تجربة بحثية منصفة
توفر EBSCO مجموعة واسعة ومتنوعة من المحتوى تغطي مستويات متعددة من الخبرة، ومنهجيات مختلفة، ولغات متعددة، ومجالات دراسية متنوعة، بالإضافة إلى رؤى معرفية ثقافية ودقيقة، وذلك من خلال أكبر مجموعة من عناوين الدوريات العلمية.
من خلال استناد خصائص الذكاء الاصطناعي لدينا إلى هذه المجموعة المتنوعة من المعلومات (مع التأكيد على أن هذا الاستناد لا يُعد تدريبًا للذكاء الاصطناعي)، تواصل EBSCO التزامها بتوفير تجربة بحثية منصفة.
نماذج اللغة الكبيرة وتجربة البحث المنصفة
تتمتع العديد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بمعرفة عامة، لكنها تواجه صعوبة في الإجابة الدقيقة على الأسئلة المتخصصة في مجالات محددة، مما قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة. لدعم الاستفسارات البحثية الدقيقة، تحتاج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى بيانات متخصصة في المجال ومراجعة من قبل خبراء مختصين.
بالإضافة إلى ذلك، يجب على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أن تستوعب البيانات المتنوعة ثقافيًا ولغويًا لضمان الشمولية.
الذكاء الاصطناعي المنصف من EBSCO
يمتد مستخدمو EBSCO حول العالم، ونحن ندرك أن الاختلاف لا يقتصر فقط على اللغات، بل يشمل أيضًا الطرق التي يعرّف بها الأفراد أنفسهم ويتفاعلون مع البيانات.
لكل مستخدم نموذج ذهني خاص به يتشكّل من خبراته وثقافته ولغته واحتياجاته الفردية. لهذا السبب، كان دعم البحث المنصف أولوية لدى EBSCO على مدار عقود. فقد بدأت الشركة مبكرًا بمواءمة رؤوس الموضوعات الصادرة عن الناشرين عبر قواعد البيانات المختلفة، لضمان تمكّن المستخدمين من الوصول إلى المحتوى المطلوب، بغض النظر عن نظام التصنيف الموضوعي الذي اعتادوا عليه، وحتى في حال عدم تطابق المصطلحات الموضوعية بشكل دقيق أو مترادف. تُعرف هذه المواءمة باسم "الفهرس الموضوعي الموحد" أو USI (Unified Subject Index).
وقد ذهبت EBSCO خطوة أبعد من ذلك، حيث أضافت جميع سلطات الفهرسة الموضوعية الوطنية، إلى جانب أكثر القواميس المعتمدة من الهيئات الحكومية ومصادر البيانات المرتبطة، إلى الفهرس الموضوعي الموحد (USI). وقد أسفر ذلك عن إنشاء واحدة من أكبر شبكات المواءمة متعددة اللغات للمصطلحات الأكاديمية على مستوى العالم، تغطي أكثر من 280 لغة ولهجة. والأهم من ذلك، في العام نفسه، قمنا بجمع مليارات المصطلحات المُستخدمة في اللغة الطبيعية وربطها بمكافئاتها من المصطلحات المُضبوطة ضمن الفهرس الموضوعي الموحد (USI).
فهم آلية البحث
تستخدم EBSCO أيضًا تقنيات الذكاء الاصطناعي في البحث لمساعدة المستخدمين الجدد في المجال الأكاديمي على "فك شيفرة" تجربة البحث، وتسهيل فهمها وتحسين نتائجها. لا تزال الاستعلامات المتقدمة المعقدة هي المعيار في البحوث المتقدمة، إلا أن العديد من المستخدمين يواجهون صعوبة في الانطلاق إذا لم يكونوا على دراية كافية بالبحث الأكاديمي أو بمصادر مكتباتهم.
يساعد وضع البحث باستخدام اللغة الطبيعية الجديد في EBSCO Discovery Service وEBSCOhost في إزالة الحواجز أمام المستخدمين، من خلال تحليل الاستعلام إلى وحدات معنوية مكوّنة من عبارات اسمية. وتُمكّن هذه العملية محرك البحث المملوك من قبل EBSCO من استرجاع نتائج ليست ذات صلة فحسب، بل ذات سياق دقيق يعكس نية المستخدم، مما يوفّر تجربة بحث أكثر دقة وفاعلية.
يساعد هذا المستخدمين الذين قد لا يمتلكون المهارات اللازمة لصياغة استعلامات بحث معقدة على الوصول إلى نتائج مفيدة تدعمهم في رحلتهم البحثية، مما يعزز من شمولية وسهولة استخدام أدوات البحث الأكاديمي. يساهم ذلك في تحقيق تكافؤ الفرص، حيث يتيح لعدد أكبر من المستخدمين البدء في أبحاثهم دون الحاجة إلى معرفة متخصصة، مما يعزز تجربة بحث أكثر إنصافًا وشمولية.
ابقَ على اطلاع بكل ما هو جديد
يرجى التواصل معنا لمعرفة المزيد حول تقنيات الذكاء الاصطناعي في EBSCO، أو للتسجيل في برامجنا التجريبية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، أو للتعاون معنا في مبادرات البحث والتطوير.