试探GPT模型在高校智慧图书馆建设中的应用

摘 要：文章阐述了GPT模型的运作原理，分析了GPT模型在高校智慧图书馆建设中的有效应用，包括数字文献库建设、电子资源共享、智能化图书馆服务、虚拟现实技术应用、智能机器人等，能够助力高校图书馆实现智能化的文献检索、图书借阅、数据分析、用户服务等，提高图书馆的智能化服务水平。

关键词：GPT模型；智慧图书馆；电子资源共享；智能化图书馆服务；运作原理

中图分类号：G258. 6 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2025）01-0060-03

在数字化转型的浪潮中，高校智慧图书馆已经成为高校信息化建设的一部分，为学校师生提供更加便捷、可靠、智能化的图书馆服务。基于人工智能技术的自然语言处理模型——GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，作为自然语言处理技术的重要应用之一，将引领高校智慧图书馆在数字化时代进行数字化、高质量的转型和升级。

1 GPT模型的运作原理

GPT是一种基于Transformer结构的预训练语言模型，由Open AI研究小组于2018年提出。GPT模型的主要目的是预测文本中缺失的单词或部分句子，其工作原理包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，GPT模型使用大量的未标注语料库学习自然语言的规律、形式和语义特征，通过预测下一个词或下一句话，模型在处理海量的文本数据时可以更好地学习文本的规律。模型将文本分成多个Token，然后分别考虑文本的上下文，输出一个代表下一个Token最可能的预测值。在微调阶段，GPT模型将有监督的训练数据反馈到预训练模型中，根据实际的任务特点调整模型的参数和权重，重新训练模型，以提高模型的精度和准确性。微调阶段模型可以根据特定任务的需求对模型进行进一步的训练，如问答、文本生成等特定的自然语言处理（NLP）任务。

GPT模型主要依靠语言模型的方式产生描述性文本输出，在输入句子时会自动学习和判断句子中的语法、语义以及上下文信息等，从而生成后续预测的文本输出。另外，GPT模型还可以自我生成文本内容，生成模式可以是人工假设驱动，也可以是自然信息在模型中运作形成。

总体而言，GPT模型的运作原理是通过先进行预训练学习自然语言文本的规律和语义，再通过在特定任务上的微调提高模型的准确性和适应性，其优势在于能够较好地解决多种自然语言处理问题，并生成流畅自然的文本。因此，GPT模型可以处理大规模的自然语言处理任务，如文本生成、对话问答等，将其应用于高校智慧图书馆建设，能够使之发挥更大作用。

2 GPT模型在高校智慧图书馆建设中的应用策略

智慧图书馆的建设目的是将数字化、网络化、智能化、信息化的现代科技应用于图书馆的管理和服务，使图书馆基于信息技术不断升级服务模式和服务手段，实现物与物、人与物之间的互联互通，将服务内容从以资源为中心逐渐向知识型服务和智慧型服务方向发展[1]。GPT模型应用于高校智慧图书馆建设能够实现文献资源的数字化、信息化和智能化，更加方便用户阅读、检索等，提升图书馆的服务水平和管理效率。

2. 1 数字文献库建设

数字文献库是高校智慧图书馆建设的重要内容之一，也是高校图书馆实现智能化馆藏资源整合和数字化转型的重要手段。数字文献库包含大量数字化文献资源，需要通过智能技术实现更好的结构化利用和管理，而GPT模型的自然语言处理能力能够为数字文献库的建设和管理提供助力。

文献数字化是指利用现代科技手段对文献进行数字化技术处理，如通过复制、拍照、扫描、影印等方式形成电子资源，并将电子资源进行结构化索引，构建电子书目，创建结构化存储以及便于查询调用的数字化资料库，搭建网络信息资源系统平台，供用户快速检索和访问[2]。在此过程中， GPT模型可以帮助数字文献库进行内容自动化分类、标注和处理，并对数字文献资源的内容进行自然语言处理，获取关键词、主题、语义等信息后，自动标注文献资源，从而为用户获取信息提供更加准确和高效的支持。GPT模型可以根据用户查询的关键词、学科领域、查询历史等信息，生成相关文献列表，并逐步缩小文献范围，使搜索结果更加具体和精准。此外，GPT模型还可以对文献信息进行自然语言处理，有效理解并匹配文献信息，从而提高文献检索的准确性。

综上，GPT模型在数字文献库的建设和管理中可以发挥重要的作用，其自然语言处理技术可以更好帮助用户处理和管理图书馆资源，提高数字文献库的智能化程度和服务质量，对高校智慧图书馆的未来发展具有巨大的推动作用。

2. 2 电子资源共享

电子资源共享是高校智慧图书馆为全校师生提供学术数据库、电子期刊、电子图书等电子资源的最好方式。首先，GPT模型可以根据用户的历史记录和关注领域进行个性化推荐或提醒，便于用户更好地获取不同阶段学习、研究所需的资源。其次，GPT模型可以为电子资源的有效利用提供自然语言搜索功能。用户通过自然语言向GPT模型发出查询请求后，GPT模型可以把问题转化为资源查询，并通过对资源的描述、标注等内容对资源进行语义解析，为用户反馈最合适的搜索结果，使用户能够更加直观地了解资源位置、作者信息以及其他相关资讯等，从而节省时间和精力。再次，GPT模型还可以为电子资源共享注入智能管理方式，如提示资源过期时间、借阅失效时间以及其他维护性事件等，降低人为出错的可能性，提高电子资源共享的可靠性和效率。

2. 3 图书馆智能化服务

智能化服务是高校智慧图书馆建设的一个重要内容。高校智慧图书馆可以实现智能化的文献检索、图书借阅、数据分析等功能，满足用户对图书馆智能化服务的需求，提高图书馆的服务水平。GPT模型可以在图书馆的智能化服务方面提供许多有益帮助：首先，高校智慧图书馆的一个主要功能是提供方便快捷的问答服务，用户通过这项服务可快速获取其所需的信息。GPT模型在问答系统中可以通过自然语言处理技术判断问题的意图，进而理解用户需求，并在一定时间内快速生成满足用户需求的答复，如：当用户需要借阅一些特定的书籍，或想要知道关于图书馆活动的资讯时，GPT模型可以快速响应并给出相应的答案。相较于传统的问答系统，使用GPT模型技术的问答系统拥有更好的语言处理技能，能够更加准确地理解用户的问题意图，从而提供更加准确、可靠的答案，极大地提高了馆读互动效率和用户体验。其次，GPT模型可以实现自然语言推荐服务，通过机器学习算法，根据用户在图书馆的历史记录制作用户行为数据画像，进行智能化资源推荐，从而实现“千人千面”的个性化服务。这种推荐服务不仅能够使用户更加方便地获取自己感兴趣的资源，还能提高图书馆资源的利用率，甚至能够对图书馆的资源建设进行指导和优化。再次，GPT模型可以帮助高校智慧图书馆实现智能化宣传推广，通过对用户需求与特征的分析，GPT模型可以生成个性化宣传推广流程，使宣传推广工作更加精准和有效。这种推广方式的优势在于宣传推广信息具有更高的精度和匹配度，且能够生成完整自然的推广内容，从而提高用户体验，使用户感到舒适和自然。

2. 4 虚拟现实技术的应用

虚拟现实技术应用于高校智慧图书馆建设，能够呈现一个真实的数字化图书馆空间，为用户提供沉浸式阅读体验和智能化导航服务。通过虚拟现实技术，高校图书馆可以最大限度地还原真实的阅读体验，为师生提供更加高质量的服务。例如，哈佛大学图书馆通过HOLLIS（目录信息系统）开展虚拟业务，为师生进行信息检索和浏览提供便利。HOLLIS系统提供两种检索模式：一是通过“书号索引”方式定位与实体书架相同的虚拟书目，以发现保存在图书馆不同位置的资料。二是通过“书架视图”方式进入虚拟图书馆，利用三维立体书架模型对多家图书馆的手稿等文献进行识别与浏览[3]。

虚拟现实技术与GPT模型相结合，可以为用户提供更加直观便利的智慧图书馆服务体验。用户使用虚拟现实技术进入智慧图书馆的虚拟空间后，可以通过自然语言交互方式进行导航和查询。当用户使用自然语言提出问题或需求时，GPT模型可以辅助解析用户的意图，并给出相应的答案或推荐相关资源，如：用户在虚拟空间看到一本书籍并使用语音问询“这本书是关于什么的”时， GPT模型可以根据该书的简介和标签等信息，自动生成语音回答，回复用户与该书相关的作者、内容、评论等信息。除了问答服务，虚拟现实技术还可以借助GPT模型实现更加人性化的互动体验，如自然语言推荐、个性化推送等，当用户通过语音问询有哪些新书推荐时，GPT模型可以根据用户的借阅记录、历史兴趣爱好等信息，为其推荐相关资源。

虚拟现实技术与GPT模型的结合能够为用户带来更加人性化和自然的智慧图书馆服务体验，用户可以轻松利用语音交互和自然语言处理功能更好地获取图书馆资源和服务，享受高效便捷、个性化的服务。

2. 5 智能机器人

智能机器人是高校智慧图书馆建设的另一个创新领域。通过智能机器人应用，高校智慧图书馆可以更好地实现自动化借还书、导航引导等服务，进一步提高图书馆的智能化程度和用户满意度。GPT模型在高校图书馆智能机器人的应用中具有诸多优势。首先，GPT模型应用于智能机器人可以提高机器人的智能化程度，使其更好地与用户进行交流和互动，当用户向智能机器人提出一个问题或需求时，GPT模型可以帮助机器人快速分析问题意图，并给出相应的答案或推荐，从而帮助用户快速解决问题；其次，GPT模型可以协助智能机器人建立有记忆的回答系统，使机器人在回答用户问题时能够考虑上下文信息和用户历史，提供更加个性化的服务；再次，智能机器人通过GPT模型可以学习人类语言的表达方式，使其表述更加自然、接地气，形成更好的对话体验。

GPT模型在高校图书馆智能机器人技术中的应用可以增强图书馆的智能化服务能力，为用户提供便捷、个性化的交互体验，提高用户满意度，进一步推动高校智慧图书馆建设。

3 结语

综上所述，随着高校图书馆的数字化转型以及自然语言处理技术的发展，GPT模型在高校智慧图书馆建设中将发挥越来越重要的作用。GPT模型的自然语言处理技术助力高校智慧图书馆提供更加智能、灵活、优质的数字化服务，这些服务将持续推动高校智慧图书馆的发展。无论未来技术如何变化，高校图书馆都要立足自身发展，与时俱进，拥抱和接受新技术，推动自身持续发展。

参考文献：

[1] 刘利.高校智慧图书馆建设实践研究[J].江苏科技信息，2023（7）：44-47.

[2] 肖文美，李倩.民国时期林业特色文献整理与数字化建设：以南京林业大学为例[J].现代农业研究，2023（4）：74-76.

[3] 杨敏然，张新兴.国外高校图书馆元宇宙虚拟共享空间的建设与启示[J].图书馆，2023（3）：16-23.

（编校：徐黎娟）