Научная библиотека Томского государственного университета запустила новый сервис – поиск по имидж-каталогу, который содержит около полутора миллионов изображений карточек с библиографическими описаниями документов. Большинство из них прежде не отражалось в электронном каталоге. С помощью нейросетей текст на отсканированных карточках был распознан – появилась возможность через улучшенный интерфейс искать документы по автору, заглавию, году издания, инвентарным номерам и другим элементам описания. Сервис создан в рамках проекта «Большой университет Томска» и уже открыт для читателей.

– Карточки имидж-каталога неоднородны, они выполнены в различных форматах и созданы в разное время: с конца XIX века до 2013 года. Это значительно осложняло автоматическую обработку. Но теперь у нас появился инструмент, который решает эту задачу с приемлемым качеством за небольшое время, – комментирует разработку заведующий отделом компьютерных технологий Олег Смирнов. – Изображения карточек распознаются и индексируются с помощью искусственного интеллекта. Используя расширенные функции поиска, фильтрации и просмотра изображений, можно быстрее и проще находить информацию, просматривать изображения карточек непосредственно в каталоге и заказывать необходимые издания. 

По словам заведующей отделом основного фонда Екатерины Ивановской, сервис сделает более эффективной и повседневную работу библиотекарей: «На имидж-каталог приходится до трети заказов журналов и до пятой части заказов книг. Улучшение поиска по нему – это прямая поддержка качества основной работы библиотеки: читатели быстрее находят нужные издания, а сотрудники точнее и оперативнее обслуживают запросы».

– Имидж-каталог в прежнем виде представлял собой картинки: листать можно, искать нельзя. Нейросеть справляется со сложным массивом, где рукописные, машинописные и печатные карточки разных лет лежат вперемешку. Тот же подход мы рассматриваем для научных фондов – там, где большие массивы документации нужно сделать доступными для машинной обработки, – отмечает директор Научной библиотеки ТГУ Артём Васильев. – Задача выходит за рамки одного университета. По данным прошлогоднего исследования научно-технических библиотек России, в собственный электронный каталог внесена в среднем лишь треть фонда вузовских и академических библиотек – остальное читателю фактически не видно. ИИ-каталогизатор – один из способов сократить этот разрыв. 

Сервис интегрирован с АБИС Koha: по распознанным карточкам автоматически формируются краткие библиографические записи для электронного каталога, что снимает с каталогизаторов часть ручной работы. Предстоит ещё нормализовать связи и объединить дубли, но от экспериментальных демонстраций проект уже перешёл к работающему сервису.