Dobici:
- Sposobnost izdvajanja izvatka teme iz stvarnog sadržaja i mapiranja primarnih i sekundarnih tema s odobrenog popisa tema
- Biti u mogućnosti prihvatiti glavnu klasu klasifikacijskih prijedloga kao što je Dewey i provjeriti podrazine sa službenom tablicom.
- Sposobnost razumijevanja prosudbene i reprezentativne prirode klasifikacije i provjere prijedloga u odnosu na zastarjele i isključive uvjete.
Određivanje o čemu se izvor "radi" jedan je od zadataka knjižničarstva koji najviše osuđuju. To se zove tematska analiza: čitanje sadržaja dokumenta i njegovo povezivanje s točnim predmetnim odrednicama i točnim klasifikacijskim brojem. Ako korisnik može pronaći povezane knjige jednu pored druge na polici ili dobije točne rezultate kada traži temu u katalogu, iza toga stoji dobra analiza teme. U ovoj ćete jedinici naučiti kako koristiti umjetnu inteligenciju u preporuci tema, klasifikaciji i automatskom indeksiranju; ali naučit ćete zašto bi čovjek trebao donijeti konačnu odluku o temi.
Definirajmo nekoliko pojmova. Klasifikacijski sustav je sustav koji numerira izvore prema njihovoj temi; najčešće su Deweyeva decimalna klasifikacija (DDC) i Klasifikacija Kongresne knjižnice (LCC). Na primjer, kod Deweya 500 označava prirodne znanosti, 900 označava povijest i geografiju. Indeksiranje je zadatak dodjele ključnih pojmova dokumentu koji ga čine dostupnim. Automatsko indeksiranje je kada softver predloži ovaj posao. AI daje prijedloge u sva tri zadatka, ali stručnjak ima posljednju riječ u svakom od njih.
Korak po korak: analiza teme s umjetnom inteligencijom
1. Dajte bit dokumenta AI-u. Cijeli tekst, sažetak, sadržaj ili uvod. Analiza teme temelji se na kontekstu; Ako AI-ju date samo naslov, dobit ćete površnu i pogrešnu preporuku.
2. Zatražite sažetak sadržaja od AI. Prvo, "o čemu se uglavnom radi u ovom dokumentu?" pitati. Ovo vam pomaže da brzo razumijete i pokazuje je li AI ispravno shvatio predmet.
3. Spajanje s kontroliranim temama. Dajte AI svoj popis odobrenih tema i recite "predloži samo najprikladnije teme s ovog popisa." Nemojte dopustiti da proizvodi slobodnu terminologiju.
4. Predložite klasifikacijski broj. Možete pitati AI "u koju glavnu klasu spada ovaj dokument u Deweyu?" ali svakako provjerite točne znamenke broja sa službenom klasifikacijskom tablicom. AI može proizvesti razumne, ali netočne brojke.
5. Donesite odluku i obrazložite je. Pregledajte prijedloge umjetne inteligencije, odaberite ih u svjetlu politike ustanove i baze korisnika te ih odbacite kada je to potrebno. Konačnu predmetnu odluku i razvrstavanje nosi Vaš potpis.
Savjet: dokumentu se može dodijeliti više tema. Od AI "koja je primarna tema ovog dokumenta, koje su njegove sekundarne teme?" Pitajte odvojeno. Ispravan odabir primarne teme osigurava da će resurs doći na pravo mjesto na polici; sekundarne teme daju dodatne pristupne točke u katalogu.
Sudska priroda klasifikacije
Klasifikacija se čini neutralnom, ali nije. Hoćete li dokument staviti pod "ženske studije" ili "sociologiju", ili čak pod koju ćete geografiju svrstati povijesni događaj, odluke su koje uključuju perspektivu. Klasifikacijski sustavi nose pretpostavke pojedinih razdoblja i kultura; Neki pojmovi s vremenom postaju zastarjeli ili isključeni. AI nasljeđuje ove pristranosti doslovce iz podataka na kojima se obučava i može ih čak i pojačati.
Stoga je analiza teme stvar prosudbe koja se ne može prepustiti umjetnoj inteligenciji. AI označava koji su naslovi "vjerojatni"; Ali odluka o tome koji naslov najtočnije i pošteno predstavlja izvor pripada stručnjaku koji poznaje vrijednosti ustanove i njezine baze korisnika.
Oprez: provjerite da tema koju predlaže AI ne predstavlja krivo ili ne isključuje izvor. Usporedite pojmove koje je generirala umjetna inteligencija s trenutnim i inkluzivnim rječnikom institucije, posebno o osjetljivim temama kao što su identitet, etnička pripadnost, religija i spol.
tri mini kućišta
Slučaj 1 — Prijedlog masovne teme. Knjižnica bi dodijelila teme digitalnoj zbirci od 800 članaka. Stručnjak je dao sažetak svakog članka AI-u i zatražio podudaranje s odobrenog popisa naslova. Preporuke umjetne inteligencije ispravno su uhvatile prosjek 2 od 3 prihvatljiva naslova po članku; stručnjak je dodao treći i izbacio pogrešne prijedloge. Posao je završen otprilike 40% brže nego da je u potpunosti obavljen ručno.
Slučaj 2 — Netočan klasifikacijski broj. Stručnjak je od umjetne inteligencije tražio Deweyjev broj za knjigu povijesti medicine. YZ je predložio "610 (medicina)"; Međutim, knjiga je bila uglavnom o povijesti medicine i ispravno mjesto je bilo "610.9 (Povijest medicine)". Stručnjak je pogledao službenu Deweyjevu tablicu i ispravio je; AI je pronašao glavnu klasu, ali je propustio pododmor.
Slučaj 3 — Uhvaćen zastarjeli pojam. AI je predložio zastarjeli predmetni termin koji se sada smatra isključivim za knjigu sociologije; jer je ovaj stari izraz bio uobičajen u podacima o obuci. Stručnjak je odabrao točan pojam iz trenutnog inkluzivnog rječnika ustanove. Ovo je bio konkretan primjer da AI nosi pristranost iz prošlosti.
Dubina i dosljednost: koliko specifični trebaju biti?
Uobičajena odluka u analizi teme je razina specifičnosti pojma koji se dodjeljuje. Ako resursu date naslov koji je preopćenit ("Datum"), korisnik koji traži temu bit će utopljen u stotinama nerelevantnih rezultata. Ako date naslov koji je preuzak, korisnik koji traži širi izvor neće ga moći pronaći. Pravilo je odabrati pojam koji najspecifičnije, ali u potpunosti pokriva izvor: ako se izvor bavi samo arhitekturom seldžučkog razdoblja, "seldžučka arhitektura", a ne "arhitektura" je ispravna razina. AI često propušta ovu ravnotežu; Proizvodi prijedloge koji su ili preopćeniti ili previše raspršeni. Stoga je potrebno AI-ju dati jasne upute poput "predloži najspecifičniju temu koju izvor pokriva, a ne dodavaj podteme kojih se izvor zapravo ne dotiče". Osim toga, dosljedno označavanje izvora na istu temu tijekom vremena jednako je važno za cjelovitost kataloga kao i specifičnost; Reći "seldžučka arhitektura" jedan dan i "zgrade iz seldžučkog razdoblja" sljedeći dan dijeli korisnika.
Savjet: kada izvoru dajete više naslova, nemojte nepotrebno slagati pojmove koji su podskupovi jedni drugih. Navođenje i "Osmanske povijesti" i "Povijesti" čini potonju nepotrebnom; odaberite najspecifičnije i uključite samo naslove koji stvarno dodaju drugačiji doseg.
Četiri predloška za kopiranje
1) Izdvajanje teme:
Napišite primarnu temu dokumenta ispod u jednoj rečenici, a sekundarne teme u 3 stavke. Dodavanje teme koja nije u tekstu, samo na temelju teksta. Dokument/sažetak: [ovdje]
2) Podudaranje iz odobrenog zaglavlja:
Ispod je sažetak dokumenta i popis odobrenih naslova predmeta. Uparite samo 3-5 naslova s popisa koji su najprikladniji za dokument, počevši od najprikladnijeg. Napišite obrazloženje u jednoj rečenici za svaki izbor. Ako na popisu nema odgovarajućeg naslova, navedite ga. Sažetak: [ovdje] / Popis: [ovdje]
3) Prijedlog za majstorsku klasu klasifikacije:
Za sljedeći dokument predložite moguću glavnu klasu (3 znamenke) u Deweyevoj decimalnoj klasifikaciji i objasnite zašto ste je odabrali. Označite donje znamenke kao "mora se provjeriti iz službene tablice", nemojte navoditi točne brojeve. Dokument: [ovdje]
4) Pristranost i provjera valute:
Postoje li pojmovi koji su možda zastarjeli, isključivi ili jednostrani među prijedlozima tema u nastavku? Ako je tako, označite ga i objasnite zašto bi to moglo biti problematično. Prijedlozi: [ovdje]
Slab upit / Jak upit
Slab upit:
Navedite teme ove knjige: "Trgovina u Osmanskom Carstvu".
Radeći isključivo na temelju naslova, AI izmišlja opće pojmove bez poznavanja konteksta i zanemaruje kontrolirani vokabular. Rezultat: nedosljedni, možda i netočni naslovi.
Snažan upit:
Vaša uloga: pomoćni analitičar predmeta. U nastavku je uvod i sadržaj knjige; Također sam dao popis odobrenih tema. (1) Sažmite primarnu temu knjige u jednoj rečenici. (2) Spoji samo 3-5 najprikladnijih naslova s popisa s obrazloženjem. (3) Nemojte silaziti s popisa, nemojte izmišljati uvjete. Tekst: [ovdje] /Popis odobrenih: [ovdje]
Snažan prompt ograničava AI na stvarni sadržaj i kontrolirani vokabular; održava i točnost i dosljednost.
Tablica zadataka analize teme
Potraga
Uloga umjetne inteligencije
čovjekova odluka
Sažetak sadržaja
brzi nacrt
provjera točnosti
Prijedlog naslova
Podudaranje s popisa
Konačan izbor, opravdanje
Klasifikacijski broj
Prijedlog majstorske klase
Ovjera parcelacije
Provjera pristranosti
obilježavanje
Odluka o uključivom roku
Uobičajene greške
- Samo tražim temu iz naslova. Analiza teme temelji se na kontekstu; Naslov je varljiv.
- Prihvaćanje klasifikacijskog broja bez provjere. Iako AI pronalazi glavnu klasu, propušta pododrednicu.
- Preskakanje kontroliranog vokabulara. Konzistentnost slobodnih prekida termina.
- Ignoriranje predrasuda. AI može prenijeti zastarjele, isključive uvjete iz prošlosti.
- Prepuštajući odluku u potpunosti AI-ju. Zastupanje i pravda zahtijevaju prosudbu; Odluka je na osobi.
Ukratko
U analizi i klasifikaciji tema, AI je brz pomoćnik koji izvlači sažetak sadržaja, povezuje teme s odobrenog popisa i predlaže glavnu klasu klasifikacije. Ali predmetna analiza u biti je stvar prosudbe i predstavljanja: na stručnjaku je da odluči koji naslov najtočnije i najpoštenije opisuje izvor, točne znamenke klasifikacijskog broja i valutu izraza. Pokrenite AI sa stvarnim sadržajem i kontroliranim rječnikom, provjerite klasifikacijske brojeve sa službenom tablicom i budite oprezni na pristranosti.
Zadatak aplikacije
Pripremite uvod u izvor koji imate i kratki popis odobrenih tema. Dobijte prijedloge umjetne inteligencije s predlošcima "Izdvajanje tema" i "Odobreno podudaranje tema". Zatim usporedite prijedloge sa službenom klasifikacijskom tablicom i trenutnim rječnikom ustanove: koliko je prijedloga bilo točnih, koliko ste ih ispravili? Provjerite preporuke za zastarjele uvjete pomoću predloška "Provjera pristranosti i najnovije".
popis za provjeru
- [ ] Dao sam napraviti analizu teme iz stvarnog sadržaja, a ne iz naslova.
- [ ] Kartirao sam naslove iz kontroliranog vokabulara.
- [ ] Donje znamenke klasifikacijskog broja provjerio sam u službenoj tablici.
- [ ] Provjerio sam prijedloge protiv zastarjelih i isključivih uvjeta.
- [ ] Konačnu odluku o predmetu i klasifikaciji donio sam po vlastitom nahođenju.