System EMa w Niemieckiej Bibliotece Narodowej: Automatyzacja katalogowania tematycznego na rzecz lepszej dostępności wiedzy
Według informacji opublikowanych 17 lipca 2025 roku na portalu Current Awareness Portal, Niemiecka Biblioteka Narodowa (Deutsche Nationalbibliothek – DNB) z powodzeniem rozwija i wdraża system automatycznego katalogowania tematycznego EMa. Ten przełomowy projekt ma na celu zrewolucjonizowanie sposobu, w jaki informacje są organizowane i udostępniane, stawiając na innowacyjne wykorzystanie sztucznej inteligencji.
Czym jest katalogowanie tematyczne i dlaczego jest ważne?
Katalogowanie tematyczne to proces przypisywania bibliograficznym opisom dokumentów (książek, artykułów, czasopism itp.) odpowiednich terminów i kategorii, które odzwierciedlają ich treść. Dzięki temu użytkownicy mogą efektywnie wyszukiwać informacje według interesujących ich zagadnień, a nie tylko po autorze czy tytule. Jest to kluczowy element zapewniający dostępność i odkrywalność zbiorów bibliotecznych.
Tradycyjnie katalogowanie tematyczne jest zadaniem pracochłonnym i wymagającym dużej wiedzy specjalistycznej. Bibliotekarze muszą analizować treść dokumentu, rozumieć jego kontekst i przypisywać mu właściwe deskryptory z predefiniowanych systemów klasyfikacji (np. Klasyfikacja Dziesiętna Deweya, UKD, czy tesaurusy). Proces ten, choć niezbędny, może być wąskim gardłem w przypadku rosnącej liczby publikacji.
EMa: Odpowiedź na wyzwania współczesnej bibliotekii
W tym kontekście rozwój systemu EMa (co prawdopodobnie jest skrótem od „Entwicklung und Management automatisierter Sacherschließung” – co można przetłumaczyć jako „Rozwój i Zarządzanie Automatycznym Katalogowaniem Tematycznym” lub podobnie) w Niemieckiej Bibliotece Narodowej stanowi znaczący krok naprzód. Celem EMa jest automatyzacja procesu przypisywania tematów za pomocą zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji.
Jak działa system EMa?
Chociaż szczegóły techniczne nie są jeszcze w pełni ujawnione w dostępnym skrócie, można przypuszczać, że EMa wykorzystuje techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz uczenia maszynowego (ML). Oznacza to, że system jest w stanie:
- Analizować treść tekstów: Potrafi czytać i rozumieć zawartość dokumentów, identyfikując kluczowe słowa, frazy, koncepcje i relacje między nimi.
- Uczyć się z danych: System jest trenowany na ogromnych zbiorach danych katalogowych, aby nauczyć się, jakie tematy najlepiej opisują poszczególne rodzaje publikacji.
- Przypisywać deskryptory: Na podstawie analizy i nauki, EMa jest w stanie automatycznie sugerować lub przypisywać odpowiednie terminy tematyczne do nowych dokumentów.
- Potencjalnie tworzyć nowe deskryptory: W bardziej zaawansowanych wersjach, system może być zdolny do identyfikowania nowych pojawiających się tematów i proponowania nowych terminów, przyczyniając się do rozwoju narzędzi katalogowania.
Korzyści z wdrożenia systemu EMa:
- Zwiększona efektywność: Automatyzacja znacznie przyspiesza proces katalogowania tematycznego, pozwalając bibliotekarzom skupić się na bardziej złożonych i wymagających zadaniach, takich jak doradztwo użytkownikom czy rozbudowa kolekcji.
- Poprawa spójności: System, oparty na algorytmach, może zapewnić większą spójność w przypisywaniu tematów w porównaniu do katalogowania przeprowadzanego przez wielu różnych ludzi.
- Szybsza dostępność informacji: Dzięki szybszemu katalogowaniu, nowe materiały stają się szybciej dostępne dla użytkowników biblioteki.
- Lepsza odkrywalność: Precyzyjne i wszechstronne przypisanie tematów ułatwia użytkownikom odnajdywanie potrzebnych informacji, nawet jeśli nie znają dokładnych tytułów czy autorów.
- Skalowalność: System jest w stanie przetwarzać ogromne ilości danych, co jest kluczowe w obliczu stale rosnącego wolumenu publikacji.
- Potencjał dla innowacyjnych usług: Zautomatyzowane dane tematyczne mogą być wykorzystane do tworzenia nowych, inteligentnych usług dla użytkowników, np. personalizowanych rekomendacji, analiz trendów czy tworzenia grafów wiedzy.
Kontekst i przyszłość:
Rozwój systemu EMa przez Niemiecką Bibliotekę Narodową wpisuje się w szerszy trend cyfryzacji i automatyzacji w instytucjach kultury i nauki. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach bibliotecznych jest obszarem intensywnych badań i rozwoju na całym świecie. Wdrożenie takiego systemu w jednej z największych bibliotek narodowych w Europie stanowi ważny precedens i może stanowić inspirację dla innych instytucji.
Choć artykuł stanowi jedynie krótkie wprowadzenie (określenie „＜文献紹介＞” sugeruje, że jest to zapowiedź lub omówienie literatury na ten temat), wskazuje na ambitne podejście DNB do przyszłości bibliotekarstwa. Można oczekiwać, że dalsze publikacje na temat systemu EMa dostarczą więcej szczegółów na temat jego architektury, danych treningowych, wyników walidacji oraz wpływu na codzienne funkcjonowanie biblioteki i doświadczenia jej użytkowników.
EMa to obiecujący przykład tego, jak technologia, a w szczególności sztuczna inteligencja, może być wykorzystana do usprawnienia dostępu do wiedzy i uczynienia go bardziej efektywnym dla wszystkich.
E2809 – ドイツ国立図書館（DNB）における自動主題目録システムEMaの開発と運用＜文献紹介＞
SI dostarczyła wiadomości.
Poniższe pytanie zostało użyte do uzyskania odpowiedzi z Google Gemini:
O 2025-07-17 06:01 'E2809 – ドイツ国立図書館（DNB）における自動主題目録システムEMaの開発と運用＜文献紹介＞’ został opublikowany według カレントアウェアネス・ポータル. Proszę napisać szczegółowy artykuł z powiązanymi informacjami w zrozumiały sposób. Proszę odpowiedzieć po polsku.