深度閱讀

深度閱讀（Deep Reading）是一種基於知識圖譜，集成與書籍相關的知識源，具備內容理解、關聯分析以及用戶行為分析能力，支持個性化、基於上下文感知的知識推薦，向讀者主動提供全面、關聯、智慧型的深度知識服務的全新閱讀模式。

基本介紹

• 中文名：深度閱讀
• 外文名：Deep Reading
• 提出：復旦大學GDM實驗室
• 套用：中文知識圖譜的重要套用

釋義

比較淺閱讀

同淺閱讀相比，深度閱讀提高了知識源的覆蓋面。深度閱讀基於知識圖譜，整合了多方面的數據源，深度閱讀擴展了知識的縱深。同淺閱讀相比，深度閱讀增強了知識點之間的語義關聯，降低了讀者學習成本。同淺閱讀相比，深度閱讀實現了智慧型知識推薦，在書籍內容理解和閱讀行為理解的前提下，實現個性化知識推薦和具有情景感知能力的知識推薦.

相對“淺閱讀”而言的，深度閱讀是以提升學識修養和理論思維、工作能力為目的的深層次閱讀形式。而“淺閱讀”是指一種淺層次的、以簡單輕鬆甚至娛樂性為目的的閱讀形式。這是讀者與作者心與心的交流，雖然對大多數人來說深度閱讀費時費事，但深度閱讀不僅提高你的文學素養，還陶冶你的情操。所以，在這淺閱讀盛行的時代中，只要你能夠深度閱讀，那么，你得到的知識將相對於淺閱讀，是更加完善與豐富的！

因此，深度閱讀克服了淺閱讀知識平面化的缺陷，促進了讀者與書籍之間的相互理解。深度閱讀將書籍從知識的載體提升為貼心的學習助手。深度閱讀將人們從繁重的學習中徹底解放出來。深度閱讀從形式上、內容上和用戶體驗上改變電子閱讀模式，推動閱讀模式的革新，將是下一代電子閱讀的發展趨勢!

套用

深度閱讀是中文知識圖譜的重要套用，復旦大學GDM實驗室首次提出基於中文知識圖譜的深度閱讀，並對一些電子書籍開展研究，將知識圖譜結合到電子書籍中進行知識點的解釋極大增加了書籍的可理解性，促進了閱讀的便捷性和普適性。

意義

當前電子閱讀本質上還是在延續傳統紙質閱讀時代的“淺閱讀”(shallow reading)方式，無法滿足人們對全面、關聯、智慧型知識獲取三方面的深入需求。主要體現在：

人書互讀

1. 知識點覆蓋面不全。淺閱讀的知識源局限於書籍本身。當讀者遇到陌生的概念或者感興趣的知識點需要進行擴展閱讀時，需要藉助書籍之外的工具，比如詞典、搜尋引擎等。

2. 知識點之間缺乏語義關聯。學習的重要機制之一就是聯想。建立知識點之間的語義關聯是輔助學習的關鍵。淺閱讀模式下，知識點大都是孤立，缺乏有效地機制和技術手段進行語義關聯。

3無法支持智慧型知識獲取。智慧型知識獲取體現在理解書籍內容和用戶閱讀行為的前提下，實現個性化只是推薦和具備情景感知能力的知識推薦，從而降低讀者知識獲取的代價。淺閱讀模式尚不具備上述功能。人們為了獲取某個知識點需要藉助大量的輔助閱讀工具，並從海量信息源中做出艱難的選擇。

為了克服淺閱讀的缺點，滿足人們的全面知識獲取、關聯知識獲取、智慧型知識獲取三方面的深入閱讀需求，我們需要一種全新的閱讀模式——深度閱讀。

人在閱讀的時候，書籍也在“讀”人，書籍可以記錄讀者的閱讀習慣與閱讀水平自動的向讀者提供個性化的閱讀服務與知識推薦，從而實現智慧型閱讀。

文化建設和社會發展需求

• 知識服務的需求

人的認知能力是有限的，閱讀時總會遇到生僻的概念或者專業術語，此時讀者往往需要花費大量的精力查閱資料，甚至需要查閱多種信息資源並進行知識整合才能對指定概念有全方位和深入的認識。因此，為了減少大量的信息檢索而獲得最直接的知識（問題的準確答案，概念的準確解釋），我們需要一種全新的知識服務模式。基於中文知識圖譜的深度閱讀將知識集成到電子書籍中，很大程度上提高了書籍的可理解性，知識獲取的直接性和全面性。

• 知識圖譜構建的需求

為了得到全面、直接的知識，我們需要一個具有語義理解能力和知識描述能力的平台。搜尋引擎的出現實現了知識搜尋從數據變到信息的跨越，即從海量網頁數據中提取相關的信息反饋給用戶。而知識圖譜的出現則實現了搜尋直接通向答案本身，用戶提交需求後得到的就是最準確的知識，知識圖譜就是知識的提供者。因此，我們需要建立面向閱讀領域的知識圖譜，並利用知識圖譜知識聚合、知識分析推理、知識圖譜演化分析、知識導航等手段，滿足讀者精確查詢、模糊檢索、智慧型搜尋、關聯推薦、深度閱讀等需求。

發展現狀

• 工業界發展現狀

當前工業界開始嘗試在內容上對電子閱讀進行改進，並且取得了一定的進展，如Kindle閱讀器將詞語連結到維基百科中進行搜尋；有道閱讀將詞語連結到互動百科進行解釋；蘋果公司推出的iPad版本的電子書、電子雜誌嵌入了音頻、視頻和流媒體等等。顯然，工業界已經意識到當前電子閱讀的發展趨勢即對書籍內容的理解，但是，雖然工業界的一些改進進行了內容搜尋，但是仍然沒有進行知識整理和推薦，讀者需要從搜尋結果中整理出想要的知識。可以看出，當前工業界的電子閱讀仍處於淺閱讀階段，沒有對電子書籍進行內容理解、情景感知、個性化知識推薦和閱讀行為分析。顯然，當前工業界的電子閱讀遠不能滿足人們對深度知識服務的需求，我們需要將先進的技術手段和研究成果套用到電子閱讀中實現深度閱讀。

《紅樓夢》中林黛玉的深度知識

• 復旦大學深度閱讀

復旦大學GDM實驗室結合中文知識圖譜推出深度閱讀模型，該電子閱讀器針對經典名著《紅樓夢》採用自然語言處理、文本挖掘、信息抽取等相關方法進行概念/實體識別、關係抽取、知識圖譜知識關聯，從而構建《紅樓夢》的知識圖譜，包括紅樓夢人物關係圖譜，紅樓夢人物、地點、服飾、飲食等重要實體的屬性信息。

《紅樓夢》人物關係圖譜

基礎

知識圖譜是深度閱讀的基礎

知識圖譜讓搜尋通往答案本身，用戶提交需求後得到的就是最準確的知識，不需要額外的篩選和整理。深度閱讀將知識圖譜集成到電子書籍中，對於書籍中陌生的概念、知識點，只要查詢知識圖譜就可以得到全面、準確的解釋，簡化了讀者搜尋信息、整合知識等複雜的知識獲取流程。如《紅樓夢》中出現“林黛玉”一詞，讀者選擇該詞語後，知識圖譜就會將其相關描述展示出來，包括人物簡介、屬性信息和人物圖片。

知識圖譜中的林黛玉

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