Нещерет Марина Юрьевна – канд. пед. наук, ведущий научный сотрудник
Marina Y. Neshcheret – Cand. Sc. (Pedagogy), Leading Researcher
Цель статьи – дать представление о технологиях искусственного интеллекта (ИИ) применительно к сфере библиографического обслуживания на основе анализа профессиональной литературы и выборочного мониторинга сайтов российских и зарубежных библиотек. Особое внимание уделяется одному из самых популярных инструментов ИИ – искусственным нейросетям. На конкретных примерах показано, как ИИ используется в библиографическом обслуживании и обеспечивающих его областях библиотечно-информационной деятельности, включая индексирование информации. Приведённые примеры раскрывают потенциал ИИ для повышения качества и эффективности операций библиографического обслуживания, улучшения пользовательских сервисов, таких как взаимодействие с пользователями с помощью чат-ботов, расширенный библиографический поиск, предоставление справок, персонализированное распространение информации и др. Инструменты ИИ, в том числе нейросети, также находят применение в процессах извлечения метаданных и формирования библиографических записей. В настоящее время наиболее развитыми услугами являются библиотечные чат-боты и системы интеллектуального анализа текстов. Проведённое исследование показывает, что технологии ИИ позволяют библиотекам успешно решать текущие задачи библиографического обслуживания пользователей. Сделан вывод о том, что потенциал ИИ ещё недостаточно изучен, не в полной мере выявлены его положительные и отрицательные стороны. Можно предполагать, что расширение сферы применения ИИ позволит существенно повысить качество и эффективность библиографического обслуживания, уровень компетентности персонала библиографических служб, внедрить новые виды и формы библиографических услуг. Статья подготовлена в рамках НИОКТР «Модель справочно-библиографического обслуживания для национальных библиотек» (рег. № 122021800339-7), осуществляемого Российской государственной библиотекой.
Based on the review of professional literature and selected monitoring of Russian and foreign library websites, the author introduces readers to the Artificial Intelligence (AI) technologies for bibliographic services. She focuses on artificial neural networks as one of the most popular AI instruments. In particular, she discusses practical experiences of using AI in bibliographic services and supporting library and information areas, including information indexing. The author provides examples to demonstrate the AI potential for higher quality and performance in bibliographic and user services, e. g. interaction with users through chat bots, advanced bibliographic search, references, personalized information awareness services, etc. The AI instruments including neural networks are also used for metadata extraction and bibliographic records generation. Today, library chat bots and text intellectual analysis systems are the most developed services. The findings of the study demonstrate that AI technologies enable to accomplish user bibliographic services, though not all AI benefits and drawbacks have been revealed yet. The author suggests that expanding AI sphere would enable to improve quality and efficiency of bibliographic services, competences of bibliographers, and to introduce new types and forms of bibliographic services. The article is prepared within the framework of R&D “The model of reference and bibliographic services for the national libraries” (reg. No. 122021800339-7) of the Russian State Library.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.