数字人文视域下面向历史古籍的信息抽取方法研究

数字人文旨在采用现代计算机网络技术助力传统人文研究,文言历史古籍是进行历史研究和学习的重要基础,但由于其写作语言为文言文,与现代所用的白话文在语法和词义上均有较大差别,因此不易于阅读和理解。针对上述问题,提出基于预训练模型对历史古籍中的实体和关系等进行知识抽取的方法,从而有效获取历史古籍文本中蕴含的丰富信息。该模型首先采用多级预训练任务代替BERT原有的预训练任务,以充分捕获语义信息,此外在BERT模型的基础上添加了卷积层及句子级聚合等结构,以进一步优化生成的词表示。然后,针对文言文标注数据稀缺的问题,构建了一个面向历史古籍文本标注任务的众包系统,获取高质量、大规模的实体和关系数据,完成文言文知识抽取数据集的构建,评估模型性能,并对模型进行微调。在构建的数据集及GulianNER数据集上的实验证明了提出模型的有效性。

大数据时代个人信息权的民法保护

个人信息可以在国家层面带来效果,这是基于它公共利益的属性,这一属性需要我们去进行利用,而个人信息又是能够确定私人活动乃至生活倾向的信息,这是个人信息私人的属性,这一点需要我们进行保护。正是因此,我们不能片面地去理解,去定义个人隐私权,它的两面性都具有相当的价值.法律是一门平衡的艺术,个人信息权保护的具体实现正是这句话的完美体现。