公平性

实现公平AI的核心在于:基于多元化、符合伦理的数据基础,并确保不同研究经验、语言背景和专业水平的用户都能平等获取内容资源。

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公平的研究体验

EBSCO拥有一个极其多元化的内容体系,涵盖从初级到高级的不同研究经验层次、多种研究方法论、全球主要语言、跨学科研究领域,以及主流文化和微观文化认知体系,所有内容均来自全球最完备的期刊文献库。 

基于这一多元化信息体系构建AI功能(注:构建不同于AI训练),EBSCO始终致力于提供公平的研究体验。

大语言模型与公平检索

当前主流大语言模型(LLMs)虽具备通用知识库,却难以精准处理专业领域的深度问题,常出现事实性偏差。 为支撑严谨的学术检索,大语言模型(LLMs)必须接入领域专精数据并经专家校验。 

更重要的是,大语言模型需要具备跨文化、多语言的数据理解能力,才能真正实现包容性知识服务。

EBSCO公平AI宣言

我们深知,EBSCO全球用户不仅语言各异,其数据认知与交互方式亦存在文化差异。 

每个用户都拥有独特的认知框架,这一框架由个人经历、文化背景、语言习惯和实际需求共同塑造。 正因如此,EBSCO数十年来始终将公平检索列为首要任务。我们率先实现了跨数据库出版商主题标题的智能映射——确保无论用户熟悉何种出版商的术语体系,都能准确获取所需文献,即使主题标签并非完全同义匹配。 此映射称为统一主题索引或USI。 

EBSCO进一步拓展了这一体系,将各国国家图书馆主题规范、最具权威性的政府及关联数据词表全部纳入统一主题索引(USI),由此构建出全球规模最大的学术术语多语言映射系统,覆盖超过280种语言及方言。 更具突破性的是,同年我们成功将数十亿自然语言术语与其在USI系统中的规范等效术语建立映射关系。 

深入了解我们的统一主题索引(USI)体系

检索解码工程

EBSCO正将人工智能应用于检索系统,为学术检索新手提供"解码"式搜索体验优化方案。 在专业研究领域,复杂高级检索仍是金标准,但对于不熟悉学术研究及馆藏资源的新手而言,往往难以找到有效切入点。 

EBSCO Discovery ServiceEBSCOhost平台全新推出的自然语言检索模式,通过将查询语句解析为更具语义的名词短语组块,有效降低检索门槛。这一创新技术不仅使EBSCO专利搜索引擎能够返回相关结果,更能精准捕捉用户查询意图,提供与上下文高度契合的特定结果。

这一创新使不擅长构建复杂检索式的用户,也能获取助推其研究进程的有效成果。 这一功能有效降低了研究门槛,使更多用户无需专业知识即可开展研究,从而打造更公平的检索体验。

参阅EBSCO自然语言检索(NLS)Beta测试研究成果

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