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基于深度学习的《方志物产》用途实体自动识别模型构建与应用 被引量：1
1
作者 李娜 《数字图书馆论坛》 CSSCI 2022年第12期19-28,共10页
以特色馆藏文献《方志物产》为研究语料,基于人工标注语料,运用Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF、BERT、Siku-BERT等4种深度学习模型开展实验,以精确率P、召回率R、调和平均数F作为测试指标,对模型的识别性能进行对比分析,促进物产知识的挖掘和利... 以特色馆藏文献《方志物产》为研究语料,基于人工标注语料,运用Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF、BERT、Siku-BERT等4种深度学习模型开展实验,以精确率P、召回率R、调和平均数F作为测试指标,对模型的识别性能进行对比分析,促进物产知识的挖掘和利用。实验结果显示:相较于基于CRF的模型,4种深度学习模型的整体性能取得明显提升;Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF、BERT、Siku-BERT的最好R值分别为74.80%、78.05%、88.62%、89.74%;BERT、Siku-BERT注意力机制类深度学习模型的识别效果优于Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF循环类深度学习模型。由于方志类古籍文本结构复杂多样、人工标注精度存在误差、语料规模较小等因素,自动识别模型的实体抽取性能仍有较大的优化空间,但深度学习模型在方志类古籍的内容挖掘中表现出一定的优越性,且不同语料间预训练模型的迁移应用具有可行性。 展开更多
关键词 深度学习 方志物产 命名实体识别 数字人文 用途实体
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面向农史领域的数字人文研究基础设施建设研究——以方志物产知识库构建为引 被引量：17
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作者 徐晨飞 包平 《中国农史》 CSSCI 北大核心 2019年第6期40-51,共12页
大数据时代的到来,为传统人文学科研究者带来了新的挑战和机遇,计算机技术与数据科学的介入为人文学科带来了"数字人文"研究的新理念与新范式,作为支撑数字人文研究活动的基础设施也正在全球范围开始建立与使用。农史研究具... 大数据时代的到来,为传统人文学科研究者带来了新的挑战和机遇,计算机技术与数据科学的介入为人文学科带来了"数字人文"研究的新理念与新范式,作为支撑数字人文研究活动的基础设施也正在全球范围开始建立与使用。农史研究具有较明显的跨学科特征,通过文献调研与分析,提出应建设面向农史领域的数字人文研究基础设施。以中华农业文明研究院特藏文献资源《方志物产》为例,从数字化、数据化、知识化、平台化这四个阶段阐述方志物产知识库构建的思路以及深度利用的场景,以期以此为标志开启面向农史领域的数字人文研究基础设施建设的新篇章。 展开更多
关键词 农业史 数字人文 方志物产 知识库
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方志类古籍地名识别及分析研究——以《方志物产》(广东分卷)为例 被引量：6
3
作者 朱锁玲 包平 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2012年第4期171-176,共6页
以地方志资料汇编《方志物产》(广东分卷)为语料,利用命名实体识别技术实现物产地名的自动识别。通过对物产地名、识别规则的文献计量学研究,挖掘物产分布、物产引进和传播等知识内容,为方志类古籍的数字化整理提供新途径。
关键词 方志 《方志物产》 地名识别 内容挖掘 古籍整理
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