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[期刊] 图书情报工作
[作者]
何琳 马晓雯 喻雪寒 艾毓茜 李章超 高丹
[目的/意义]事件自动识别抽取是当前典籍主题挖掘研究中一个新的重要课题，其中事件触发词的识别是一项基础的工作，本研究旨在探索古代典籍中事件触发词自动识别和分类的通用方法。[方法/过程]首先运用LDA模型对动词进行主题聚类，归纳典籍事件触发动词的分类体系；并依据聚类结果与分类体系，初步构建触发动词的种子词集。在此基础上，通过语义相似度计算，对种子词集进行扩展，构建典籍事件触发词语义数据集。在实验阶段，以先秦时期的重要典籍《左传》为例，对分类体系构建和种子词集扩展的方法进行验证。[结果/结论]结果表明，本文所提出的典籍事件触发词识别方法可行有效，据此构建的事件触发词集具有较高可信度，未来可进一步扩大实验的样本数量及范围。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李章超 何琳 喻雪寒
在数字化背景下，如何整合海量、多源和异构的典籍内容知识资源，并从中抽取出与典籍内容相关的知识单元，揭示知识之间的相互关系，成为还原历史事件所处复杂情境的关键。文章尝试从知识组织角度出发，利用历史学者需求调查、LDA主题模型聚类和本体复用等方法构建典籍内容知识表达模型；提出包括事件及其论元构成和事件关系抽取的事理图谱自动化构建方法，从内容和应用的维度实现事理图谱的质量评估。在此基础上，从主题叙事、空间叙事和逻辑叙事的定义域视角，实现典籍内容知识应用。本文构建的典籍内容事理图谱能从更细粒度实现事件与角色、地点、时间和万物的结构化和语义化描述，在实现典籍内容事件知识序化的同时，充分揭示历史事件的分布规律与发展趋势。
[期刊] 建筑经济
[作者]
刘晓月 韩轶 张小彦 李芬 高天
分析PPP项目运作各个环节中的不确定性事件,然后准确识别出105个PPP项目再谈判触发事件。在不完全契约理论和再谈判的角度下,从事前事后两个主要方面入手,提出PPP合同对再谈判的两种控制途径:事前机制的设计和事后履行的监督。最后提出"策划先行、再谈判为主线、项目增值为目标"的PPP项目合同条款设置理念,构建实现PPP合同再谈判条款的模型,以此推动PPP项目再谈判的顺利开展。
关键词：
PPP项目 全生命周期 再谈判 合同设计
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
徐娟 刘东华 刘宇
色彩作为承载中国传统思想观念、文化习俗、社会礼制的重要载体，是传统文化不可或缺的部分，全面探析明清时期色彩的演变发展、思想流变及其文化内涵，对弘扬传统色彩文化具有重要意义。文章以明清时期的四本典籍文本为语料，提出一种基于文本挖掘进行明清时期色彩知识探究的研究方法，通过实体标注、实体关系抽取、色彩演变分析、色彩与社会阶层关系探究4个部分的研究，探索明清时期色彩的演变特征，在此基础上揭示其文化内涵。与传统方法相比，文章通过量化的方式更加清晰地展现了明清时期色彩的演变特征；通过分析文本内容，进一步发现明清时期色彩等级随着政治、经济、染色工艺等的变化，呈现出动态变化的特点。分析结果得到历史学、艺术学相关研究资料的佐证，验证了方法的有效性。
[期刊] 国家图书馆学刊
[作者]
王东波 高瑞卿 沈思 李斌
结合数字人文的数据获取、标注和分析方法,识别和挖掘先秦典籍中历史事件基本实体构件具有重要的推广和使用价值。本文将先秦时期极具代表性的《公羊传》《谷梁传》《左氏春秋》《吕氏春秋》《晏子春秋》等作为处理语料,对其中的人名、地名、时间实体等进行内部数量统计和外部特征分析,构建特征模板。在已有的465,197个词汇的基础上进行实体抽取训练与测试,选出人名、地名、时间实体识别效果的调和平均数最大(87.37%)的模型,并将其应用于《国语》语料以便检验识别效果,同时将以上过程进行可视化展现。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王东波 黄水清 何琳
[目的 /意义]先秦典籍在古代典籍中的地位极为重要。本文提出对先秦典籍进行词性自动标注的解决方法,以便更加准确地挖掘先秦典籍中的潜在知识。[方法 /过程]通过条件随机场模型,结合统计方法确定组合特征模板,并最终得到针对先秦典籍的词性自动标注算法模型。[结果 /结论]在先秦典籍自动分词的整个流程基础上,得到简单特征模板、组合特征模板下的词性自动标注模型,基于组合特征模板的词性标注模型调和平均值F达到94.79%,具有较强的推广和应用价值。在构建词性自动标注模型的过程中,通过融入字词结构、词语拼音和字词长度的
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈诗 王东波 黄水清
[目的/意义]指代消解是古文信息挖掘的重要组成部分,是古文数字人文研究的技术支撑研究之一。文章使用深度学习的方法对古代汉语文本的人称指代问题进行实验探索,旨于为古文数字人文研究的发展做出推进。[方法/过程]选取《史记》为语料来源,通过阅读大量文献的同时结合语料特征制定标注规范,人工构建实验所需的语料库;另外,使用深度学习的方法对古代汉语文本的人称指代问题进行实验探索,并将文本划分为无词性字单位语料、无词性词单位语料、有词性词单位语料三种,探索不同分割单位与词性特征引入对指代消解效果的影响。[结果/结论]实验结果表明,在Bi-LSTM-CRF模型实验中引入词性特征,消解效果(F均值)达84.01%,而在未引入词性特征的情况下,BERT模型指代消解效果优于Bi-LSTM-CRF,F均值达82.43%。基于Bi-LSTM-CRF模型的无词性字单位文本实验与无词性词单位文本实验中F均值分别为74.13%、77.57%。所利用的深度学习方法能够有效解决古文句内人称代词指代消解问题,同时词性特征的引入能够有效提升模型的指代消解性能。[局限]仅针对句内、有且只有一条指代链的情况进行人称代词指代消解研究,同时文本量较小,实验具有一定局限性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王彦莹 王昊 朱惠 李晓敏
[目的 /意义]针对历史古籍事件识别问题，对比序列标注方法和文本生成方法，探究两种方法在古汉语上的表现，构建模型实现历史古籍事件识别自动化，以提高面向历史古籍构建知识图谱的效率。[方法 /过程]选取《三国志》为原始语料，序列标注实验对《三国志》事件数据集进行BMES标注，构建BBCN-SG模型，文本生成实验构建T5-SG模型，对比两种方法的表现。接下来，构建RoBERTa-SG、NEZHA-SG模型展开生成模型的对比实验。最后，结合三个文本生成模型，融入Stacking集成学习的思想，构建Stacking-TRN-SG模型。[结果 /结论 ]在历史古籍事件识别建模问题上，文本生成方法的表现明显优于序列标注方法。而在文本生成方法中，RoBERTaSG模型的识别效果综合最好。Stacking集成学习能够大大提高生成模型的识别效果，构建的Stacking-TRN-SG模型达到70.35%的召回率，初步实现历史古籍的自动事件识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
崔斌 王东波 黄水清
[目的/意义]我国农作物种植历史悠久,分析古代农作物的时间分布与发展演化情况对优化现代农业种植结构具有重要意义。[方法/过程]提出一套深入典籍文本内容的农作物时间分布及演化特征分析方法流程,主要包括语料获取与数字化、分词与实体关系抽取、时间分布特征分析、演化特征分析4部分,并选取15本史书中的《食货志》文本进行实证分析。[结果/结论]基于《食货志》文本的分析结果得到历史学、经济学、文献学等多学科相关研究资料的佐证,验证了方法的可行性与有效性,可以为基于典籍文本的古代农作物时间分布及演化特征分析提供借鉴。但未来还需要在提高自动化水平、扩大研究样本、细化事件类型等方面进一步优化方法流程。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
崔斌 王东波 黄水清
[目的 /意义]挖掘古代汉语典籍文本中农作物实体名之间的关联，一方面可以更好地了解常见农作物在古代汉语文本中的空间集聚属性，另一方面能够促进对现有文本信息处理方法的探索。[方法/过程]通过文本自动分词、实体标注、数据挖掘等中文信息处理方法，揭示农作物与地点实体间的关联关系，并通过可视化网络进行直观呈现，结合区位商、基尼系数等集聚性测度指标，综合分析古代中国典籍中农作物的空间分布特征。[结果 /结论]围绕“食货志”文本研究古代中国农作物的空间分布特征，拓展典籍文本的应用场景；综合运用数据挖掘、指标评价、可视化分析等现代化信息技术手段提高典籍文本的数据分析效率与效果；从计算人文视角分析古代农作物的空间分布与集聚性特征，并与已有研究进行比较验证，结果能够较为客观地反映古代中国农作物的实际地域分布情况。未来还可以从补充多样化史料数据，归纳灾害事件和民生措施等方面进行改进。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
林立涛 王东波 刘江峰 李斌 冯敏萱
通用命名实体识别难以满足不同领域研究的需要，特定领域命名实体识别研究对于提升文本挖掘精度具有重要意义。基于Siku BERT预训练模型构建用于典籍动物命名实体识别模型，为典籍动物知识挖掘提供有效方法。利用25部经人工标注动物命名实体的先秦典籍语料，对Siku BERT等由BERT预训练模型发展而来的系列模型以及CRF、Bi-LSTM-CRF进行训练，构建多种用于识别典籍中动物命名实体的模型，并对这些模型进行识别性能测试，比较验证Siku BERT预训练模型的识别性能。结果表明，基于Siku BERT经训练所构建的动物命名实体识别模型效果最优，10折交叉测试的平均调和平均值（F1）为85.46%，最高一次达86.29%，应用于《史记》动物命名实体识别准确率达91.6%。
[期刊] 情报学报
[作者]
王东波 高瑞卿 沈思 李斌
近年来,自动问答系统已成为机器学习、信息检索和自然语言处理领域的研究热点。问句分类作为问答系统要处理的第一步,其分类结果的好坏直接影响问答系统的质量,但目前大部分问句分类研究集中在现代汉语领域,针对古文相关内容的问句分类研究相对较少。本文从问句分类的概念出发,构建了古文文献问句分类体系,然后利用TF-IDF提取类别特征词,先后利用支持向量机、条件随机场、深度学习模型完成针对先秦10部典籍的问句自动分类实验。结果表明,3种分类模型中,使用Bi-LSTM模型分类效果最好,在本文提出的7种类别上,达到调和平均值94.78%,具有较强的推广和应用价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王东波 何琳 黄水清
[目的 /意义]在人文计算兴起这一背景下,针对先秦诸子典籍进行自动分类的探究,以更加深入和精准地从古代典籍中挖掘出相应的知识。[方法 /过程]基于《论语》《老子》《管子》《庄子》《孙子》《韩非子》《孟子》《荀子》和《墨子》9种先秦诸子典籍构成的训练和测试语料,采用支持向量机技术,提取TF-IDF、信息增益、卡方统计和互信息为特征,完成针对先秦诸子典籍的自动分类实验。[结果 /结论]基于先秦诸子典籍得到的自动分类模型调和平均值能达到99.21%,效果较好,具有较强的推广和应用价值。
[期刊] 管理评论
[作者]
李静 谢靖屿 林嵩
本文主要研究农民创业事件。基于社会学习理论,本文将农民的自我效能感作为触发创业事件的前因变量,将创业榜样及其绩效作为调节变量,介入自我效能感与创业事件的联系中。本文使用了北京近郊的300个农民样本,实证结果显示农民的自我效能感越高,农民触发创业事件的可能性越大;比起没有创业榜样的农民,拥有创业榜样的农民在同等自我效能感下触发创业事件的可能性更大;比起创业榜样绩效好的农民,创业榜样绩效较差的农民在同等自我效能感下触发创业事件的可能性更大。
[期刊] 管理评论
[作者]
李静 谢靖屿 林嵩
本文主要研究农民创业事件。基于社会学习理论,本文将农民的自我效能感作为触发创业事件的前因变量,将创业榜样及其绩效作为调节变量,介入自我效能感与创业事件的联系中。本文使用了北京近郊的300个农民样本,实证结果显示农民的自我效能感越高,农民触发创业事件的可能性越大;比起没有创业榜样的农民,拥有创业榜样的农民在同等自我效能感下触发创业事件的可能性更大;比起创业榜样绩效好的农民,创业榜样绩效较差的农民在同等自我效能感下触发创业事件的可能性更大。
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