自动化技术论文_图情领域数字人文文献识别与分-数字与缩微影像

来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。一、投稿方式： 1、请从我刊官网直接投稿。 2、请从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。二、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

自动化技术论文_图情领域数字人文文献识别与分

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:【目的/意义】数字人文作为人文社科和计算机技术的跨界学科，在高速发展的同时面临概念界定不明确、专题期刊缺乏等问题，增加了文献搜集难度。需要构建适合的识别分类模型，形成数字人文专题文献库，助力数字人文研究。【方法/过程】分析数字人文学科的内涵，归纳数字人文文献特征，在人工识读标注的基础上构建机器学习模型，实现对数字人文文献的自动识别与分类。【结果/结论】提出一种基于机器学习的数字人文文献识别分类模型，对图情领域数字人文文献实现了较好的识别效果。【创新/局限】将机器学习算法应用到数字人文文献分类，较好应对了词汇复杂和数据量较小的问题；进一步研究可使用深度学习等更复杂的模型，并实现不同领域数字人文文献的多分类。

文章关键词:

论文作者:鲁国轩杨冠灿宋欣

作者单位:中国人民大学信息资源管理学院

论文分类号:G254.1;TP181

文章来源：《数字与缩微影像》网址: http://www.szyswyx.cn/qikandaodu/2022/0314/1838.html