人工智能技术在目录和元数据领域的应用

上篇博文翻译了PCC人工智能和机器学习战略规划任务组最终报告的“执行摘要”:

PCC Task Group on AI and Machine Learning for Cataloging and Metadata: Final Report. 2024-4-15. [30页]. https://www.loc.gov/aba/pcc/taskgroup/TG-Strategic-Planning-AI-final-report.pdf

参见:PCC人工智能和机器学习战略规划任务组最终报告(2024-8-10)/posts/2024/0810/6285

该小组的主要工作是2024年3月在相关邮件组进行的一项问卷调查(环境扫描),调查结果分析占据了最终报告一半篇幅。还是让Kimi(https://kimi.ai)帮着详细解读全文。

Kimi文件解读功能升级,初读后会给出3个提示问题,点击即可继续解读(如此循环)。同一文件,多次上传,Kimi给出的提示问题不尽相同,而回复也不完全相同。感觉每个问题都可以是研究论题,下述问题就是个好论题,回复结合了调查问卷分析中的内容。2次回复略有不同,同录于下。

报告中提到的AI和ML技术在目录和元数据领域的具体应用有哪些?

  • (回复1)报告中提到了AI和ML技术在目录和元数据领域的一些具体应用,包括但不限于以下几个方面:

1. **自动化例行技术服务任务**:使用AI技术帮助自动化图书馆目录和元数据工作中的重复性任务。

2. **分配主题词和分类**:使用机器学习或大型语言模型(LLM)来帮助分配主题词或分类标记,例如使用Annif工具自动分配主题词。

3. **文本分类或聚类**:应用机器学习工具对文本进行分类或聚类,以改善数字资源的主题索引。

4. **创建训练数据集**:使用图书馆管理的书目记录或其他数据创建训练数据集,用于训练AI模型。

5. **改进现有元数据**:使用机器学习工具识别和优先处理需要改进的现有元数据。

6. **生成知识图谱或链接数据实体**:使用AI工具创建知识图谱或链接数据,以增强资源的描述和发现。

7. **生成描述性元数据**:使用AI技术生成书籍或其他资源的描述性元数据。

8. **使用AI生成书目记录**:例如,使用ChatGPT生成书目记录的草稿。

9. **使用AI进行元数据修复**:如使用AI工具批量更新地理空间元数据。

10. **标准化项目描述**:使用AI技术根据特定标准(如ANSI/NISO Holdings规格)标准化项目描述,并增强缺失的时间顺序信息。

11. **OCR和元数据输入**:使用AI进行光学字符识别(OCR),并将扫描的文本转换为符合特定格式的元数据。

报告还指出,尽管一些机构在这些领域取得了不同程度的成功,但也有报告失败或结果不尽人意的情况,以及对AI作为目录工具能力的普遍不信任。此外,报告强调了在实施AI和ML技术时需要考虑的伦理问题,如数据隐私、安全性、偏见和错误信息等

  • (回复2)报告中提到了多种人工智能(AI)和机器学习(ML)在目录和元数据工作中的应用,具体包括:

1. 自动化常规技术服务任务:使用AI技术帮助自动化图书馆目录和元数据工作中的重复性任务。

2. 分配主题词或术语:使用机器学习或大型语言模型(LLMs)来分配主题词或术语,例如使用Annif平台自动为图书馆资源分配主题词。

3. 文本分类或聚类:应用机器学习工具对文本进行分类或聚类,以改善数字资源的主题索引。

4. 创建训练数据集:使用图书馆管理的书目记录或其他数据创建训练数据集,用于训练AI模型。

5. 识别和优先处理需要改进的元数据:使用机器学习工具识别现有元数据中需要改进的部分。

6. 创建知识图谱或链接数据实体:使用AI/机器学习工具生成知识图谱或链接数据实体。

7. 生成描述性元数据:使用AI技术生成书籍或其他资源的描述性元数据。

8. 使用AI编写代码或脚本:帮助自动化重复性任务,例如使用ChatGPT或其他AI助手。

9. 使用AI增强记录:在电子资源记录知识库中使用AI增强记录,提高元数据质量。

10. 使用AI进行元数据修复:例如,使用ChatGPT进行地理空间元数据的修复。

11. 使用AI进行标准化和增强:例如,使用AI标准化项目描述并增强缺失的时间顺序信息。

12. 使用AI进行主题分析和分类:尽管报告中提到目前LLMs在这方面尚未成熟,但这是未来发展的一个方向。

报告还指出,尽管有些应用已经取得了不同程度的成功,但也有一些尝试失败或结果不尽人意,显示出对AI作为目录工具能力的普遍不信任。此外,报告强调了在实施AI和ML技术时需要清晰的沟通、资源投入、跨学科合作以及对伦理问题的深思熟虑