别翻书了！AI帮你整~

关于书籍分类的思考与提问

假如让你来给书籍分类，你会如何去分？按主题分、按年龄分、按读者水平分？按获奖情况分为明星书类和非明星书类？

给书籍分类是一个见大见小的问题。狭义的书籍分类，是根据书籍的学科内容或读者对象、文种、编辑形式、体裁等特征来分门别类地组织书籍。广义的书籍分类，是读者依据书籍的外在或内在属性进行归纳整理（即自定义）。而中外官方书籍分类也是有着各自的方式.....

参考来源：https://www.csun.edu

大部分书籍通过书名能知道大概会是一本什么样的书。一般而言，我们很容易猜测这本书是纯文学的小说，但是也有例外，有些书是借小说的形式来表达专业。还有一类书称之为论述性的书，包含观点、理论、假设、推断......它要传递的是一种知识。

那么问题来了，如果要我们给书籍分类，我们是不是需要每本书都阅读过？那这需要耗费多长的时间？再说到挑选书籍，我们怎么才能快速的寻找到自己需要的书籍？为什么一定要进行书籍分类？“书籍分类”这么复杂耗时的工作，在未来，我们能否借助AI的力量来处理？

AI书籍分类之于教育

信息获取模式有望实现从“一对多”到“多对一”的升级

有别于智能+模式，互联网模式通常是“一对多”的 ，即一个主体需要在网络大海里寻找筛选教育资源。而将来的个人学习会通过大数据围绕一个终端学习者来制定个性化的成长路径。

实现AI的“多对一”教育模式，让所有的教育资源围绕一个教育主体，真正做到“因地制宜”、“私人定制”。这其实并不简单，需要动用大量的资源，完成一个精准的目标。从长远来看，任何技术手段，如果能够增强现在人类获取信息的速度、梳理信息的速度、分类信息的速度，能够把这些有效的信息组建成有结构的信息，就可以加速人类习得知识的过程。

AI+教育可实现“多对一”的个性化成长，而便捷的书籍分类也许就是实现“多对一”智能模式的重要前提。

参考来源：http://www.nlb.gov.sg

“自适应学习”与“分级阅读”

在教育领域的智能化技术应用场景中，其中最典型的一个就是自适应学习（Adaptive Learning）。自适应学习致力于通过计算机手段检测学生当前的学习水平和状态，并相应地调整后面的学习内容和路径，帮助学生提升学习效率。

美国的自适应教育在近年有了突飞猛进的发展。2014年人机大战的结果在美国的教育行业让大家都意识到人工智能给教育带来了新的形态。三大的自适应教育集团Knewton、 Realizeit、ALEKS的几场人机大战比赛结果在当时引起了很大的轰动，并成为标志性的事件 - 在取样的学生群体当中，机器人教学的成绩比优秀的老师教学的成绩高了17分！而且在人机大战中机器不仅战胜了老师组真人授课的成绩，同时还把及格率提升了一倍。美国媒体甚至预言：人类自适应教育的元年到了，未来世界所有的教育都会是自适应性的。

除了自适应学习，人工智能技术与教育还可以从多个维度进行结合，比如构建和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。

AI技术应用其实并不神秘，它存在于人们现实生活中的方方面面，并且每一天都在发展和创新。只是很多时候我们未曾留意。在今年暑假，海育国际人工智能夏令营的导师们给营员们展示了丰富多样的AI场景应用，营员们在导师的启发和指导下对各自感兴趣的领域进行探索，研究开发了多个极富创意、贴近日常的AI科创项目。

 小组项目展示 -1- AI垃圾分类技术应用

 小组项目展示 -2- AI生成手写字体 

点击上方文字查看项目详情

分级阅读平台也是教育智能化的典型应用之一。它可以推荐给用户适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。通过人工智能赋能的分级阅读优势明显：提高学生阅读兴趣、养成学生阅读习惯、清晰个人阅读水平、清楚了解阅读能力变化、教师和家长全方位监测、分析报告快捷精准。

书籍分类这看似稀疏平常的操作，

却是个性化定制教育和个人终身学习的基础前提。

用AI技术来进行书籍分类

2019年8月，在「海育国际 HiElites」人工智能夏令营里，就读于美国高中的Serena与何静远同学成立的科创小组对人工智能书籍分类技术进行了一系列设想与尝试。

“读一本书或挑一本书之前我们常常会先看它的简介来了解书所属的类别，但如果面对很多本书时，这个过程将会变得非常耗时，为此我们用大量书籍样本来训练AI，最终达到AI自动给书进行分类。—— 队长如是说”

Serena参加少科院的挑战项目主题为：

整合多组学数据改善罕见病的数据可及性和诊断

了解更多请点击：来自纽科院少科院的牛娃空降

整个项目的目标是希望通过AI技术来根据书籍的内容简介以及标题对书籍进行归类，在未来有望通过机器学习分析一本书的数据（包括封面、书名、简介等），向读者推荐其他体裁相似的书籍，达到个性化图书推荐的目的。

我们是如何做到的...

为了收集数据，项目小组成员从从Kaggle下载了Goodreads Best Books（Naren 2019）的海量书籍目录，并使用Jupyter Notebook分析书籍数据，筛选出常用词、平均评分等来帮助分类。

通过使用scikit中的random forest等分类器，并将它们导入到Jupyter Notebook，不断调整算法，数据的准确度也得到了提升。组员还学习使用webgraphviz创建决策树图，将分类过程可视化，并且运用matplotlib工具来绘制精度图。

她们通过大量的图书材料进行数据分析，并且利用各种计算机工具、调整/设定规则，经过反复的研讨与总结，最终出色的完成了AI书籍分类研发项目以及汇报。

在此期间，两位高中生组员对各种工具模型的灵活应用，对新知识的探索精神，无不显现出了海育少年与时俱进的AI科学素养！～ 看到这里都想给她们点个赞呢！

在AI夏令营的项目展示环节上，项目组成员自豪地表示：“目前许多图书推荐系统使用的数据是基于其他用户的偏好或手工分类的类型......在未来，我们希望人工智能能够自动识别语境中的词汇——做到与书中的描述或书名相符。并且，把机器学习应用于个性化书籍推荐！”

 导师点评：

AI在语义理解上的应用正在解决很多实际问题，智能推荐系统已被广泛地应用于许多领域。两位同学在短短两周的学习和项目实践过程中，运用所学的知识做了一个有趣的图书智能分类的尝试。通过数百次的机器学习，AI图书分类的准确性超过了对比组的人工分类。更重要的是，AI瞬间完成了人工需要数小时甚至更长时间完成的工作。这为进一步开发智能荐书系统打下了一个坚实的基础。

海育国际AI夏令营🌟🌟

在最牛导师的带领下，在最棒的专业课程里翱翔的营员们，把看似高深莫测的人工智能主题与炫酷的应用实例紧密结合，并掌握了清晰的辩证思维和正确的科学价值观。-精彩回顾-

顺应国家战略要求和发展大势迎接共创分享的智能时代培养具创新能力的人工智能高端人才▼

「海育国际 HiElites」与来自全球顶级AI教研机构，包括AI教学圣殿美国卡耐基梅隆大学、计算机视觉界“黄埔军校”-香港中文大学多媒体实验室、国际领先的AI独角兽公司-商汤科技等的资源深度合作，经过深入研讨、反复设计后推出《AI通识课程》、《AI进阶与探究课程》等，提供包括中小学校本课程、专业师资培训、冬夏令营及AI科创竞赛辅导等AI主题项目。海育团队指导的学员在国际AI大赛中取得了优异的战绩。

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