Metadata via Artificiële Intelligentie
Hoe kunnen we het beschrijven van publicaties in Open Vlacc vereenvoudigen, efficiënter en ook ‘consistenter’ maken met behulp van slimme technieken? Snel en kwalitatief staan tegenover arbeidsintensief en subjectief in het hele catalografieproces. Daarom willen we de toepassing van artificiële intelligentie (AI) binnen de catalografie onderzoeken. Kan AI ervoor zorgen dat we het catalogiseren kunnen optimaliseren?
Wat willen we bereiken?
We willen een nieuwe manier van catalogiseren mogelijk maken op basis van artificiële intelligentie. Met als verschillende doelen:
- Het catalografieproces objectiever en consistenter maken, waarbij de focus ligt op de inhoudelijke ontsluiting.
- Het catalografieproces versnellen voor de toekenning SISO, ZIZO en etiketgenres.
- Het catalografieproces efficiënter maken: de AI-suggesties op vlak van plaatsing moeten ervoor zorgen dat catalografen minder tijd verliezen aan opzoekwerk waardoor een titel beschrijven sneller kan gebeuren.
- Documenteren en bijleren hoe we het catalografieproces kunnen vernieuwen vanuit een nieuwe werkwijze voor het toekennen van onderwerpen (trefwoorden en/of thema’s).
Het plan
Het project AI en catalografie is een innovatieproject waarin we in een eerste fase vanuit één of meerdere experimenten (piloten) willen vertrekken. Nadien bekijken we welke van de geteste AI-tools en -taalmodellen we kunnen opschalen als bruikbare tool binnen het catalografieproces.
