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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
赵连振 张逸勤 刘江峰 王东波 冯敏萱 李斌
古籍自动标点研究成为推动古籍研究在人文社科领域发展的关键环节。文章利用SIKU-BERT模型，以中国哲学书电子化计划古籍数据中的先秦两汉典籍为数据来源进行自动标点模型训练，探索了基于深度学习技术的古文自动标点模型。实验结果表明，SIKU-BERT模型对先秦两汉典籍自动标点的整体效果均比较优越，对于书名号、冒号、句号以及逗号，预测表现良好，尤其是书名号与问号标签的识别准确率、召回率与F1值表现最为优越，均达到95%以上。文章验证了BERT模型在古籍文本自动标点中的可行性，有助于推动数字人文在古籍研究中的发展。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
耿云冬 张逸勤 刘欢 王东波
在深度学习技术不断发展和预训练语言模型不断改进的背景下,文章探讨面向数字人文研究需求的古文典籍文本词性自动标注问题。以校验后的高质量《四库全书》全文语料作为训练集,构建SIKU-BERT预训练语言模型,在源自多领域的16部古文典籍文本上开展词性自动标注实验。结果表明,SIKU-BERT预训练语言模型在词性自动标注任务中表现优良,词性标签总体预测准确率达到89.64%。文章还展示了单机版“SIKU-BERT典籍智能处理系统”的词性自动标注功能设计及应用。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘畅 王东波 胡昊天 张逸勤 李斌
数字人文研究为古籍文献的深度开发与展示提供了良好的平台。精准的文本分词是研究者在古籍文献处理中需要优先解决的问题。文章基于记载春秋至魏晋时期历史的最具有代表性的6部官修史籍构建古文分词语料库，结合预训练和词典信息融合两种策略运用4种深度学习模型进行多组对比实验，以确定不同模型的适用范畴。在此基础上开发面向繁体古文的分词工具，为从事数字人文的研究者提供简单有效的文本分词方法。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
胡昊天 张逸勤 邓三鸿 王东波 冯敏萱 刘浏 李斌
四库分类体系具有深远的影响。为解决古籍残本难以辨识所属类别问题，提供面向数字人文领域研究的方法工具，基于面向古文自然语言处理的Siku BERT和Siku Ro BERTa预训练语言模型，在《四库全书》子部14个类别的古籍文本上开展典籍自动分类模型的构建，并与BERT、BERT-wwm、Ro BERTa和Ro BERTa-wwm基线模型进行对比。文章提出的两种分类模型效果均优于基线模型，Siku BERT模型取得90.39%的整体分类F值，在天文算法类古籍上达98.83%的分类F值。在类别自动识别任务中，Siku Ro BERTa的预测正确率达95.30%。基于Siku BERT和Siku Ro BERTa预训练语言模型的四库自动分类体系可以有效的将典籍文本划分为所属子部类别，所构建的分类工具为高效自动化典籍分类提供了新的途径。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
徐润华 王东波 刘欢 梁媛 陈康
可以降低信息获取成本，对篇幅长而句子短、文字理解门槛高的古籍文献而言尤其必要，但针对古文的自动摘要研究少。文章面向《资治通鉴》语料，基于Siku BERT预训练模型进行自动摘要实验，并对比传统抽取式自动摘要算法和百度智能云摘要分析算法在《资治通鉴》语料上的表现。实验结果表明，基于Siku BERT预训练模型生成的摘要结果在稳定性、覆盖度等方面均优于其他两种方法；通过专家人工打分方式，基于Siku BERT预训练模型生成的摘要结果平均得分最高。实验验证了使用数字人文技术对古文进行自动摘要任务的可行性和利用Siku BERT预训练模型对古文进行信息处理的适用性。
[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] 图书馆论坛
[作者]
王东波 刘畅 朱子赫 刘江峰 胡昊天 沈思 李斌
数字人文研究需要大规模语料库和高性能古文自然语言处理工具的支持。面向英语和现代汉语的预训练语言模型已经在相关领域极大地提升了文本挖掘的精度，数字人文研究的兴起亟需面向古文自动处理领域的预训练模型。本文以校验后的高质量《四库全书》全文语料作为无监督训练集，基于BERT模型框架，构建了面向古文智能处理任务的Siku BERT和Siku Ro BERTa预训练语言模型。实验进一步设计了面向《左传》语料的古文自动分词、断句标点、词性标注和命名实体识别等验证任务，分别对siku Bert、siku Ro BERTa预训练模型和其他三种基线模型（BERT-base、Ro BERTa、Guwen BERT）进行对比试验。结果显示，Siku BERT和Siku Ro BERTa模型在全部4个下游验证任务中的表现均超越其他基准预训练模型。这表明本文提出的预训练模型具有较强的古文词法、句法、语境学习能力和泛化能力。进一步，本文基于验证任务效果最优的Siku Ro BERTa预训练模型构建了“SIKU-BERT典籍智能处理平台”。该平台提供了典籍自动处理、检索和自动翻译等三种在线服务，可以辅助哲学、文学、历史学等领域学者在不具备数据挖掘与深度学习的专业背景下，以直观可视化的方式对典籍文本进行高效率、多维度、深层次、细粒化的知识挖掘与分析。
[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] 情报学报
[作者]
沈思 陈猛 冯暑阳 许乾坤 刘江峰 王飞 王东波
随着深度学习的迅速发展和领域数据的快速积累，领域化的预训练模型在知识组织和挖掘中发挥了越来越重要的支撑作用。面向海量的中文政策文本，结合相应的预训练策略构建中文政策文本预训练模型，不仅有助于提升中文政策文本智能化处理的水平，而且为政策文本数据驱动下的精细化和多维度分析与探究奠定了坚实的基础。面向国家级、省级和市级平台上的政策文本，通过自动抓取和人工辅助相结合的方式，在去除非政策文本的基础上，确定了131390份政策文本，总字数为305648206。面向所构建的中文政策文本语料库，基于BERT-base-Chinese和Chinese-RoBERTa-wwm-ext，本研究利用MLM (masked language model)和WWM (whole word masking)任务构建了中文政策文本预训练模型（ChpoBERT），并在Github上对该模型进行了开源。在困惑度评价指标和政策文本自动分词、词性自动标注、命名实体识别下游任务上，ChpoBERT系列模型均表现出了较优的性能，可为政策文本的智能知识挖掘提供领域化的基础计算资源支撑。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吴梦成 林立涛 齐月 黄水清 王东波 刘浏
[目的/意义]挖掘和组织先秦典籍中的植物知识,构建先秦典籍植物知识图谱,对认识我国古代人民社会和生活状态等具有重要意义。[方法/过程]对先秦典籍中植物词进行详尽标注与计量分析;基于条件随机场(CRF)和多种深度学习模型构建古汉语植物命名实体识别模型,比较分析各模型性能以确定最优模型;设计面向知识图谱的古汉语植物知识组织模式。[结果/结论]基于古汉语预训练语言模型SikuRoBERTa构建的古汉语植物命名实体识别模型性能最优,调和平均值达85.44%,为基于实体的植物知识挖掘提供了有效方法;所构建的先秦典籍植物知识图谱可实现对先秦典籍中植物实体及其关联知识的聚合与可视化呈现。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
钱智勇 陈涛 张志美 徐宇红 何书
典籍图像是馆藏重要资源，图像数字化和内容揭示是数字人文基础建设，可实现“以图证史”“图像叙事”、多媒介传播等应用价值。文章依据图像元数据、资源描述框架(RDF)和国际图像互操作框架(IIIF)等标准规范，研究典籍图像深度揭示与利用的模型架构与实现方法。该模型由图像数字化、内容深度标注和数字人文应用三个相互关联的模块组成。从图像场景、实体对象和语义关联三个层次，揭示图像特征、典籍注释及背景知识，辅助数字人文研究。例证选用经典辞书《尔雅》插图版《尔雅音图》进行数字化，构建《尔雅》多语语义词表并与实体进行关联，深度揭示《尔雅》词汇的古今释义、音韵、分类、典籍注疏、例句典故等知识内容，探究《尔雅》图像的数字人文应用场景。
[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] 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]
黄水清 王东波 何琳
[目的/意义]在人文计算兴起这一背景下,为了更加深入和精准地从古代典籍中挖掘出相应的知识,针对先秦文献进行自动分词的探究。[方法/过程]基于《汉学引得丛刊》中的《春秋经传注疏引书引得》制定词汇表,在由《春秋左氏传》和《晏子春秋》所构成的训练和测试语料上,通过条件随机场模型,结合使用统计和人工内省方法确定的特征模板,完成对先秦典籍进行自动分词的探究。[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、内部特征模板和组合特征模板下的自动分词模型,最好的分词模型调和平均值达到97.47%,具有较强的推广和应用价值。在构建自动分词模型的过程中,通过融入内部和外部的特征知识,模型的精确率...
[期刊] 图书馆
[作者]
李娜 包平
在数字人文背景下,以馆藏方志古籍为语料库,以摘抄自地方志的农业专题资料《方志物产》之山西分卷为例,在全文人工标注的基础上,构建基于条件随机场的古汉语地名自动识别模型,通过交叉验证方法测试模型的识别性能,用精确率P、召回率R和调和平均数F为测评指标,最佳的测试效果分别为98.16%、91.55%、94.57%。结果显示,条件随机场模型在基于人工标注的方志古籍语料上能够取得较好的识别效果,为深化图书馆馆藏古籍的整理利用提供借鉴。
关键词：
条件随机场 方志古籍 地名 馆藏资源
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