基于深度學習的智能參考咨詢服務模式

史聰慧

摘要：深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。在圖書館的參考咨詢服務中，引入智能機器人進行服務，不僅可以節約圖書館人力的投入，還可以提高服務質量和效率。

關鍵詞：人工智能;參考咨詢;深度學習;圖書館

中圖分類號：G253

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）03-0205-02

隨著智能化時代到來，人工智能（Artificial Intelligence，AD技術獲得了突破性進展，并且逐步被運用到各個行業各個領域。人工智能技術主要包括：機器學習（ML，Machine Learning）、神經網絡、自然語言的處理、聚類分析及模擬人類思維方式等。深度學習（DL，Deep Learning）是機器學習領域中一個研究方向。近年來，智慧圖書館與圖書館智能化服務成為圖書館發展的重要課題，機器學習的相關技術在圖書館的應用將會從根本上改變當前圖書館的服務方式，將會為讀者提供更加便捷更加豐富的知識服務。

1 深度學習與圖書館智能參考咨詢服務

1.1 深度學習概念及特點

深度學習是機器學習的一種類型，源于人工神經網絡的研究，通過模擬人腦神經元對于外界刺激的感知和傳導過程，即建立人工神經網絡，來獲取對事物的認識、解釋和判斷。[1]通過圖像、聲音與文本的組合發現最淺層的特征，經過機器的重組與記憶，形成更加抽象的深層的特征或表現形式，最后形成強大的數據組合。深度學習最后目的在于建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來對聲音、圖像以及文本信息進行解釋、理解、儲存，形成強大的知識庫。

深度學習是發現和挖掘已有數據的內在規律和表示層次，它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是機器模仿人腦進行知識記憶、數據關聯、信息檢索與海量存儲，同時又比人腦具有更加快捷處理復雜數據的優勢，使得人工智能相關技術取得了很大進步。

1.2 圖書館智能參考咨詢服務的發展現狀

圖書館服務中，參考咨詢服務是圖書館服務中的一項重要工作，而服務的響應時間、服務的覆蓋面與服務的效果也成了衡量圖書館服務效果的一個非常重要的指標。傳統的參考咨詢模式有人工咨詢與表單式咨詢，隨著人力成本的提高、讀者服務體驗要求的提升以及人工智能技術的發展，勞動力密集型的參考咨詢服務已經不能適應未來發展，傳統的咨詢服務出現了很多存在不足方面：例如咨詢館員的配備數量有限;人工咨詢回復效率較低;咨詢工作受節假日等時間限制，導致讀者無法得到及時的信息答復。所以，為了彌補傳統參考咨詢模式的不足，圖書館開始探索智能咨詢服務的模式，以實現圖書館對讀者的7*24小時的無間斷服務。目前，我國大部分圖書館常用的咨詢工具包括：博客、微信、QQ、IM咨詢與電話咨詢、郵件咨詢等方式，這些現代交流工具的運用大大改善了傳統參考咨詢模式的效率與效能。[2]

隨著人工智能以及深度學習技術的引入，很多圖書館開始在咨詢服務中引入機器人參與服務。智能咨詢機器人通過人機互動接口接收讀者的提問，用機器語言描述讀者問題，然后去知識庫進行檢索，找到匹配答案后，返回給讀者若干個與咨詢問題相匹配的答案，讀者點擊閱讀相關答案后，如若仍不能解決咨詢問題，可通過點擊“人工咨詢”鏈接轉介人工咨詢館員繼續咨詢。目前，一些高校圖書館中開始在圖書館服務中引入了機器人智能咨詢，如：清華大學圖書館的“小圖”、深圳圖書館的“小圖丁”、上海交通大學圖書館基于MSN的智能聊天機器人、重慶文理學院圖書館基于實時虛擬參考咨詢服務機器人等。[3]

盡管這些機器人服務目前還存在許多弊端，甚至有些讀者因為機器人提供的答案不準確，去嘲弄機器人。但是我們必須看到，未來在圖書館智能參考咨詢服務中，運用機器人參與服務是一個必然趨勢，智能機器人根據FAQ數據庫了解讀者需求，解答部分常規讀者的咨詢。應用智能機器人技術可以節省圖書館人力物力的投入，減少咨詢館員的重復性勞動，提高咨詢服務質量，實現圖書館的7x24小時的咨詢回復。

1.3 深度學習的關鍵技術

深度學習是機器模擬人腦進行學習、記憶、歸類、分析以及信息檢索，形成比人腦更加強大的知識庫，在圖書館的智能參考咨詢服務中，涉及的關鍵技術有以下幾個方面：

（1）語音轉寫：把音頻數據轉化為文本數據的過程。機器人接收到讀者的提問，可以是自然語言形式的，也可以是文本形式的。如果機器人接收到的信息是語音形式的，就需要對音源進行檢測，提取音頻數據的關鍵特征，通過數字解碼、音素轉換、音節轉換、標音轉換等操作，最后轉換成文字數據，目的是為了讓機器人準確理解讀者需求，進而去知識庫中尋找匹配答案。[4]

（2）文本分析：將非結構化文本數據轉換為結構化或者標準化數據的過程。從非結構化數據中檢索信息，以及對輸入文本進行結構化以得出模式和趨勢，并對輸出數據進行評估和解釋的過程。包括詞匯分析、分類、聚類、模式識別、標簽、注釋、信息提取、鏈接和關聯分析、可視化和預測分析特征提取等。[5]

（3）文本聚類：在知識庫里，按照某一個特定的標準，把相似問法或相似答案的文本數據聚集在一個集群里。目的是為了咨詢機器人能夠儲存盡可能大量的數據，以及輸出最準確的答案。[6]

（4）問答系統：建立問答系統，包括知識庫掃描、問題理解、問題檢索與問題解答等?？朔鹘y搜索引擎的弊端，實現用戶采用自然語言進行提問或檢索，對讀者問題進行語義分析與理解，準確快速定位讀者的真正需求，反饋精準答案給讀者。涉及的技術包括：問句分析，詞向量、依存句法，同義詞提取。自然語句生成等。[7]

2 基于深度學習的智能參考咨詢模式的步驟

智能咨詢服務的工作方式是，通過人機交互平臺，接收讀者對機器人的提問，咨詢機器人把表達的自然語言提問進行關鍵詞提取分析，通過對FAQ數據庫檢索，將最相關的答案用簡潔準確的語言提供給讀者，在保證實時性的同時，具有高度的精確性。本框架是通過自然智能的工作方式，實現三步平滑過渡。利用人機結合的操作模式，取代“單一自動化”的切換模式。

（1）第一階段：大量咨詢館員坐席十少量訓練館員坐席

如圖所示，第一階段設置大量的咨詢館員坐席對讀者進行服務;然后設置一部分訓練館員坐席與咨詢機器人共同學習。訓練館員不參與面對讀者的服務，他的任務是把咨詢館員日常服務的信息按照一定規則編輯成文本數據的形式，把讀者提問的方式與咨詢館員回答問題的信息相互匹配，讓咨詢機器人進行學習。該階段，咨詢機器人的工作就是學習，像人腦神經元一樣，通過文本分析、模式識別及聚類等步驟，大量儲存信息，形成強大的知識庫。

（2）第二階段：咨詢機器人坐席十訓練館員坐席+咨詢館員坐席

該階段，由一部分咨詢機器人坐席開始參與智能服務，逐漸減少咨詢館員坐席的數量。訓練館員的工作主要是驗證咨詢機器人服務的效果，如果有的答案不準確，訓練館員一方面反饋給智能機器人，重新去修正已儲存的信息;另一方面，把不準確的服務轉介給咨詢館員，重新進行服務。

這一階段，是咨詢機器人快速驗證已學知識與不斷更新知識庫的過程。把一些關聯不準確或者模糊的自然語言重新進行標記，形成新的規則，重新儲存進機器人大腦中。該階段訓練館員的工作非常重要，是驗證咨詢機器人知識庫信息是否準確的關鍵時期，也是驗證咨詢館員工作的重要時期。

（3）第三階段：大量咨詢館員坐席十少量訓練館員坐席+少量咨詢館員坐席

該階段，咨詢機器人大量參與參考咨詢服務，保留少量訓練館員席位與少量咨詢館員席位。對于讀者的提問，咨詢機器人大部分可以獨立解答。在提供服務的同時，不斷更新知識庫，像人腦一樣儲存知識、建立新知識的關聯、用新的知識體系覆蓋舊的知識體系，不斷擴充知識庫的容量。另一方面，對于一些特別復雜的問題或者是一些新的業務問題，由訓練館員進行辨別，經過驗證以后，轉交給人工的咨詢館員進行解答。人工咨詢館員解答完畢，再把新問題與新答案反饋給訓練館員，進而去指導咨詢機器人進行新一輪的學習。

該智能參考咨詢模式分三步走，逐步實現由人工咨詢館員提供服務到咨詢機器人服務為主，人工咨詢館員提供指導相結合的模式。既提升了圖書館參考咨詢服務的效率，也保證了服務的專業性與可控性

3 總結

物聯網與人工智能時代的到來推動了智能服務的向前發展，采用智能機器人進行實時參考咨詢服務，是未來智慧圖書館服務的方向。圖書館在向智慧服務邁進的同時，我們也要意識到：不管科技發展到什么程度，都不能完全取代現實的咨詢館員，在大力開發智能機器人功能的同時，也要正確處理好咨詢機器人與現實咨詢館員的關系，要充分發揮現實咨詢館員的主導作用與主體地位。

參考文獻：

[1]深度學習.https：//baikc.baidu.com/item/深度學習/3729729？fr=aladdin

[2]張文竹，邵波.智能機器人技術在圖書館信息服務中的應用與研究述評[J]圖.書館學研究，2018（12）：2-7.

[3]郭山，智能機器人技術在公共圖書館實時參考咨詢服務中的應用[J].圖書館學研究，2017（10）：58-61.

[4]郭利敏，劉煒，吳佩娟，等，機器學習在圖書館應用初探：以Ten-sorFlow為例[J].大學圖書館學報，2017，35（6）：31-40.

[5]劉婷婷，朱文東，劉廣一，基于深度學習的文本分類研究進展[J].電力信息與通信技術，2018，16（3）：1-7.

[6]唐曉波，李新星，基于人工智能的知識服務研究[J].圖書館學研究，2017（13）：26-31.

[7]夏元昉，基于深度學習的問答系統技術研究[D].杭州：浙江大學，2017.