基于方志物产知识库的数字人文研究框架设计与实证研究北大核心CSCDCSSCI

首先介绍了面向农史领域的数字人文研究基础设施重要组成部分——方志物产知识库的核心功能,包括领域知识系统化存储、知识检索与统计、多源知识聚合以及知识可视化等四个方面;在此基础上,结合前人提出的农史研究思维方法与数字人文研究方法,设计一个面向农史领域的数字人文研究框架,包含感性认识、知性认识、理性认识等三个层次;最后基于方志物产知识库对“云南茶叶”这一主题进行探索性研究,来验证该数字人文研究框架的可用性。研究表明数字人文研究基础设施与研究框架可为传统人文学科研究范式的发展与转型提供条件。     

面向《方志物产》的自动断句深度学习模型构建研究北大核心CSCDCSSCI

古汉语文本信息处理和语义理解一直是自然语言处理领域的重难点之一,而断句又是语义理解中的基础任务。传统的机器学习方法解决古汉语断句问题需要基于大量的专业标注语料,过程繁琐,效果不佳。本文基于已有的BERT模型,在《四库全书》中文繁体版全文数据集的基础上构建了SikuBERT预训练模型,并将该模型迁移到《方志物产》数据中,完成了在不同数据集上的古汉语自动断句实验,实验最优F值为77.23%,比基础的BERT模型断句效果高出10.3个百分点。实验结果表明,SikuBERT模型具有较好的古汉语断句效果,且在有一定关联性数据集合中的迁移性较好。