# 公平性

实现公平AI的核心在于：基于多元化、符合伦理的数据基础，并确保不同研究经验、语言背景和专业水平的用户都能平等获取内容资源。



 

 

 

 

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公平的研究体验

EBSCO拥有一个极其多元化的内容体系，涵盖从初级到高级的不同研究经验层次、多种研究方法论、全球主要语言、跨学科研究领域，以及主流文化和微观文化认知体系，所有内容均来自全球最完备的期刊文献库。

基于这一多元化信息体系构建AI功能（注：构建不同于AI训练），EBSCO始终致力于提供公平的研究体验。

## 大语言模型与公平检索

当前主流大语言模型（LLMs）虽具备通用知识库，却难以精准处理专业领域的深度问题，常出现事实性偏差。 为支撑严谨的学术检索，大语言模型（LLMs）必须接入领域专精数据并经专家校验。

更重要的是，大语言模型需要具备跨文化、多语言的数据理解能力，才能真正实现包容性知识服务。

## EBSCO公平AI宣言

我们深知，EBSCO全球用户不仅语言各异，其数据认知与交互方式亦存在文化差异。

每个用户都拥有独特的认知框架，这一框架由个人经历、文化背景、语言习惯和实际需求共同塑造。 正因如此，EBSCO数十年来始终将公平检索列为首要任务。我们率先实现了跨数据库出版商主题标题的智能映射——确保无论用户熟悉何种出版商的术语体系，都能准确获取所需文献，即使主题标签并非完全同义匹配。 此映射称为统一主题索引或USI。

EBSCO进一步拓展了这一体系，将各国国家图书馆主题规范、最具权威性的政府及关联数据词表全部纳入统一主题索引（USI），由此构建出全球规模最大的学术术语多语言映射系统，覆盖超过280种语言及方言。 更具突破性的是，同年我们成功将数十亿自然语言术语与其在USI系统中的规范等效术语建立映射关系。



[**深入了解我们的统一主题索引（USI）体系**](https://live-ebsco-www.pantheonsite.io/academic-libraries/products/ebsco-discovery-service/quality-data-precision-search)



## 检索解码工程

EBSCO正将人工智能应用于检索系统，为学术检索新手提供"解码"式搜索体验优化方案。 在专业研究领域，复杂高级检索仍是金标准，但对于不熟悉学术研究及馆藏资源的新手而言，往往难以找到有效切入点。

[**EBSCO Discovery Service**](https://live-ebsco-www.pantheonsite.io/products/ebsco-discovery-service)与[**EBSCOhost**](/zh-cn/products/ebscohost-research-platform "EBSCOhost Research Platform")平台全新推出的自然语言检索模式，通过将查询语句解析为更具语义的名词短语组块，有效降低检索门槛。这一创新技术不仅使EBSCO专利搜索引擎能够返回相关结果，更能精准捕捉用户查询意图，提供与上下文高度契合的特定结果。

这一创新使不擅长构建复杂检索式的用户，也能获取助推其研究进程的有效成果。 这一功能有效降低了研究门槛，使更多用户无需专业知识即可开展研究，从而打造更公平的检索体验。



[**参阅EBSCO自然语言检索（NLS）Beta测试研究成果**](/blogs/ebscopost/natural-language-understanding-library-research-platforms-findings-ebscos-natural)







 



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  ##  实时更新 

 如果您想了解更多关于 EBSCO 的 AI 项目，报名参加我们的 AI 测试计划，或与我们合作进行研究和开发，请联系我们。



 

 

 [ 联系我们 ](mailto:ai@ebsco.com)