Предметное индексирование в библиотеках: перераспределение обязанностей между человеком и алгоритмом

В условиях ограниченных вычислительных мощностей и малых объемов обучающих выборок проблема достижения высокого качества предметного индексирования приобретает особую остроту. Концепция «человек в цикле» (human-in-the-loop, HITL) предлагает решение, объединяющее автоматическую обработку с экспертным участием человека. Новизна предлагаемого подхода состоит в применении механизмов активного обучения и целевой разметки, что позволяет обеспечить точность индексирования, сопоставимую с результатами полнотекстовых нейросетевых моделей, при минимальных ресурсных затратах. Анализ распределения функций между участниками процесса свидетельствует: в эпоху алгоритмических методов именно человеческий интеллект и библиотечная классификация сохраняют роль гарантов качества и достоверности информации.

В рамках данной модели библиотекарь переходит от ручного индексирования к контролю качества и обучению системы, выполняя верификацию результатов алгоритма и коррекцию ошибок. Эксперт-предметник формирует обучающие выборки и обеспечивает интерпретацию научного контекста для системы. Программист, в свою очередь, разрабатывает интерфейс для внесения правок и реализует замкнутый цикл обратной связи, допускающий дообучение модели.

Обнаруженная ошибка в индексе трактуется не как индивидуальный просчет каталогизатора, а как сигнал к перенастройке взаимодействия всех участников процесса. Установлено, что структурированные вручную массивы данных превосходят автоматизированные аналоги по показателям эффективности обучения нейросетевых моделей. Деятельность библиотек по созданию и поддержке высококачественных метаданных не только не утрачивает актуальности, но и становится одним из ключевых факторов обеспечения качества систем искусственного интеллекта. В современных условиях ценность библиотеки определяется не объемом архивных фондов, а способностью преобразовывать информацию в качественные массивы данных, пригодные для решения задач современной науки.

1. Захарова С.С. Искусственный интеллект как инструмент-помощник для составления предметно-тематического указателя // Библиосфера. 2025. № 4. С. 82— 88. DOI: 10.20913/1815-3186-2025-4-82-88.

2. Kasprzik A. The Automation of Subject Indexing at ZBW and the Role of Metadata in Times of Large Language Models // Procedia Computer Science. 2024. Vol. 249. P. 160—166. DOI: 10.1016/j.procs.2024.11.059.

3. Kasprzik A. Transferring Applied Machine Learning Research into Subject Indexing Practice // New Horizons in Artificial Intelligence in Libraries. Berlin : De Gruyter Saur, 2025. P. 199—212. DOI: 10.1515/9783111336435-015.

4. Han K., Rezapour R., Nakamura K., Devkota D., Miller D.С., Diesner J. An Expert-in-the-Loop Method for Domain-Specific Document Categorization Based on Small Training Data // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2023. Vol. 74, № 6. P. 669—684. DOI: 10.1002/asi.24714.

5. Holzinger A., Plass M., Holzinger K., Crişan G., Pintea C.-M., Palade V. A Glass-Box Interactive Machine Learning Approach for Solving NP-Hard Problems with the Human-in-the-Loop // Creative Mathematics and Informatics. 2019. Vol. 28, № 2. P. 121—134. DOI: 10.37193/CMI.2019.02.04.

6. Монарх (Манро) Р. Машинное обучение с участием человека / пер. с англ. В.И. Бахура. Москва : ДМК Пресс, 2022. 497 c.

7. Poley C., Uhlmann S., Busse F., Jacobs J.-H., Kähler M., Nagelschmidt M., Schumacher M. Automatic Subject Cataloguing at the German National Library // Liber Quarterly. 2025. Vol. 35, № 1. P. 1—29. DOI: 10.53377/lq.19422.

8. Кунце Х. Составление вспомогательных указателей / пер. с нем., предисл. и примеч. Э.Л. Призмента. Москва : Книга, 1977. 62 с.

9. Призмент Э.Л., Динерштейн Е.А. Вспомогательные указатели к книжным изданиям. [2-е изд., испр. и доп.]. Москва : Книга, 1988. 207 с. (От рукописи — к книге).

10. Ahmed M., Mukhopadhyay M., Mukhopadhyay P. Automated Knowledge Organization: AI/ML-based Subject Indexing System for Libraries // DESIDOC Journal of Library & Information Technology. 2023. Vol. 43, № 1. P. 45—54. DOI: 10.14429/djlit.43.01.18619.

11. Hanegan M., Rosser C. Generative AI and Libraries: Claiming Our Place in the Center of a Shared Future. Chicago : ALA Editions, 2025. 160 p.

12. Соколова Ж.В. Семантическая обработка документов по почвоведению // Культура: теория и практика : электронный научный журнал. 2025. № 4 (65). URL: http://theoryofculture.ru/issues/142/1720 (дата обращения: 20.04.2026).

13. Мельникова Е.В., Цветкова В.А. Анализ возможностей применения искусственного интеллекта в современной наукометрии и библиометрии // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2025. № 2. С. 19—40. DOI: 10.28995/2686-679X-2025-2-19-40.

14. Сакович Д.А. Возможности искусственного интеллекта в каталогизации документов // Библиотеки в информационном обществе: сохранение традиций и развитие новых технологий : доклады VI Международной научной конференции, Минск, 5—6 декабря 2024 г. Минск, 2024. С. 84—91. DOI: 10.5281/zenodo.14162068.

15. Писцов С.М., Трусов В.А. Концептуальные модели семантической обработки научно-технической информации // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2025. № 3. С. 19— 27. DOI: 10.36535/0548-0027-2025-03-3.

16. Mosqueira-Rey E., Hernández-Pereira E., Alonso-Ríos D., Bobes-Bascarán J., Fernández-Leal A. Human-in-the-loop machine learning: a state of the art // Artificial Intelligence Review. 2023. Vol. 56. P. 3005—3054. DOI: 10.1007/s10462-022-10246-w.

17. Моисеева Н.А. Технологии искусственного интеллекта в информационно-библиотечных системах // Научные и технические библиотеки. 2024. № 5. С. 85— 101. DOI: 10.33186/1027-3689-2024-5-85-101.

18. Romero-Obon M., Rouaz-El-Hajoui K., Sancho-Ochoa V., Vargas R., Pérez-Lozano P., Suñé-Pou M., García-Montoya E. Human-in-the-Loop AI Use in Ongoing Process Verification in the Pharmaceutical Industry // Information. 2025. Vol. 16, № 12, art. 1082. 19 p. DOI: 10.3390/info16121082.

19. Noruzi A. The Use of Artificial Intelligence in Knowledge Organization and Subject Indexing // Informology. 2024. Vol. 3, Issue 1. P. 1—8.

20. Митрошин И.А. Применение возможностей искусственного интеллекта в информационно-библиотечной деятельности // Научные и технические библиотеки. 2025. № 1. С. 120—134. DOI: 10.33186/1027-3689-2025-1-120-134.

21. Степанов В.К. Искусственный интеллект в деятельности библиотек: теоретические подходы и практические решения (к итогам научно-практической конференции «Применение искусственного интеллекта в библиотечно-информационной деятельности») // Научные и технические библиотеки. 2024. № 11. С. 15—30. DOI: 10.33186/1027-3689-2024-11-15-30.

22. Гончаров М.В., Соколинский К.Е., Шрайберг Я.Л. Применение искусственного интеллекта в практике научно-технических библиотек: исследование потенциала, опыт использования, оценка перспектив // Научные и технические библиотеки. 2025. № 12. С. 144—164. DOI: 10.33186/1027-3689-2025-12-144-164.

23. Степанов В.К. Искусственный интеллект в библиотечно-информационной деятельности: год спустя // Научные и технические библиотеки. 2025. № 12. С. 127—143. DOI: 10.33186/1027-3689-2025-12-127-143.