[目的/意义] 情感分析技术作为自然语言处理领域的重要分支，在智慧图书馆中具有广泛的应用潜力。通过探讨基于生成预训练变换模型（Chat Generative Pre-trained Transformer，ChatGPT）的情感分析技术在智慧图书馆服务中的实际应用，旨在挖掘其优化路径和创新服务方式，为智慧图书馆服务创新提供实践启示。 [方法/过程] 通过调研国内外智慧图书馆研究现状，分析情感分析技术的应用与发展趋势。结合当前技术进展与服务需求，提出利用ChatGPT的情感感知能力推动个性化推荐、情境化知识服务及优化用户体验的创新路径，并探讨了技术适配和场景化实现的应用挑战。 [结果/结论] ChatGPT的情感分析能力能够显著提升智慧图书馆的服务质量和用户体验，通过个性化推荐和情境化服务，能够更好地满足读者的多样化需求。本研究提出了多个智慧图书馆领域的研究方向，重点关注了情感分析技术在提升服务质量和用户体验方面的应用，尤其是通过个性化推荐和情境化服务满足不同群体的需求。同时，讨论了技术适配和场景化实现等挑战。通过这些探索，本研究为智慧图书馆未来的发展提供了创新的思路和实践指导。

[目的/意义] 针对语义歧义问题和亟待深度揭示的大豆育种知识，通过建立结构化的知识模型，深入探讨育种过程中涉及的关键概念及其相互作用关系的定义，对大豆育种知识进行规范的定义和组织，促进知识的统一化表达。 [方法/过程] 通过分析大豆分子育种领域的知识结构特点，依据斯坦福本体构建七步法，利用本体构建工具Protégé 5.6.3，建立大豆育种领域的语义模型。大豆育种概念本体共构建了48个类，明确了性状、化合物、富集通路和生长分类下的概念、概念之间的层级关联，定义了表达、相互作用和正向调节等7类因果关系以及结合、位于和存在于3类状态关系。 [结果/结论] 本研究整合了已有知识库和本体中大豆育种相关知识，建立了大豆育种领域生物分子水平上的知识模型，能够规范化描述生物分子在特定发育阶段或组织中的调控作用，减少知识表达的语义歧义现象，为大豆育种领域的专家和研究人员提供统一的知识框架，助力大豆育种研究的创新发展。

[目的/意义] AI技术的发展为图书馆知识服务带来巨大的变革和机遇。研究基于通用人工智能的知识服务理论基础、体系框架和应用前景，可以为知识服务领域提供新的研究思路和实践参考。 [方法/过程] 从生成式人工智能向通用人工智能演进的动态视角分析AI赋能图书馆知识服务的研究现状，构建以生成式人工智能和通用人工智能作为技术基座的图书馆知识服务体系框架，探讨基于通用人工智能的图书馆知识服务发展趋势。 [结果/结论] 随着人工智能技术的持续发展，未来通用人工智能必将在图书馆知识服务中取得广泛应用，有助于为用户提供更加便捷、准确和个性化的知识服务，深化图书馆知识服务价值和能力，推动知识服务理论研究和实践应用进入快速发展时代。

[目的/意义] 以ChatGPT为代表的生成式自然语言处理模型正逐步展现出在图书馆的巨大应用潜力，所表现出的技术优势与图书馆知识服务的发展需求不谋而合，极大地提升了图书馆用户服务的质量和效率。 [方法/过程] 从介绍ChatGPT的发展历程、技术优势以及业界学术研究成果着手，阐述该技术在跨模态信息组织、文本生成以及用户行为深度挖掘等人工智能方面赋能图书馆参考咨询、信息检索、学科导引以及智慧推荐等知识服务领域中的广泛应用前景，同时，围绕技术局限、用户隐私、不良信息、数据来源、学术诚信等方面所面临的风险与挑战展开分析思辨。 [结果/结论] 未来图书馆应持续强化业务平台与资源整合、加强内部系统安全防范以及完善风险监督机制等一系列措施来充分应对危机，从而为不断推动图书馆知识服务向纵深发展提供了创新思路。