人工智能背景下圖書館數(shù)據(jù)集成研究

摘  要：在數(shù)字化時(shí)代，圖書館需要整合海量的數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)不僅形式和類型多樣，并且有著不同來源，存在結(jié)構(gòu)或格式上的差異。通過分析圖書館在多模態(tài)和異構(gòu)數(shù)據(jù)集成時(shí)面臨的諸多挑戰(zhàn)，例如：數(shù)據(jù)異質(zhì)性和復(fù)雜性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化問題、技術(shù)集成和兼容性問題等，結(jié)合當(dāng)前各種人工智能技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理等，探討了針對(duì)各個(gè)問題的應(yīng)對(duì)方法，旨在為圖書館提供高效的多模態(tài)和異構(gòu)數(shù)據(jù)集成策略。（剩余7847字）