.png){kind=icon}
返回
Computer Science Foundations for Digital Libraries: Algorithms, Systems, and Applications
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s00799-025-00435-7.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
数字图书馆在资源质量、可访问性和使用方面面临挑战。本文集收录了七篇论文，提出了解决这些问题的计算和技术方案：通过验证和监控确保数据质量，利用人工智能评估信息系统，以及提升内容可发现性。研究内容还包括采用新的来源模型进行知识表示、深度学习应用于书目控制、基于元数据访问弱势语言资源，以及用于修复历史文献的计算方法。这些论文展示了机器学习、语义网技术、知识图谱和图像处理等现代技术如何应对数字图书馆的挑战，从而改善资源质量和可访问性。这些论文选自于2025年2月20日至21日在意大利乌迪内举办的第21届意大利数字图书馆研究会议（IRCDL 2025），该会议自2005年起便作为关键年度论坛，汇聚学术界、政府及产业界的研究人员，共同探讨计算机科学、数字人文、信息科学、图书馆学、档案学、博物馆学及文化遗产保护等广泛议题。
Keyword:
Scholarly Document Processing
Text Analytics
Citation Behaviours
Author Name Disambiguation
Recommendation System
Open Access
Web Archiving
期刊
I
IF:
1.7
论文数:
17
被引数:
0
机构
查看更多机构
引用论文
Digital Maktaba project: Toward a metadata-driven, LLM-assisted framework for arabic digital libraries数字Maktaba项目：迈向基于元数据的、LLM辅助的阿拉伯语数字图书馆框架
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏Searching Agricultural Learning Experiences in the Metaverse via Textual and Visual Queries Within the AgriMus project在AgriMus项目中，通过文本和视觉查询搜索元宇宙中的农业学习体验
OAAI
OAAI分享收藏Toward purpose-oriented topic model evaluation enabled by large language models通过大型语言模型实现面向目的的主题模型评估OAAI
OAAI分享收藏
分享收藏 没有更多内容