谱技术的虚拟助手，可以提供7×24小时智能咨询服务。虚拟助手能够理解复杂的自然语言问询，也能根据对话的上下文提供个性化指导建议，可以大幅提升用户问题解决效率，保障服务的及时性与专业性。对图书馆馆员而言，可从重复性咨询工作中解放出来，专注于知识服务深化、科研支持等更高价值的工作，在满足用户深层次知识服务需求的基础上，助力图书情报机构实现高质量发展。

人工智能在图书情报分类与管理中面临的挑战与应对策略

挑战分析

当前，人工智能在图书情报分类与管理中的应用已取得一定成效，但仍面临多重挑战。一是数据质量参差不齐与算法偏见问题凸显。训练数据的质量直接影响人工智能系统的性能。然而，图书情报机构的数据普遍存在格式不统一、元数据缺失、标注标准不一等问题，难以满足模型训练数据的高质量要求。如果训练数据的代表性不强，容易导致算法产生歧视性结果。例如，在主题分类时，算法会因训练数据中边缘学科样本匮乏，过度偏向主流研究领域进行分类，忽视边缘学科文献的精准归类，导致分类整体精准度降低，无法充分满足用户多元化检索需求。二是技术门槛较高与复合型人才短缺制约发展。人工智能在图书情报分类与管理中的应用涉及多门学科，对复合型人才需求迫切。但当前多数机构人才储备不足，难以支撑自动化、智能化分类与管理工作的深度推进。三是伦理隐私风险与算法黑箱问题亟待解决。智能系统虽然能通过收集和分析用户数据为其提供个性化服务，增强他们对知识服务的体验，但存在用户隐私泄漏风险，易引发用户不满；同时，人工智能驱动的分类与管理决策透明度较低，导致部分用户对分类结果存疑，质疑管理决策的科学性与公正性。四是系统运维成本高昂与可持续发展压力巨大。人工智能在图书情报分类与管理中的应用，不仅需要前期投入大量资金采购硬件与软件，还需在后续运营阶段投入大量资金用于维护系统、设备升级与技术迭代。多数图书情报机构的资金实力薄弱，过高的运营成本会加重经济负担，制约智能化建设的可持续推进。

应对策略

为破解人工智能在图书情报分类与管理中的应用难题，充分释放技术赋能价值，可以从以下角度提出解决方案。在数据治理方面，以标准化建设夯实数据底座，系统推进数据治理工作。例如，制定统一的数据采集规范、存储标准及元数据体系，搭建适配异构资源的数据库架构；采用智能清洗工具与人工复核联动机制，完成数据去冗、缺项补全及格式规整，为模型训练提供高精准数据支撑。同时，建立全流程偏见管控体系，运用特征解析算法筛查训练数据及分类结果中的潜在偏差，通过扩充多元样本、动态调整算法权重校正偏差，保障分类与管理决策的公平性与包容性。在人才培育方面，可以构建“专业+技术”复合型人才供给体系。图书情报机构可以联合高校、科研院所共建实践基地，推动课程体系革新，增设智能标引、算法适配等交叉学科课程，优化人才培育工作，保证人才培养效果；建立内部轮岗与外部研修机制，促进业务与技术人员知识互通，依托实际项目打磨实操能力，为智能化分类管理工作深度落地提供核心人才保障。此外，需要开展精准调研，了解现有图书馆馆员的人工智能素养与专业能力，制订个性化培训方案，通过系统指导助力馆员专业能力提升。在伦理隐私方面，需要制定严格的数据隐私保护制度，采用数据脱敏、差分隐私等技术保护用户信息，避免出现侵犯用户隐私问题，降低法律风险。同时，需要推进可解释人工智能技术的发展，增强算法透明度，提升用户对图书情报分类结果与管理决策的信任度。在可持续发展方面，图书情报机构需拓宽资金筹措渠道，通过争取政府专项扶持资金、开展社会合作、申请科研项目资助等方式充实资金储备，适配智能化建设需求。在智能化建设前期，可以优先选择开源技术方案，降低初期投入成本。在建设中期与后期，需要结合实际情况优化资金配置，完善预算管理与资金使用监督机制，精准控制建设与维护成本。此外，可以建立科学的投资回报评估体系，定期评估人工智能应用效益，动态调整智能化发展战略，确保建设方向与实际需求精准匹配。

综上所述，人工智能与图书情报分类与管理工作的深度融合是时代发展的趋势。为紧跟时代发展步伐，推动自身现代化发展，图书情报机构需精准把握人工智能及图书情报分类与管理的融合逻辑，构建完善的人工智能在图书情报分类与管理中的应用体系，科学指导分类与管理工作，提高知识服务质量与效能，为知识传承与创新提供坚实支撑。

（作者单位：海军航空大学图书馆）