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古籍信息处理回顾与展望 被引量:9
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作者 刘忠宝 赵文娟 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2021年第6期38-47,共10页
随着大数据时代的到来,古籍信息处理迎来前所未有的发展良机。此文从技术方法及其演进角度,对古籍数据挖掘、古籍信息系统构建、古籍信息服务等方面进行回顾和总结,并对未来的研究趋势进行展望。研究表明,越来越多的研究人员开始关注该... 随着大数据时代的到来,古籍信息处理迎来前所未有的发展良机。此文从技术方法及其演进角度,对古籍数据挖掘、古籍信息系统构建、古籍信息服务等方面进行回顾和总结,并对未来的研究趋势进行展望。研究表明,越来越多的研究人员开始关注该领域并产生不少研究成果,但仍然面临一系列未解难题,如古籍数据挖掘能力不强、古籍信息系统构建效率低下、古籍信息服务水平尚有差距。未来研究应从古籍数字资源共享体系、高性能古籍信息处理模型、古籍信息服务评价等方面展开。此次梳理和展望有助于研究人员全面了解古籍信息处理现状,方便古籍信息资源的研究与利用;有助于推动古籍信息处理多学科融合与国际化合作。 展开更多
关键词 古籍信息处理 古籍数据挖掘 古籍信息系统构建 古籍信息服务
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在人工智能时代贡献文献情报领域的智慧和方案 被引量:31
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作者 张智雄 《农业图书情报学报》 2023年第1期4-28,共25页
随着ChatGPT的爆火和AIGC的发展,新一代人工智能技术引发了人们关于数字内容生产方式、行业变革的畅想和讨论,同时也引发了信息资源管理学人拥抱技术变革之外的更多思考。基于此我刊从信息资源管理学科建设和事业发展的高度出发,邀请6... 随着ChatGPT的爆火和AIGC的发展,新一代人工智能技术引发了人们关于数字内容生产方式、行业变革的畅想和讨论,同时也引发了信息资源管理学人拥抱技术变革之外的更多思考。基于此我刊从信息资源管理学科建设和事业发展的高度出发,邀请6位专家开展相关研讨。(1)AIGC与文献情报领域:人工智能技术飞速发展的本质在于数据资源不断丰富和质量提升带来的知识获取能力提升。文献情报领域应充分认识自身价值和作用,积极发挥自身数据资源优势,有效利用知识组织管理专长,主动融入当前AI技术的研发大潮,积极贡献智慧和方案。(2)AIGC的颠覆性变革:ChatGPT的出现为图书情报界带来了颠覆性挑战,学科应积极推进人工智能时代的变革抓住机遇,围绕知识生产、资源发现、知识关联、科研伦理探索新的生长点。发挥我国集约化政策和举国体制优势,推进信息服务向知识服务内容生成服务的转型,释放全社会知识生产力。(3)AIGC与文化遗产资源:ChatGPT开创了模型主导内容生产的时代,同时AIGC对文化遗产资源智慧化加工路径和智慧化服务模式也产生了深远影响。未来我们应在AIGC中赋予人类的公序良俗等普适的价值理性,并积极迎接和推动文化遗产领域的范式变革。(4)AIGC与古籍智能信息处理研究:ChatGPT在推进古籍智能信息处理研究、促进文化传播与文明传承方面发挥积极作用的同时,也带来了文化价值与国家安全、内容安全与信息治理、信息素养与人文教育等方面的挑战。展望未来我们应在提供高质量大规模的典籍精加工数据等方面努力,以构建科学、全面和体系化的信息安全与数字伦理体系。(5)AIGC与智能工具变革:分析AIGC技术发展中大数据、大模型、大算力的三要素,以及数据量的大而全、数据分析的细粒度化、语义关联的多源多模态语义融合、信息服务的人机融合和智能交互的四向发展。指出AIGC将在生产革新、自动生成和生态培育3方面带来内容生产范式变革;同时,也会在技术垄断和霸权、网络信息安全、技术融合等方面带来挑战。(6)AIGC与图书馆:分析ChatGPT模型拓展、数据增强和模型融合的核心技术创新态势基础上,论证了图书馆应用ChatGPT的必要性和危机性。此外,基于智能管理系统、检索系统、推荐系统、问答系统、搜索引擎5方面出发,提出了ChatGPT在图书馆融合和发挥作用的创新方向建议。 展开更多
关键词 AIGC ChatGPT 知识组织 文化遗产 古籍智能信息处理 图书馆 数字伦理
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基于Transformer-CRF的文言文断句方法研究--以唐代墓志铭为例
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作者 韩旭 《情报工程》 2021年第5期30-39,共10页
[目的/意义]本文探索了文言文的断句规则,并以唐代墓志铭为例进行基于语义的句子边界识别,降低了文言文因缺少标点造成的阅读障碍,减少了人工标注标点的工作量,为中国古文的资料分析整理提供技术支撑。[方法/过程]本文首先使用一种基于... [目的/意义]本文探索了文言文的断句规则,并以唐代墓志铭为例进行基于语义的句子边界识别,降低了文言文因缺少标点造成的阅读障碍,减少了人工标注标点的工作量,为中国古文的资料分析整理提供技术支撑。[方法/过程]本文首先使用一种基于汉字偏旁的字表示方法,提取汉字本身隐含的语义信息进行表达。将基于偏旁的字表示输入Transformer-CRF模型,并对墓志铭中的缺失字进行了滑动窗口填补操作,降低缺失字对整体模型的影响。该模型在提高并行计算效率的基础上对输出结果进行关联,提高了准确率。[结果/结论]实验表明,使用基于偏旁的字向量表示方式结合Transformer-CRF能提升唐代墓志铭的断句准确率,且对于缺失字附近的断句准确率有所提升,该方法对数字人文中信息收集和整理工作起到了一定的辅助支撑作用。 展开更多
关键词 Transformer-CRF 繁体字向量 句子边界识别 古籍信息处理
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