عرض لدراسات في الفهرسة باستخدام الذكاء الاصطناعي
عرض لدراسات
في الفهرسة باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.
إنشاء وتقييم التسجيلات الببليوجرافية MARC 21 باستخدام ChatGPT.
Taniguchi, S. (2024). Creating and
Evaluating MARC 21 Bibliographic Records Using ChatGPT. Cataloging &
Classification Quarterly, 62(5), 527–546. https://doi.org/10.1080/01639374.2024.2394513
بحثت هذه
الدراسة في جدوى استخدام ChatGPT (GPT-4) لإنشاء تسجيلات مارك 21 الببليوجرافية
وفقًا لقواعد وصف المصادر واتاحتها RDA،
قدمت هذه الدراسة لبرنامج ChatGPT
بيانات من مصادر المعلومات وقيمت أدائه في الإشارة إلى التسجيلات المناسبة وتفسير
المعلومات بدقة وتطبيق RDA
بشكل صحيح. أظهرت النتائج أنه على الرغم من أن ChatGPT كان واعدًا كأداة مساعدة للمفهرسين، إلا أنه
عانى من أنماط ببليوجرافية معقدة وقواعد فهرسة دقيقة. لوحظت أخطاء ملحوظة في
مجالات مختلفة، مثل نقاط الوصول الأولية والإضافية المعتمدة، وبيانات العنوان،
وبيانات النشر، وبيانات السلسلة، مما يسلط الضوء على مجالات التطوير.
2.
تجربة استخدام ChatGPT لبناء رؤوس
موضوعات مكتبة الكونجرس LCSH في الأطروحات والرسائل العلمية الإلكترونية.
Chow, E. H. C., Kao, T. J., & Li, X.
(2024). An Experiment with the Use of ChatGPT for LCSH Subject Assignment on
Electronic Theses and Dissertations. Cataloging & Classification Quarterly,
62(5), 574–588. https://doi.org/10.1080/01639374.2024.2394516
تتعمق هذه
الدراسة في الاستخدام المحتمل لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لبناء رؤوس موضوعات مكتبة الكونجرس. استخدم
المؤلفون ChatGPT لبناء رؤوس الموضوعات للأطروحات
والرسائل العلمية الإلكترونية (ETDs)
بناءً على عناوينها وملخصاتها. تشير النتائج إلى أن نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT لديها القدرة على تقليل وقت الفهرسة اللازم
لتعيين مصطلحات الموضوع من رؤوس موضوعات مكتبة الكونجرس (LCSH) لأطروحات ورسائل الدكتوراه الإلكترونية (ETDs) بالإضافة إلى تحسين اكتشاف هذا النوع من
الموارد في المكتبات الأكاديمية. ومع ذلك، تظل الفهارس البشرية ضرورية للتحقق من
صحة وشمولية وخصوصية رؤوس موضوعات مكتبة الكونجرس التي تولدها نماذج اللغة
الكبيرة.
تعليقات