数字人文视角下的非物质文化遗产文本自动分词及应用研究北大核心CSSCI

文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。     

数字图书馆数据安全技术的新进展及应用研究

数据安全对数字图书馆来讲至关重要,不可或缺.本文对当前国内外数字图书馆的数据安全技术发展进行了追踪和研究,从图书馆数据安全技术最新进展、数据安全技术的具体应用策略二方面对当前数字图书馆的数据安全体系建设进行了全面构建,并对数据安全技术未来的发展进行了简要分析.     

基于人员因素的先进制造技术成功实施研究

在对已有文献整理和比较的基础上,归纳出3类共12个指标作为先进制造技术(AMT)实施效果的评测指标体系,通过对87家装备制造企业问卷调查结果的分步多元回归分析,证实了人员因素与AMT实施效果之间的显著相关关系,并分析了人员因素对企业实施AMT的差异化影响。     

放牧对草地生态系统土壤理化性质的影响

本文介绍了放牧对草原土壤物理性质(容重、渗透率)、化学性质(有机质、N素)的影响。由于草原土壤系统本身的复杂性、滞后性和弹性,放牧对土壤性质的影响不尽相同。为了保护草原的土壤资源,应改变只注重草原的经济功能(获取各种畜产品)的观念,而更应注重发挥草原的生态功能和社会功能,使草原得到修养生息。     

数字人文视域下先秦典籍植物知识挖掘与组织研究

[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。     

《春秋左传正义》引书计算人文研究

[目的 /意义]古籍引书的计算人文研究视角将带来数字化资源、量化分析内容以及可视化呈现结果。[方法 /过程]以《春秋左传正义》中引书为对象,对其中引书进行标注、组织、计量、可视化及主题挖掘研究。[结果/结论 ]通过古籍引书知识标注和补全,完成引书知识库的构建,以引书、篇章和作者为例进行计量分析,对结果进行可视化形式呈现,并尝试构建其知识图谱。此外,结合LDA主题模型,挖掘引书句子主题内容,得到生产生活、风俗礼仪、宗教祭祀、战争和政治5个主题类型,为古籍引书内容的深入探索提供技术借鉴和数据资源。     

中职物流专业以职业为导向的课程体系构建

目前,中职教育是基层物流人才培养的主要渠道之一.为了更好地开发和培养物流人才,在人才特色化培养、物流行业特点、区域经济发展需要等方面有必要进行针对性的探索,从而提升学生的基础能力、专业能力和职业能力.同时,构建符合职业导向的课程体系也是达成上述目标的重要途径.     

不确定收益下公路BOT项目特许期决策方法研究

特许期作为BOT项目特许经营协议中的一项重要条款,一直是学术界和实务界共同关注的焦点.通过对特许期影响因素和决策方法相关文献的回顾,归纳出建设期、建设成本、交通量、收费价格、运营和维护成本等关键风险因素,采用符合项目实践运作规律的概率分布函数进行拟合,构建了项目收入函数和成本函数,根据对建设期、建设成本和运营期内收益净现值进行Monte Carlo模拟的结果,求解出在给定投资回报水平下的特许期区间,并结合一个实际案例对特许期模拟求解流程进行验证,为不确定收益下公路BOT项目特许期决策提供了一种可借鉴方法.     

面向数字人文的先秦两汉典籍自动标点研究——以SikuBERT预训练模型为例

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SikuBERT模型,以“中国哲学书电子化计划”古籍数据库中的先秦两汉典籍为数据源,进行自动标点训练,探索基于深度学习技术的古文自动标点模型。实验结果表明：SikuBERT模型对先秦两汉典籍自动标点的整体效果比较优越,对书名号、冒号、句号以及逗号,预测表现良好,尤其是书名号与冒号标签的识别准确率、召回率与F1值均达到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。