การวิเคราะห์หัวข้อ การจำแนกประเภท และการจัดทำดัชนีอัตโนมัติ

กำไร:

• ความสามารถในการแยกหัวข้อออกจากเนื้อหาจริงและแมปหัวข้อหลักและรองจากรายการหัวข้อที่ได้รับอนุมัติ
• สามารถยอมรับคำแนะนำการจำแนกประเภทหลัก เช่น ดิวอี้ และตรวจสอบระดับย่อยด้วยตารางอย่างเป็นทางการ
• ความสามารถในการเข้าใจธรรมชาติของการจำแนกประเภทและการเป็นตัวแทนของวิจารณญาณ และตรวจสอบข้อเสนอแนะกับข้อกำหนดที่ล้าสมัยและเป็นเอกสิทธิ์

การพิจารณาว่าทรัพยากร "เกี่ยวกับ" คืออะไรถือเป็นงานที่ต้องตัดสินมากที่สุดประการหนึ่งของบรรณารักษ์ สิ่งนี้เรียกว่าการวิเคราะห์หัวข้อ: การอ่านเนื้อหาของเอกสารและจับคู่กับหัวเรื่องที่ถูกต้องและหมายเลขการจำแนกประเภทที่ถูกต้อง หากผู้ใช้สามารถค้นหาหนังสือที่เกี่ยวข้องเคียงข้างกันบนชั้นวางหรือได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำเมื่อค้นหาหัวข้อในแคตตาล็อก ก็แสดงว่ามีการวิเคราะห์หัวข้อที่ดีอยู่เบื้องหลัง ในหน่วยนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแนะนำหัวข้อ การจำแนกประเภท และการจัดทำดัชนีอัตโนมัติ แต่คุณจะได้เรียนรู้ว่าทำไมมนุษย์จึงควรตัดสินใจเรื่องสุดท้าย

เรามากำหนดแนวคิดบางประการกัน ระบบการจำแนกคือระบบที่นับแหล่งที่มาตามหัวเรื่อง ที่พบมากที่สุดคือ Dewey Decimal Classification (DDC) และ Library of Congress Classification (LCC) ตัวอย่างเช่น ใน Dewey 500 หมายถึงวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ 900 หมายถึงประวัติศาสตร์และภูมิศาสตร์ การจัดทำดัชนีเป็นหน้าที่ในการกำหนดคำสำคัญให้กับเอกสารที่ทำให้สามารถค้นหาได้ การทำดัชนีอัตโนมัติคือเมื่อซอฟต์แวร์แนะนำงานนี้ AI ให้คำแนะนำในทั้งสามงาน แต่ผู้เชี่ยวชาญจะเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้ายในแต่ละงาน

ทีละขั้นตอน: การวิเคราะห์หัวข้อด้วยปัญญาประดิษฐ์

1. มอบส่วนสำคัญของเอกสารให้กับ AI ข้อความฉบับเต็ม บทคัดย่อ สารบัญ หรือบทนำ การวิเคราะห์หัวข้อจะขึ้นอยู่กับบริบท หากคุณให้ AI เพียงชื่อเรื่อง คุณจะได้รับคำแนะนำแบบผิวเผินและทำให้เข้าใจผิด

2. ขอสรุปเนื้อหาจาก AI ก่อนอื่น “เอกสารนี้เกี่ยวกับอะไรเป็นหลัก” ถาม. ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ช่วยให้คุณเข้าใจได้อย่างรวดเร็วและแสดงให้เห็นว่า AI จับวัตถุได้ถูกต้องหรือไม่

3. จับคู่กับหัวข้อที่มีการควบคุม มอบรายการหัวข้อที่ได้รับการอนุมัติแก่ AI แล้วพูดว่า "แนะนำเฉพาะหัวข้อที่เหมาะสมที่สุดจากรายการนี้" อย่าปล่อยให้มันสร้างคำศัพท์ฟรี

4. เสนอแนะหมายเลขประเภท. คุณสามารถถาม AI ว่า "เอกสารนี้จัดอยู่ในคลาสหลักใดใน Dewey" แต่ต้องแน่ใจว่าได้ตรวจสอบตัวเลขที่แน่นอนของตัวเลขด้วยแผนภูมิการจำแนกอย่างเป็นทางการ AI สามารถสร้างตัวเลขที่สมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้องได้

5. ตัดสินใจและหาเหตุผลมารองรับ ตรวจสอบข้อเสนอแนะของ AI เลือกตามนโยบายของสถาบันและฐานผู้ใช้ และปฏิเสธเมื่อจำเป็น การตัดสินใจเรื่องสุดท้ายและการจำแนกประเภทถือเป็นลายเซ็นของคุณ

เคล็ดลับ: เอกสารสามารถกำหนดได้หลายหัวข้อ จาก AI “หัวข้อหลักของเอกสารนี้คืออะไร หัวข้อรองคืออะไร” ถามแยกครับ. การเลือกหัวเรื่องหลักอย่างถูกต้องช่วยให้แน่ใจว่าทรัพยากรอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องบนชั้นวาง หัวข้อรองจะให้จุดเข้าใช้งานเพิ่มเติมในแค็ตตาล็อก

ลักษณะการพิจารณาคดีของการจำแนกประเภท

การจำแนกประเภทดูเหมือนเป็นกลาง แต่ก็ไม่เป็นเช่นนั้น ไม่ว่าจะจัดหมวดหมู่เอกสารภายใต้ "สตรีศึกษา" หรือ "สังคมวิทยา" หรือแม้แต่ภายใต้ภูมิศาสตร์ที่คุณจะจัดหมวดหมู่เหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ ล้วนเป็นการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับมุมมอง ระบบการจำแนกประเภทถือสมมติฐานของช่วงเวลาและวัฒนธรรมเฉพาะ ข้อกำหนดบางคำล้าสมัยหรือแยกออกไปเมื่อเวลาผ่านไป AI สืบทอดอคติเหล่านี้แบบคำต่อคำจากข้อมูลที่ได้รับการฝึกและอาจเสริมกำลังด้วยซ้ำ

ดังนั้นการวิเคราะห์หัวข้อจึงเป็นเรื่องของการตัดสินที่ AI ไม่สามารถปล่อยให้เป็นได้ AI ระบุว่าชื่อใดที่ “มีแนวโน้ม”; แต่การตัดสินใจว่าชื่อใดแสดงถึงแหล่งที่มาที่แม่นยำและยุติธรรมที่สุดนั้นเป็นของผู้เชี่ยวชาญที่ทราบถึงคุณค่าของสถาบันและฐานผู้ใช้

ข้อควรระวัง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหัวข้อที่แนะนำโดย AI ไม่ได้บิดเบือนความจริงหรือยกเว้นแหล่งที่มา เปรียบเทียบคำศัพท์ที่สร้างโดย AI กับคำศัพท์ปัจจุบันและครอบคลุมของสถาบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหัวข้อที่ละเอียดอ่อน เช่น อัตลักษณ์ ชาติพันธุ์ ศาสนา และเพศ

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — ข้อเสนอหัวข้อมวลชน ห้องสมุดจะกำหนดหัวข้อให้กับคอลเลกชันดิจิทัลจำนวน 800 บทความ ผู้เชี่ยวชาญให้ข้อมูลสรุปของแต่ละบทความแก่ AI และขอให้จับคู่จากรายการชื่อเรื่องที่ได้รับอนุมัติ คำแนะนำของ AI บันทึกชื่อที่มีสิทธิ์โดยเฉลี่ย 2 ใน 3 รายการต่อบทความได้อย่างถูกต้อง ผู้เชี่ยวชาญเพิ่มหนึ่งในสามและกำจัดคำแนะนำที่ไม่ถูกต้องออกไป งานเสร็จเร็วกว่าประมาณ 40% เมื่อเทียบกับทำด้วยมือทั้งหมด

กรณีที่ 2 — หมายเลขการจำแนกประเภทไม่ถูกต้อง ผู้เชี่ยวชาญขอหมายเลขดิวอีจาก AI สำหรับหนังสือประวัติทางการแพทย์ YZ แนะนำ "610 (ยา)"; อย่างไรก็ตาม หนังสือเล่มนี้เกี่ยวกับประวัติศาสตร์การแพทย์เป็นหลัก และตำแหน่งที่ถูกต้องคือ "610.9 (ประวัติศาสตร์การแพทย์)" ผู้เชี่ยวชาญดูตารางดิวอีอย่างเป็นทางการแล้วแก้ไขให้ถูกต้อง AI พบคลาสหลักแต่พลาดการแบ่งย่อย

กรณีที่ 3 — คำที่ล้าสมัยที่จับได้ AI เสนอคำศัพท์หัวเรื่องที่ล้าสมัยและขณะนี้ถือว่าเป็นคำเฉพาะสำหรับหนังสือสังคมวิทยา เพราะคำเก่านี้พบเห็นได้ทั่วไปในข้อมูลการฝึกอบรม ผู้เชี่ยวชาญได้เลือกคำศัพท์ที่ถูกต้องจากคำศัพท์รวมในปัจจุบันของสถาบัน นี่เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า AI แบกรับอคติจากอดีต

ความลึกและความสม่ำเสมอ: ควรมีความเฉพาะเจาะจงเพียงใด?

การตัดสินใจทั่วไปในการวิเคราะห์หัวข้อคือระดับความเฉพาะเจาะจงของคำที่จะกำหนด หากคุณตั้งชื่อทรัพยากรที่กว้างเกินไป ("วันที่") ผู้ใช้ที่ค้นหาหัวข้อจะจมอยู่กับผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องหลายร้อยรายการ หากคุณตั้งชื่อที่แคบเกินไป ผู้ใช้ที่กำลังมองหาแหล่งข้อมูลที่กว้างกว่าจะไม่สามารถค้นหาได้ กฎคือให้เลือกคำที่ครอบคลุมแหล่งที่มาอย่างเฉพาะเจาะจงแต่ครบถ้วนที่สุด: หากแหล่งที่มาเกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรมสมัยเซลจุคเท่านั้น "สถาปัตยกรรมเซลจุค" ไม่ใช่ "สถาปัตยกรรม" ถือเป็นระดับที่ถูกต้อง AI มักจะพลาดความสมดุลนี้ มันสร้างข้อเสนอแนะที่กว้างเกินไปหรือกระจัดกระจายเกินไป ดังนั้นจึงจำเป็นต้องให้คำแนะนำที่ชัดเจนแก่ AI เช่น "แนะนำหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงที่สุดที่แหล่งที่มาครอบคลุม และอย่าเพิ่มหัวข้อย่อยที่แหล่งที่มาไม่ได้กล่าวถึงจริงๆ" นอกจากนี้ การติดป้ายกำกับทรัพยากรในหัวข้อเดียวกันอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไปมีความสำคัญต่อความสมบูรณ์ของแค็ตตาล็อกพอๆ กับความเฉพาะเจาะจง วันหนึ่งพูดว่า "สถาปัตยกรรมเซลจุก" และ "อาคารสมัยเซลจุค" ในวันถัดไปจะแบ่งผู้ใช้

เคล็ดลับ: เมื่อตั้งชื่อหลายชื่อให้กับแหล่งข้อมูลเดียว อย่าซ้อนคำศัพท์ที่เป็นส่วนย่อยของกันและกันโดยไม่จำเป็น การให้ทั้ง "ประวัติศาสตร์ออตโตมัน" และ "ประวัติศาสตร์" ทำให้สิ่งหลังไม่จำเป็น เลือกเฉพาะเจาะจงที่สุดและรวมเฉพาะชื่อที่เพิ่มการเข้าถึงที่แตกต่างกันจริงๆ

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) การแยกหัวข้อ:

เขียนหัวข้อหลักของเอกสารด้านล่างเป็นหนึ่งประโยค และหัวข้อรองเป็น 3 รายการ การเพิ่มหัวข้อที่ไม่ได้อยู่ในข้อความ โดยยึดตามข้อความเท่านั้น เอกสาร/เรื่องย่อ: [ที่นี่]

2) การจับคู่จากส่วนหัวที่ได้รับอนุมัติ:

ด้านล่างนี้เป็นเอกสารสรุปและรายการหัวเรื่องที่ได้รับอนุมัติ จับคู่เฉพาะส่วนหัว 3-5 รายการจากรายการที่เหมาะสมที่สุดกับเอกสาร โดยเริ่มจากหัวข้อที่เหมาะสมที่สุด เขียนเหตุผลหนึ่งประโยคสำหรับแต่ละตัวเลือก หากไม่มีชื่อที่เหมาะสมในรายการ ให้ระบุ สรุป: [ที่นี่] / รายการ: [ที่นี่]

3) คำแนะนำคลาสมาสเตอร์การจำแนกประเภท:

สำหรับเอกสารต่อไปนี้ ให้แนะนำคลาสหลักที่เป็นไปได้ (3 หลัก) ในการจำแนกทศนิยมดิวอี้ และอธิบายว่าทำไมคุณถึงเลือกคลาสนั้น ทำเครื่องหมายตัวเลขล่างว่า "ต้องตรวจสอบจากตารางอย่างเป็นทางการ" อย่าให้ตัวเลขที่แน่นอน เอกสาร: [ที่นี่]

4) อคติและการตรวจสอบสกุลเงิน:

มีข้อกำหนดใดบ้างที่อาจล้าสมัย กีดกัน หรือมีฝ่ายเดียวในคำแนะนำหัวข้อด้านล่างหรือไม่ หากเป็นเช่นนั้น ให้ทำเครื่องหมายและอธิบายว่าเหตุใดจึงอาจเป็นปัญหา คำแนะนำ: [ที่นี่]

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

ให้หัวข้อของหนังสือเล่มนี้: "การค้าในจักรวรรดิออตโตมัน"

ทำงานจากชื่อเรื่องเพียงอย่างเดียว AI สร้างคำศัพท์ทั่วไปโดยไม่ต้องรู้บริบทและไม่สนใจคำศัพท์ที่ถูกควบคุม ผลลัพธ์: ชื่อไม่สอดคล้องกัน อาจไม่ถูกต้อง

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยนักวิเคราะห์เนื้อหา ด้านล่างนี้คือบทนำและเนื้อหาของหนังสือ ฉันยังได้จัดเตรียมรายการหัวข้อที่ได้รับอนุมัติไว้ด้วย (1) สรุปหัวข้อหลักของหนังสือเป็นประโยคเดียว (2) จับคู่เฉพาะชื่อเรื่องที่เหมาะสมที่สุด 3-5 รายการจากรายการพร้อมเหตุผล (3) อย่าออกรายการ อย่าสร้างเงื่อนไข ข้อความ: [ที่นี่] /รายชื่อที่ได้รับอนุมัติ: [ที่นี่]

ข้อความแจ้งที่แข็งแกร่งจะจำกัด AI ให้อยู่ในเนื้อหาจริงและคำศัพท์ที่ควบคุม รักษาทั้งความถูกต้องและความสม่ำเสมอ

แผนภูมิงานการวิเคราะห์หัวข้อ

ภารกิจ

บทบาทของเอไอ

การตัดสินใจของมนุษย์

สรุปเนื้อหา

ร่างด่วน

ตรวจสอบความถูกต้อง

ข้อเสนอแนะชื่อเรื่อง

จับคู่จากรายการ

ทางเลือกสุดท้าย เหตุผล

หมายเลขการจำแนกประเภท

ข้อเสนอแนะระดับปริญญาโท

การตรวจสอบส่วนย่อย

การตรวจสอบอคติ

การทำเครื่องหมาย

การตัดสินใจเกี่ยวกับวาระรวม

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• แค่ถามหัวข้อจากชื่อเรื่อง การวิเคราะห์หัวข้อจะขึ้นอยู่กับบริบท ชื่อเรื่องทำให้เข้าใจผิด
• การรับหมายเลขจำแนกประเภทโดยไม่ตรวจสอบ แม้ว่า AI จะค้นหาคลาสหลัก แต่ก็พลาดการแบ่งย่อย
• ข้ามคำศัพท์ที่ถูกควบคุม ความสม่ำเสมอของการแบ่งระยะฟรี
• ละเลยอคติ AI อาจสืบทอดข้อกำหนดที่ล้าสมัยและไม่รวมอยู่ในอดีต
• ปล่อยให้การตัดสินใจเป็นหน้าที่ของ AI ทั้งหมด การเป็นตัวแทนและความยุติธรรมจำเป็นต้องมีการตัดสิน การตัดสินใจขึ้นอยู่กับบุคคล

โดยสรุป

ในการวิเคราะห์และจำแนกหัวข้อ AI เป็นตัวช่วยที่รวดเร็วในการแยกเนื้อหาสรุป จับคู่หัวข้อจากรายการที่ได้รับอนุมัติ และแนะนำคลาสหลักการจัดหมวดหมู่ แต่การวิเคราะห์หัวข้อโดยพื้นฐานแล้วเป็นเรื่องของการตัดสินและการเป็นตัวแทน: ขึ้นอยู่กับผู้เชี่ยวชาญในการตัดสินใจว่าชื่อใดอธิบายแหล่งที่มาได้แม่นยำและยุติธรรมที่สุด ตัวเลขที่แน่นอนของหมายเลขการจำแนกประเภท และสกุลเงินของคำศัพท์ ใช้งาน AI ด้วยเนื้อหาจริงและคำศัพท์ที่ได้รับการควบคุม ตรวจสอบหมายเลขการจำแนกประเภทด้วยตารางอย่างเป็นทางการ และระวังอคติ

งานสมัคร

เตรียมข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลที่คุณมีและรายการหัวข้อที่ได้รับอนุมัติสั้นๆ รับคำแนะนำ AI ด้วยเทมเพลต "การแยกหัวข้อ" และ "การจับคู่หัวข้อที่ได้รับอนุมัติ" จากนั้นเปรียบเทียบข้อเสนอแนะกับตารางการจัดหมวดหมู่อย่างเป็นทางการและคำศัพท์ปัจจุบันของสถาบัน: มีคำแนะนำที่ถูกต้องกี่ข้อ คุณแก้ไขกี่ข้อ? ตรวจสอบคำแนะนำสำหรับคำที่ล้าสมัยด้วยเทมเพลต "การตรวจสอบอคติและความใหม่"

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันได้วิเคราะห์หัวข้อจากเนื้อหาจริง ไม่ใช่ชื่อเรื่อง
• [ ] ฉันจับคู่ชื่อเรื่องจากคำศัพท์ที่มีการควบคุม
• [ ] ฉันตรวจสอบตัวเลขตัวล่างของหมายเลขประเภทด้วยตารางอย่างเป็นทางการ
• [ ] ฉันได้ตรวจสอบข้อเสนอแนะกับข้อกำหนดที่ล้าสมัยและเป็นเอกสิทธิ์แล้ว
• [ ] ฉันได้ตัดสินใจเรื่องสุดท้ายและการจัดหมวดหมู่ตามดุลยพินิจของฉันเอง