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[目的/意义]科学有效地进行文化资源数字化开发和传播依赖于对其开发和传播要素与影响机理的准确把握。从数字人文视角关注数字化开发传播的深层效果,对文化信息分析方法进行改进适配,以实现数字化开发传播要素和深层效果度量在文化大数据中的自动精确提取,进而系统性探究深层与表层效果影响机理的异同。[方法/过程]从数字人文视角出发提出文化资源数字化开发和传播要素与影响机理的“双层效果”分析框架,进而从文化信息分析的三个阶段进行方法改进。首先,提出“雪球合成”信息全量获取方法;其次,构建基于大规模深度神经网络的要素和效果度量的自动提取模型;最后,对数字化开发和传播效果影响机理进行系统计量。[结果/结论 ]自动提取模型的Accuracy、Precision、Recall和F-Measure性能指标均达到0.965以上;计量结果发现,影响深层效果的关键要素及影响机理相较于表层效果差异显著,存在部分共性影响要素但影响权重不同,此外各影响要素呈现出显著的交互作用,可以为文化资源数字化开发和传播实践提供科学参考和有力支撑。 相似文献
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本文选取关联开放词表数据集LOV 作为研究对象,采用社会网络动态分析方法,使用Rsiena 作为分析工具,对收集到的数据进行了统计描述分析和参数估计检验,探究影响LOV 词表网络演化的因素及其演化规律。研究结果表明:词表网络的演化目前处于成熟期,网络规模增长相比之前较为缓慢;同质性、流行性、成熟度等因素对词表网络的演化产生正向积极影响;关联词表网络正朝着良性健康的方向发展,有助于词表生态系统的形成。图4。表4。参考文献31。 相似文献
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