Artificially intelligent conversational agents in libraries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Conversational agents are natural language interaction interfaces designed to simulate conversation with a real person. This paper seeks to investigate current development and applications of these systems worldwide, while focusing on their availability in Canadian libraries. It aims to argue that it is both timely and conceivable for Canadian libraries to consider adopting conversational agents to enhance – not replace – face‐to‐face human interaction. Potential users include library web site tour guides, automated virtual reference and readers' advisory librarians, and virtual story‐tellers. To provide background and justification for this argument, the paper seeks to review agents from classic implementations to state‐of‐the‐art prototypes: how they interact with users, produce language, and control conversational behaviors. Design/methodology/approach The web sites of the 20 largest Canadian libraries were surveyed to assess the extent to which specific language‐related technologies are offered in Canada, including conversational agents. An exemplified taxonomy of four pragmatic purposes that conversational agents currently serve outside libraries – educational, informational, assistive, and socially interactive – is proposed and translated into library settings. Findings As of early 2010, artificially intelligent conversational systems have been found to be virtually non‐existent in Canadian libraries, while other innovative technologies proliferate (e.g. social media tools). These findings motivate the need for a broader awareness and discussion within the LIS community of these systems' applicability and potential for library purposes. Originality/value This paper is intended for reflective information professionals who seek a greater understanding of the issues related to adopting conversational agents in libraries, as this topic is scarcely covered in the LIS literature. The pros and cons are discussed, and insights offered into perceptions of intelligence (artificial or not) as well as the fundamentally social nature of human‐computer interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».