目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統、服務內容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現服務優化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內容分析法剖析目前國內外典型學術平臺的智慧閱讀服務現狀，總結存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。個性化選擇的界面信息資源搜集與表達方式，各種服務可以匯集到一個平臺上。安徽智慧導讀預算

大數據和人工智能技術極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優化移動閱讀、數字閱讀的外部語義增強環境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數字筆記和數字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內容的再生產或再創作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數據中“學習”并“理解”內容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯關系，提供與文獻相關的數據、代碼、項目、視頻講解等服務。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關內容，自動實現知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。智能化智慧導讀采購在語義關聯矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

信息技術是閱讀服務創新的**驅動力，AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內容，這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。國內外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統學術閱讀平臺，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。

智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分，具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集，產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據（即智慧數據），智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據，隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成，首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據，其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據，通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務，具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程，智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。為用戶提供不受時空限制的智慧教育、智慧研 創、終身學習的服務。

智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；智慧導讀的作用，在于提供智慧養分，滋養精神成長。江蘇咨詢智慧導讀

引導書友去聽書，這就是讀書群每周領讀一本書的意義。安徽智慧導讀預算

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能，從而極大提升了數字文獻管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機器學習算法，智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻資源，精細為每篇文獻分派類別標簽，并提取出**關鍵詞及主題要點，不僅削減了人工整理的時間成本，還減少了人為方面的錯誤，提升了文獻分類的精細度；智慧圖書館可以生成簡要的文獻摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻。安徽智慧導讀預算