ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ

ਲਾਭ:

• ਅਸਲ ਛਾਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ MARC ਅਤੇ ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੋਂ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਸਾਲ, ISBN, ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ
• ਅਥਾਰਟੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਲੇਖਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੈਟਾਲਾਗ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਦਾ ਅਦਿੱਖ ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਰੋਤ (ਕਿਤਾਬ, ਲੇਖ, ਨਕਸ਼ਾ, ਧੁਨੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਈਲ) ਦੀ ਖੋਜ ਸਹੀ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ": ਸੰਰਚਨਾਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਸਰੋਤ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ, ਲੇਖਕ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦਾ ਸਾਲ, ਵਿਸ਼ਾ, ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਰੋਤ ਲੱਭਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਇਹ ਮਾੜਾ ਜਾਂ ਅਧੂਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਰੋਤ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਮੌਜੂਦ ਹੈ. ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।

ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਦੋ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। MARC (ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ) ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਫਾਰਮੈਟ ਹੈ ਜੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵਰਤਿਆ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨੰਬਰ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੇਤਰ 245 ਸਿਰਲੇਖ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੇਤਰ 100 ਮੁੱਖ ਲੇਖਕ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਡਿਜੀਟਲ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਲ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 15 ਬੁਨਿਆਦੀ ਖੇਤਰਾਂ (ਸਿਰਲੇਖ, ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵਿਸ਼ਾ, ਮਿਤੀ, ਸ਼ੈਲੀ, ਆਦਿ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਮਿਆਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ

1. ਸਰੋਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋ। ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਕਵਰ, ਸਿਰਲੇਖ ਪੰਨਾ, ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਈਲ ਦਾ ਟੈਕਸਟ। AI ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਧੂਰਾ ਜਾਂ ਮਨਘੜਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

2. ਟੀਚਾ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਟੀਚਾ ਦਿਓ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਫੀਲਡਾਂ ਦੁਆਰਾ" ਜਾਂ "MARC 245, 100, 260, 650 ਖੇਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ"। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਨਮਾਨੀ ਫਾਰਮੈਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3. ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਸਿਰਲੇਖ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਥਨ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

4. ਅਥਾਰਟੀ ਕੰਟਰੋਲ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਰਿਕਾਰਡ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲੇਖਕ ਦੇ ਨਾਮ, ਸੰਸਥਾ, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਅਤਾਤੁਰਕ, ਮੁਸਤਫਾ ਕਮਾਲ, 1881-1938") ਦਾ ਸਿੰਗਲ, ਮਿਆਰੀ ਰੂਪ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਅਥਾਰਟੀ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰੋ।

5. ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਦੀ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਟੀਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਸਾਲ, ISBN ਅਤੇ ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ AI ਦੁਆਰਾ ਜਾਅਲੀ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: AI ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਦੇ ਅਸਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਪੰਨੇ ਦੀ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਦਿਓ; "ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਨਾਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ" ਨਾ ਕਹੋ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰੇਗਾ।

ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ

ਇਕਸਾਰਤਾ ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਵਿਚ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਨੂੰ ਲੱਭੇਗਾ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਮਿਆਰੀ ਸੂਚੀ। ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਵੇਲੇ, AI ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸਦੇ ਬੋਲਚਾਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AI "ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ" ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸ਼ਬਦ "ਮਾਇਓਕਾਰਡੀਅਲ ਇਨਫਾਰਕਸ਼ਨ" ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹੱਲ ਹੈ AI ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੇਣਾ ਅਤੇ "ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਚੁਣੋ" ਕਹਿਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਜੇਕਰ AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ ਵਿਸ਼ਾ ਸ਼ਬਦ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਨਾ ਜੋੜੋ। ਨਵੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜੋੜਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਥਾਰਟੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਆਪਹੁਦਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਦਾਨ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਆਈ। ਇੱਕ ਪਬਲਿਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ 1,200 ਕਿਤਾਬਾਂ ਦਾ ਦਾਨ ਮਿਲਿਆ ਹੈ। ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਮਾਹਰ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਛਾਪ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਦਾ ਇੱਕ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ; ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦਾ ਸਮਾਂ 9 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 3.5 ਮਿੰਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਬਾਕੀ ਸਮਾਂ ਅਥਾਰਟੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ; ਕੁੱਲ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ 55% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ।

ਕੇਸ 2 - ਨਕਲੀ ISBN ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਕੋਲ 30 ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਜਾਂਚ ਦੌਰਾਨ, ਉਸਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ 4 ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਆਈਐਸਬੀਐਨ ਜਾਅਲੀ ਸੀ: ਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ 13-ਅੰਕ ਦਾ ਨੰਬਰ ਲਿਖਿਆ ਸੀ ਜੋ ਵਾਜਬ ਜਾਪਦਾ ਸੀ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਅਸਲ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ। ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਨੇ ਚਾਰ ਗਲਤ ISBNs ਨੂੰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ।

ਕੇਸ 3 - ਅਥਾਰਟੀ ਦੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੇ ਇੱਕ ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ "ਜੇ. ਸਮਿਥ", ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ "ਜੌਨ ਸਮਿਥ", ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ "ਸਮਿਥ, ਜੌਨ" ਵਜੋਂ ਪਾਇਆ। AI ਦਾ ਮੇਲ ਅਥਾਰਟੀ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਲਿਆਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ("ਸਮਿਥ, ਜੌਨ, 1965-"); ਜੇਕਰ ਇਹ ਕੰਮ ਹੱਥੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਤਾਂ ਕਈ ਦਿਨ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਪਰ ਏਆਈ ਦੇ ਸੁਝਾਅ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਦਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਪਰ ਹਰ ਮੈਚ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ।

ਪਿਛਾਖੜੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡ

ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟੈਂਡਰਡ 'ਤੇ ਲਿਜਾਣ ਨੂੰ ਪਿਛਾਖੜੀ ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਫੀਲਡ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਮੁਫਤ-ਟੈਕਸਟ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਦੋ ਖ਼ਤਰੇ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, AI ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਮੇਕਅੱਪ" ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਦੂਸਰਾ, ਇਹ ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕਰਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਲਈ, ਪਿਛਾਖੜੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ, AI ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ (ਲੇਖਕ, ਸਾਲ, ਪਛਾਣ ਸੰਖਿਆਵਾਂ) ਦੁਆਰਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਹਰੇਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ; ਇਸ ਲਈ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਬੈਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਉਤਪਾਦਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਬੈਚਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਰੂਪਰੇਖਾ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਕੈਟਾਲਾਗਰ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਬਾਈਲਾਈਨ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ: ਸਿਰਲੇਖ, ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵਿਸ਼ਾ, ਵਰਣਨ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ, ਮਿਤੀ, ਸ਼ੈਲੀ, ਫਾਰਮੈਟ, ਭਾਸ਼ਾ। ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤੋ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ; ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਛੱਡੋ "[ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ]", ਅਨੁਮਾਨ ਨਾ ਲਗਾਓ। ਛਾਪ ਪਾਠ: [ਇੱਥੇ]

2) MARC ਖੇਤਰ ਰੂਪਰੇਖਾ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਕਿਤਾਬ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ MARC ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਰੂਪਰੇਖਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰੋ: 245 (ਸਿਰਲੇਖ/ਕ੍ਰੈਡਿਟ), 100 (ਮੁੱਖ ਲੇਖਕ), 260/264 (ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ), 300 (ਭੌਤਿਕ ਵਰਣਨ), 650 (ਵਿਸ਼ਾ)। ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ "[ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ]" ਵਜੋਂ। ਜਾਣਕਾਰੀ: [ਇੱਥੇ]

3) ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਾ ਮਿਲਾਨ:

ਹੇਠਾਂ ਸਰੋਤ ਦਾ ਸਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਿਸ਼ਾ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ 3-5 ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਢੁਕਵਾਂ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ "ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਢੁਕਵਾਂ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ" ਲਿਖੋ, ਨਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਸੰਖੇਪ: [ਇੱਥੇ] / ਮਿਆਦ ਸੂਚੀ: [ਇੱਥੇ]

4) ਅਥਾਰਟੀ ਫਾਰਮ ਕੰਟਰੋਲ:

ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਅਥਾਰਟੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਹੇਠਾਂ ਲੇਖਕਾਂ ਦੇ ਨਾਵਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਨਾਮ ਲਈ: ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ -> ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਫਾਰਮੈਟ। ਜੇਕਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ "ਕੋਈ ਅਥਾਰਟੀ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ" ਲਿਖੋ। ਨਾਮ: [ਇੱਥੇ] / ਅਥਾਰਟੀ ਸੂਚੀ: [ਇੱਥੇ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਕਿਤਾਬ ਲਈ ਸੂਚੀਬੱਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ: "ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਸਮਾਜ"।

ਸਿਰਫ਼ ਸਿਰਲੇਖ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; AI ਨੂੰ ਲੇਖਕ, ਸਾਲ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ, ਅਤੇ ISBN ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਟੀਚਾ ਮਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਰ ਸ਼ਾਇਦ ਗਲਤ ਰਿਕਾਰਡ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਕੈਟਾਲਾਗਰ। ਹੇਠਾਂ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਛਾਪ ਪੰਨੇ ਦਾ ਪੂਰਾ ਪਾਠ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹੈ; ਗੈਰ-ਟੈਕਸਟ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਛੱਡੋ ਅਤੇ "[ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ]" ਲਿਖੋ। ਕੋਈ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਨਾਮ ਜਾਂ ISBN ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਛਾਪ ਪਾਠ: [ਪੂਰਾ ਪਾਠ ਇੱਥੇ]

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਬਾਈਲਾਈਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਛੱਡਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਾਰਣੀ

ਖੇਤਰ

ਮਨਘੜਤ ਦਾ ਜੋਖਮ

ਕਿਵੇਂ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਸਿਰਲੇਖ

ਘੱਟ

ਛਾਪ ਪੰਨੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ

ਲੇਖਕ/ਅਥਾਰਟੀ ਫਾਰਮੈਟ

ਮੱਧਮ

ਅਥਾਰਟੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰੋ

ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦਾ ਸਾਲ

ਉੱਚ

ਛਾਪ/ਕੋਲੋਫੋਨ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ISBN

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਬਾਰਕੋਡ/ਸਰੋਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ

ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਮਿਆਦ

ਉੱਚ

ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਕਰੋ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸਿਰਫ਼ ਸਿਰਲੇਖ ਤੋਂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਨੂੰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਟੀਚਾ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਇਕਸੁਰਤਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦੀ ਹੈ।
• ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ISBN ਅਤੇ ਸਾਲ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਖੇਤਰ ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
• ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੇ ਬਾਹਰੋਂ ਵਿਸ਼ਾ ਸ਼ਬਦ ਲੈਣਾ। ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਅਥਾਰਟੀ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਇੱਕੋ ਲੇਖਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਛਾਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਖਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਹੈ: ਟੀਚਾ ਮਿਆਰੀ (MARC, ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ) ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ, AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਅਸਲੀ ਉਪ-ਸ਼ਬਦ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਚਲਾਓ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੋਂ ਮੈਪ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਅਥਾਰਟੀ ਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ। ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਏਆਈ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਖਾਲੀ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

"ਡਬਲਿਨ ਕੋਰ ਡਰਾਫਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਸਲ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਛਾਪ ਪੰਨੇ ਦਾ ਟੈਕਸਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਕੀ ਉਹੀ ਕਿਤਾਬ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਰਲੇਖ ("ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ") ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਦੋ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ? ਫਿਰ, "ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਾ ਮੈਪਿੰਗ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਣ ਲਈ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ AI ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਰੋਤ ਦੀ ਅਸਲ ਪਛਾਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਟੈਂਡਰਡ (MARC/Dublin Core) ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਸਾਲ ਅਤੇ ISBN ਵਰਬੈਟੀਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾਲ ਅਥਾਰਟੀ ਦੇ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।