Ganhos:
- Capacidade de extrair tópicos do conteúdo real e mapear tópicos primários e secundários da lista de tópicos aprovada
- Ser capaz de aceitar sugestões de classificação da classe principal como Dewey e verificar os subníveis com a tabela oficial.
- Capacidade de compreender a natureza julgadora e representacional da classificação e verificar sugestões em relação a termos desatualizados e excludentes.
Determinar do que se trata um recurso é uma das tarefas mais criteriosas da biblioteconomia. Isso é chamado de análise de tópicos: ler o conteúdo de um documento e combiná-lo com os títulos de assunto corretos e o número de classificação correto. Se um usuário conseguir encontrar livros relacionados lado a lado na estante ou obter resultados precisos ao pesquisar um tópico no catálogo, há uma boa análise de tópico por trás disso. Nesta unidade você aprenderá como usar inteligência artificial na recomendação, classificação e indexação automática de temas; mas você aprenderá por que o humano deve tomar a decisão final sobre o assunto.
Vamos definir alguns conceitos. O sistema de classificação é um sistema que numera as fontes de acordo com o assunto; as mais comuns são a Classificação Decimal de Dewey (DDC) e a Classificação da Biblioteca do Congresso (LCC). Por exemplo, em Dewey, 500 indica ciências naturais, 900 indica história e geografia. A indexação é a tarefa de atribuir termos-chave a um documento que o torne localizável. A indexação automática é quando o software sugere esse trabalho. A IA produz sugestões nas três tarefas, mas o especialista tem a palavra final em cada uma delas.
Passo a passo: análise de temas com inteligência artificial
1. Dê a essência do documento à IA. Texto completo, resumo, índice ou introdução. A análise de tópicos é baseada no contexto; Se você der apenas o título à IA, receberá uma recomendação superficial e enganosa.
2. Solicite um resumo do conteúdo da IA. Primeiro, “sobre o que é principalmente este documento?” perguntar. Isso ajuda você a entender rapidamente e mostra se a IA captou o assunto corretamente.
3. Combine com tópicos controlados. Dê à IA sua lista de tópicos aprovados e diga “sugira apenas os tópicos mais apropriados desta lista”. Não permita que produza terminologia livre.
4. Sugira o número da classificação. Você pode perguntar à IA "em qual classe principal este documento se enquadra em Dewey?" mas certifique-se de verificar os dígitos exatos do número com a tabela de classificação oficial. A IA pode produzir números razoáveis, mas imprecisos.
5. Tome a decisão e justifique-a. Revise as sugestões da IA, selecione-as à luz da política e da base de usuários da instituição e rejeite-as quando necessário. A decisão e classificação final da disciplina terá a sua assinatura.
Dica: Um documento pode receber vários tópicos. Da IA “qual é o tema principal deste documento, quais são os seus temas secundários?” Pergunte separadamente. Escolher corretamente o assunto principal garante que o recurso vá para o lugar certo na estante; tópicos secundários fornecem pontos de acesso adicionais no catálogo.
Natureza judicial da classificação
A classificação parece neutra, mas não é. Colocar um documento em “estudos femininos” ou “sociologia”, ou mesmo em qual geografia você classificará um evento histórico, são decisões que envolvem perspectiva. Os sistemas de classificação carregam os pressupostos de períodos e culturas particulares; Alguns termos tornam-se obsoletos ou excludentes com o tempo. A IA herda esses preconceitos literalmente dos dados nos quais é treinada e pode até reforçá-los.
Portanto, a análise de tópicos é uma questão de julgamento que não pode ser deixada para a IA. IA indica quais títulos são “prováveis”; Mas a decisão sobre qual título representa a fonte de forma mais precisa e justa cabe ao especialista que conhece os valores da instituição e de sua base de usuários.
Cuidado: certifique-se de que um tópico sugerido pela IA não deturpe ou exclua a fonte. Compare os termos gerados pela IA com o vocabulário atual e inclusivo da instituição, especialmente sobre temas sensíveis como identidade, etnia, religião e género.
três mini cases
Caso 1 — Proposta de tema de massa. Uma biblioteca atribuiria tópicos a uma coleção digital de 800 artigos. O especialista entregou o resumo de cada artigo à IA e solicitou uma correspondência da lista de títulos aprovados. As recomendações de IA capturaram corretamente uma média de 2 de 3 títulos elegíveis por artigo; o especialista acrescentou um terceiro e eliminou as sugestões erradas. O trabalho foi concluído aproximadamente 40% mais rápido do que se fosse feito inteiramente à mão.
Caso 2 — Número de classificação incorreto. Um especialista pediu um número de Dewey da IA para um livro de histórico médico. YZ sugeriu "610 (Medicina)"; Porém, o livro tratava principalmente de história da medicina e o local correto era “610.9 (História da Medicina)”. O especialista olhou a tabela oficial de Dewey e corrigiu-a; AI encontrou a aula principal, mas perdeu o sub-intervalo.
Caso 3 — Termo obsoleto capturado. AI propôs um termo de assunto desatualizado e agora considerado excludente para um livro de sociologia; porque esse termo antigo era comum nos dados de treinamento. O especialista selecionou o termo correto do vocabulário inclusivo atual da instituição. Este foi um exemplo concreto de que a IA carrega o preconceito do passado.
Profundidade e consistência: quão específico deve ser?
Uma decisão comum na análise de tópicos é o nível de especificidade do termo a ser atribuído. Se você der a um recurso um título muito genérico (“Data”), o usuário que procura o tópico será afogado em centenas de resultados irrelevantes. Se você fornecer um título muito restrito, um usuário que procura uma fonte mais ampla não conseguirá encontrá-lo. A regra é escolher o termo que cobre de forma mais específica, mas completa, a fonte: se uma fonte trata apenas da arquitetura do período Seljúcida, "Arquitetura Seljúcida" e não "Arquitetura" é o nível correto. A IA muitas vezes perde esse equilíbrio; Produz sugestões muito gerais ou muito dispersas. Portanto, é necessário dar instruções claras à IA, como “sugerir o tópico mais específico abordado pela fonte e não adicionar subtópicos que a fonte não aborde de fato”. Além disso, a rotulagem consistente de recursos sobre o mesmo tópico ao longo do tempo é tão importante para a integridade do catálogo quanto a especificidade; Dizer "arquitetura seljúcida" um dia e "edifícios do período seljúcida" no dia seguinte divide o usuário.
Dica: Ao atribuir vários títulos a um recurso, não empilhe desnecessariamente termos que sejam subconjuntos uns dos outros. Fornecer tanto a "história otomana" quanto a "história" torna esta última desnecessária; escolha os mais específicos e inclua apenas títulos que realmente agreguem um alcance diferente.
Quatro modelos copiáveis
1) Extração de tópico:
Escreva o tópico principal do documento abaixo em uma frase e os tópicos secundários em 3 itens. Adicionar um tópico que não está no texto, baseado apenas no texto. Documento/resumo: [aqui]
2) Correspondência do cabeçalho aprovado:
Abaixo está um resumo do documento e uma lista de títulos de assuntos aprovados. Combine apenas os 3 a 5 títulos da lista que são mais apropriados ao documento, começando pelo mais apropriado. Escreva uma justificativa de uma frase para cada escolha. Se não houver nenhum título adequado na lista, especifique-o. Resumo: [aqui] / Lista: [aqui]
3) Sugestão de master class de classificação:
Para o documento a seguir, sugira uma possível classe maior (3 dígitos) na Classificação Decimal de Dewey e explique por que você a escolheu. Marque os dígitos inferiores como “devem ser verificados na tabela oficial”, não forneça números exatos. Documento: [aqui]
4) Viés e verificação de moeda:
Há algum termo que possa estar desatualizado, excludente ou unilateral entre as sugestões de tópicos abaixo? Em caso afirmativo, marque-o e explique por que pode ser problemático. Sugestões: [aqui]
Alerta fraco / Alerta forte
Alerta fraco:
Dê os tópicos deste livro: "Comércio no Império Otomano".
Trabalhando apenas a partir do título, a IA inventa termos gerais sem conhecer o contexto e ignora o vocabulário controlado. Resultado: títulos inconsistentes, talvez incorretos.
Alerta poderoso:
Sua função: analista assistente do assunto. Abaixo está a introdução e o conteúdo do livro; Também forneci uma lista de tópicos aprovados. (1) Resuma o tópico principal do livro em uma frase. (2) Combine apenas os 3-5 títulos mais apropriados da lista com a justificativa. (3) Não saia da lista, não invente termos. Texto: [aqui] /Lista aprovada: [aqui]
O prompt forte limita a IA ao conteúdo real e ao vocabulário controlado; mantém precisão e consistência.
Gráfico de tarefas de análise de tópico
Missão
Papel da IA
decisão do homem
Resumo do conteúdo
rascunho rápido
verificação de precisão
Sugestão de título
Correspondência da lista
Escolha final, justificativa
Número de classificação
Sugestão de aula magistral
Verificação de subdivisão
Verificação de preconceito
marcação
Decisão de prazo inclusivo
Erros comuns
- Apenas pedindo um tópico do título. A análise de tópicos é baseada no contexto; O título é enganoso.
- Aceitar o número de classificação sem verificá-lo. Embora a IA encontre a classe principal, ela perde o subintervalo.
- Ignorando vocabulário controlado. O termo livre quebra a consistência.
- Ignorando o preconceito. A IA pode transferir os termos desatualizados e excludentes do passado.
- Deixando a decisão inteiramente para a IA. A representação e a justiça requerem julgamento; A decisão cabe à pessoa.
Em resumo
Na análise e classificação de tópicos, a IA é um assistente rápido que extrai resumos de conteúdo, combina tópicos da lista aprovada e sugere master class de classificação. Mas a análise do assunto é essencialmente uma questão de julgamento e representação: cabe ao especialista decidir qual título descreve de forma mais precisa e justa a fonte, os dígitos exatos do número de classificação e a atualidade dos termos. Execute a IA com conteúdo real e vocabulário controlado, verifique os números de classificação com a tabela oficial e fique atento a preconceitos.
Tarefa de aplicativo
Prepare uma introdução a uma fonte que você possui e uma pequena lista de tópicos aprovados. Obtenha sugestões de IA com os modelos “Extração de tópicos” e “Correspondência de tópicos aprovados”. Depois compare as sugestões com a tabela de classificação oficial e o vocabulário atual da instituição: quantas sugestões foram corretas, quantas você corrigiu? Verifique as recomendações para termos desatualizados com o modelo “Verificação de parcialidade e atualidade”.
lista de verificação
- [] Fiz a análise do tópico a partir do conteúdo real, não do título.
- [ ] Mapeei os títulos a partir do vocabulário controlado.
- [ ] Verifiquei os dígitos inferiores do número de classificação com a tabela oficial.
- [] Verifiquei as sugestões em termos de termos desatualizados e excludentes.
- [ ] Tomei a decisão final da matéria e da classificação a meu critério.