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艰涩的古汉语文法和线性的内容呈现方式是普通读者从史籍原文获取所需信息的两大障碍。该问题的解决需要实现史书知识重组与形式再造,即支持从时间、人物、地点等多个维度出发获取史书中的知识,并以图结构的方式呈现所返回的结构化知识以及对应的史书原文,从而在降低相关信息的获取与理解难度的同时,拉近读者与史籍原文的距离。然而,目前基于史书原文获取结构化知识的研究较少,已有研究自动化程度较低,且多在可视化呈现上与史书原文相割裂。因此,本研究提出并实现了史书多维知识重组与可视化系统,该系统包括史书多维知识建模、基于古籍智能处理技术的史书多维知识库自动构建与多维知识可视化三部分。最终将该系统应用于我国第一部纪传体史书《史记》,实现了其以人物、时间、地点、社会集团、职官等不同维度为中心的自动重组与可视化。 相似文献
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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。 相似文献
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2006年1月23日,沈阳《华商晨报》在头版刊登了一则消息《救女贫困父亲写信遍求中国富豪》,此后还进行了一段时间的追踪报道。该消息犹如一石激起千层浪,在社会上(尤其是网络上)引起了极大的反响,各种观点纷呈,如“刘福成的救女举动打破了以往慈善救助的‘潜规则’,变等待受助为 相似文献
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基于XML和关联规则的Web挖掘研究* 总被引：4，自引：1，他引：4
首先对Web挖掘、关联规则分析及XML作了简要介绍，提出了基于XML和关联规则的Web挖掘研究思想，随后对XML结构挖掘、XML内容挖掘和基于XML的Web日志挖掘进行讨论，建立了一个较为完整的XML挖掘体系。 相似文献
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决策支持技术在电子政务中的应用*——以大社保领域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
不同的电子政务系统需要特定的决策支持系统，本文以大社保领域为例，介绍了电子政务系统引入决策支持技术的必要性，详细讨论了社会保障决策支持系统的内容和目标，同时还阐述了决策支持技术在大社保领域的应用研究中需要解决的关键性问题。本文从实际应用的角度出发，给出了一个较为完整的社会保障的决策支持系统的解决方案。 相似文献