人工智能在编目和元数据中的实践
2026年07期【AI专栏】
作者：胡小菁
来源：公众号“编目精灵IV”《人工智能在编目和元数据中的实践》
2025年底，美国合作编目项目（PCC）“人工智能和机器学习用于编目和元数据任务组”发布最终报告，其交付成果包括《用于编目和元数据的AI资源》清单，收录了图书、期刊文章、参考书目、会议论文等参考资料，涉及广泛的人工智能（AI）及较早的机器学习（ML）在图书馆的理论和实践应用。2026年6月10日，华东师范大学研究馆员胡小菁在其公众号“编目精灵IV”上发布《人工智能在编目和元数据中的实践》一文，对该清单中编目与元数据最相关部分进行了编译，主要涉及“AI辅助元数据项目”和“AI辅助元数据工具”两大部分，涵盖芬兰国家图书馆、美国国会图书馆、OCLC等20余个机构的试验与应用，以及Milvus、CatalogerGPT等元数据辅助工具。希望本文能为图书馆元数据管理领域的实践者与研究者提供有价值的参考。
AI-assisted metadata projects: pilot and in production
人工智能辅助元数据项目：试验和生产
本部分以机构（国家图书馆和高校为主）为纲，从参考资料中抽取各机构的试验或应用，如利用AI进行主题索引、记录重复数据删除和元数据生成等。
1.芬兰国家图书馆：ANNIF（自动主题索引；2017-https://annif.org）；Finto AI服务（https://ai.finto.fi/），基于Annif构建
2.美国国会图书馆实验室：探索计算描述（ECD）.https://labs.loc.gov/work/experiments/ECD/
3.比利时国家图书馆：人工智能编目：使用Power Apps构建编目应用的实用指南（图书，Hannes Lowagie. AI-Powered Cataloguing:A Practical Guide to Building a Cataloguing Application with Power Apps. https://alastore.ala.org/AIcat）
4.德国国家图书馆：编目机（Cataloguing machine EMa. https://jahresbericht.dnb.de/Webs/jahresbericht/EN/2022/Hoehepunkte/Erschliessungsmaschine/erschliessungsmaschine_node.html）：包括自动主题编目（如DDC短号）（期刊文章. https://liberquarterly.eu/article/view/19422）
5.爱沙尼亚国家图书馆：为非线性编辑开发自动主题索引工具（期刊文章，https://doi.org/10.1080/01639374.2021.1998283）
6.挪威国家图书馆：用于制作“杜威十进分类号”的机器学习：采用开源机器学习软件，使用DDC对文章进行自动主题分类实验（IFLA 2018年会文章，https://repository.ifla.org/handle/20.500.14598/6364）
7.瑞典联合目录：使用DDC对瑞典联合目录进行自动分类（期刊文章，https://ceur-ws.org/Vol-2200/paper1.pdf）
8.荷兰国家图书馆：国家图书馆的元数据自动生成（https://www.kb.nl/en/over-ons/projecten/automatisch-metadateren）
9.新加坡国家图书馆委员会：使用GPT-4通过命名实体识别来丰富元数据（会议论文，https://doi.org/10.23106/dcmi.952445840）
10.新加坡国家教育研究所：通过人工智能和自动化优化编目过程，在2024年8月28日国际图联IT网络研讨会上（利用人工智能和自动化来改变编目过程，通过使用PyMuPDF、ChatGPT、UiPath和Excel VBA，将编目400篇论文和学位论文所需的时间减少了60%以上）（会议网址 https://www.ifla.org/events/24-hours-of-global-it/）
11.捷克布拉格查尔斯大学：协调OpenEuroLLM项目（https://www.mff.cuni.cz/en/public/news/charles-university-as-the-main-coordinator-of-the-openeurollm-project；https://openeurollm.eu/）
12.宾夕法尼亚大学：人工智能与Bibframe相遇：将Share VDE发现系统中基于Bibframe的GraphQL API与RAG驱动的聊天系统集成（会议论文，https://repository.upenn.edu/entities/publication/c14df38f-7d03-40c5-8c46-70ec85eed4a4）
13.OCLC 重复记录消除项目（博客文章 Scaling de-duplication in WorldCat: Balancing AI innovation with cataloging care. 2024-6-4.https://hangingtogether.org/scaling-de-duplication-in-worldcat-balancing-ai-innovation-with-cataloging-care/）
14.昆士兰州立图书馆和ACMI博物馆，使用AI进行视频/音频编目（Evaluating AI Tools for Enhanced Access to the State Library of Queensland’s Film Collection.https://alia.org.au/Web/Web/Events/Conferences/Info-Online-2025/evaluating-ai-tools.aspx）
15.印第安纳大学图书馆、德克萨斯大学奥斯汀分校和纽约公共图书馆：视听元数据平台试点开发（AMPPD）项目：为视听馆藏开发基于机器学习的元数据生成。（https://digitalcommons.unl.edu/scholcom/217/）
16.香港浸会大学和加州大学戴维斯分校：使用ChatGPT进行电子论文LCSH主题分配的实验（期刊论文，作者Chow，Kao & Li. https://doi.org/10.1080/01639374.2024.2394516）
17.中佛罗里达大学图书馆：使用人工智能转换元数据工作流程：使用聊天机器人协助主题标题分配（例如FAST标题）（会议论文，作者Deng，Chow等. 2024 ai4Libraries Conference. https://doi.org/10.7273/000006887）
18.伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校：使用LLM或BERT对馆藏元数据进行连续出版物卷提取和摘要说明（会议论文，Han & Monroe. Enhancing Discovery with AI: Volume Extraction and Summary Statements for Holdings Metadata. Proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, 2025. https://doi.org/10.23106/dcmi.952591060）
19.纽约大学：利用NLP/LLM提高学术资源的可发现性，例如纽约大学和Global Alchemy项目出版的OA电子书。【会议论文，作者Chou等. Leverage Natural Language Processing (NLP) to improve the discoverability of academic resources. Proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, 2025.https://doi.org/10.23106/dcmi.952586098】
20.多伦多大学：开发AI脚本，用于提取和更新Alma中的连续出版物单件信息，从非结构化描述中提取精确的细节（网络会议，Library Community at Work: Developing Custom AI Workflows for Metadata Management. https://www.libraryjournal.com/event/library-community-at-work-developing-custom-ai-workflows-for-metadata-management）。
21.得克萨斯大学奥斯汀分校：使用人工智能自动编目和组织录音记录（同20）
22.安大略大学图书馆理事会（OCUL）：人工智能和机器学习方案和项目（https://ocul.on.ca/aiml-program）
23.以色列国家图书馆：人工智能驱动的档案数据试点摘要(希伯来语)(https://drive.google.com/file/d/1tG_CR44PX7E0y_mJYo0f3h2l_47OhoF9/view)
24.以色列理工学院：构建自己的论文AI代理编目器：使用n8n和AI简化处理；与Alma和Primo集成，自动化工作流程分析每篇论文，提取标题、学生姓名和教师等关键元数据，并生成草稿记录供图书馆员审查。（会议论文，IGeLU 2025. https://mtgsked.com/p/43943/s）
25.美国国家医学图书馆 NLM使用ChatGPT以编程方式为大订单选择最佳OCLC记录（PPT，Alvin Stockdale. Using AI to improve technical services workflows. https://connect.ala.org/HigherLogic/System/DownloadDocumentFile.ashx?DocumentFileKey=0839a775-9461-4018-aa59-018e35771848）
AI-assisted metadata tools
人工智能辅助元数据工具
该部分收集编目/元数据处理使用的AI工具。
1.Milvus（https://milvus.io/“蓝色核心”的向量数据库项目）。蓝色核心项目：使用Milvus作为AI代理的RDF图向量库（重复数据消除AI代理使用Milvu，将传入的BIBFRAME RDF三元组与存储的作品和实例三元组向量进行比较，然后AI代理解释Milvus的结果以生成相似性百分分数。）
2.艾利贝斯元数据编辑器中的AI元数据助手（https://knowledge.exlibrisgroup.com/Alma/Product_Documentation/010Alma_Online_Help_(English)/Metadata_Management/005Introduction_to_Metadata_Management/The_AI_Metadata_Assistant_in_the_Metadata_Editor）
3.OCLC记录管理器AI元数据增强（信息来自：WorldShare Record Manager release notes，2025-9. https://help.oclc.org/Metadata_Services/WorldShare_Record_Manager/Release_notes_and_known_issues/2025_release_notes）（在OCLC支持网页有使用说明：View AI Metadata Enrichment suggestions. https://help.oclc.org/Metadata_Services/WorldShare_Record_Manager/Bibliographic_records/MARC_21_view/Use_AI_Metadata_Enrichment_suggestions）
4.SLSP（瑞士图书馆服务平台.https://github.com/Swiss-Library-Service-Platform）：Raphaël Rey开发了重复数据删除方法，包括用于加权决策的ML模型。
5.分配FAST机器人（FAST-assign bot.https://poe.com/FAST-Assign-Bot）（Eric Chow。作者还开发有另一分配主题词机器人：LCSH Bot）
6.ChatGPT Plus：（基于ChatGPT开发的）元数据生成或主题推荐工具：
(1) CatalogerGPT（https://chatgpt.com/g/g-8ymg1Ftwo-catalogergpt）（Glen A Greenly. CatalogerGPT根据您以图像、文本或PDF文件形式提供的书籍内容创建MarcEdit格式的MARC记录，还可以确定美国国会图书馆主题标题、LC分类和杜威索书号，并发现MARC记录中的错误。见：https://glengreenly.wixsite.com/catalogergpt）
(2) CatMELK（https://chatgpt.com/g/g-YQm6gByUe-catmelk.RCG Gamage. 编目助手，将图书详细信息（题名/版权页图像或简单文本如ISBN或作者/题名）转换为MARC21记录，为斯里兰卡图书馆定制）
(3) MARC-AI Cataloger（https://chatgpt.com/g/g-NVFV7JHhH-marc-ai-cataloger）【Asif Altaf. 用于生成符合RDA标准的MARC记录的AI工具。提供一本书的ISBN或关键细节（题名、作者、年份），它会填充DDC、LCC、LCSH、丛编信息、目次和相关ISBN等字段，确保图书馆系统的准确、高效编目。】
(4) Cataloging Companion（https://chatgpt.com/g/g-SuupeYRjA-cataloging-companion）【Cataloging Companion. 如果您想让我为某样东西编目，请附上封面的扫描件或照片以及目次（如果有的话）。】
(5) 为东亚图书馆员推荐LCSH（LCSH recommendation for East Asian Librarians. https://chatgpt.com/g/g-67c3bb30ceb881919481c8942ce75766-lcsh-recommendation-for-east-asian-librarians）【Kwok-leong Tang. 本GPT根据提供的信息为国会图书馆主题标题（LCSH）提供建议。】它专门为东亚资料推荐LCSH，但也可能适用于其他领域。它还通过美国国会图书馆的关联数据服务验证这些推荐。
7.Annif：芬兰国家图书馆开发的自动主题标引和分类工具