数字人文

1951年，大卫·H·谢泼德（David H. Shephard）发明了一台机器，被报纸称为“机器人读写器”。他为之在自己的阁楼里工作了一年多，花费了四千多美元。两年后，这项发明申请了专利，最终被称为“扫描仪”，是最早的“光学字符识别器”之一。他最初将其称为一项“小发明”。 谢泼德的发明是战后商业与机器世界日益紧密联系的缩影。随着以消费者为中心的商业形态兴起，自动阅读，或者更基本地理解为将信息从一种书面格式转换为另一

摘 要：文章从文化地理学的视角出发，采用数字人文的研究方法，探索《道德经》英译本的历史演变进程。此研究对《道德经》1859—2024年可检索的全部464位/组译者的710个英译版本的出版地进行了统计与可视化分析，并基于地理分布将《道德经》的英译历程归纳为五个时期，并利用文本挖掘技术，对各时期译本的关键词进行深度分析。研究发现，《道德经》的英译呈现出“文化扩散-文化区形成-文化整合”的循环模式。这一模式不仅深刻影响了《

摘 要：数字人文的发展为艺术史研究带来了新的方法与理论拓展，目前许多研究主要围绕计算方法与量化分析展开，作为基础设施、工具和平台的图像数据库的作用还没有被充分讨论。文章对当前艺术领域的典型图像数据库进行了初步分类与综述，讨论了“远读”与“远观”的概念，以及图像数据库如何作为“远观”的工具，并对数字人文视角下的艺术图像数据库建设方向作出展望，认为艺术图像库需要在数据互联与聚合、图像索引方式、网页交互应用等多方面进行突破

摘 要：为推进古籍方志物产领域知识的深度挖掘与应用，文章以与疫病相关的物产为具体案例，运用复合检索机制及命名实体识别方法构建方志中的涉疫物产语料库。在此基础上，分析文本描述特征，建构涉疫物产分类体系，将涉疫物产分为防疫、抗疫、致疫、易得、禁忌以及其他六类。依据物产特征与疫病之间的关联，创建涉疫物产知识图谱，利用五种深度学习模型，抽取物产描述中的疾病、物产部位、药用效果等实体，并从时空、分类、知识图谱三个维度归纳涉疫物

语言智能被称作人工智能皇冠上的明珠，也是本轮人工智能产业爆发的核心。由于语言作为人类思维工具和交际工具的核心作用，语言智能也是人工智能诸技术领域中，最“接地气”、生活渗透率最高的部分。语言智能与视觉智能、智能控制等分支相结合，不仅放大了这些技术的能效，还拓展了它们的落地领域，从而扩大了应用规模、深化了应用层次，并强化了“应用-数据-研发”的正向反馈闭环。

问：您最初是如何踏入数字人文这一前沿领域的？有哪些关键事件或人物激发了您的兴趣？ 答：我在高中阶段（2002—2005年）便爱好计算机网页编程，曾在计算机老师指导下和几位同学合作制作了我们中学（屯溪一中）的第一个官方网站。当时国内的网页编程较国外稍显滞后，主流的网页编程软件是Frontpage，写的都是最基本的HTML代码，连CSS（层叠样式表）都很少使用，更不要说现在流行的JavaScript和各种结构化语言了。后

在《回答此问题：什么是启蒙？》一文中，18世纪德国哲学家康德对一个大问题作出了回答，而这个大问题的提出是在一个小小的脚注里。但你无从得知，因为康德这篇著名文章的现今版本不再包含那项脚注中的内容：1784年12月期《柏林月刊》刊登的康德的原文章标题下印着“参见1783年12月期，516页”。事实上，1783年12月期《柏林月刊》的第516页有一条脚注：“什么是启蒙？这个问题几乎与‘什么是真理？’一样重要，在开始启蒙之前

这篇文章探讨了情感分析这一新兴领域对18世纪英国情感小说研究的启示，以及情感小说又能为情感分析提供何种启示。情感分析是涵盖多种文本挖掘技术的统称，在商业和营销环境中已成为监测和管理消费者意见的几乎无处不在的一种方法。它的目标对象并非传统市场分析中的人物形象——经济人或理性行为者——用约翰·密尔（John Mill）的话来说，即“渴望拥有财富，并有能力判断达成此目的方法的相对效率的人”。[1]相反，这一新的计算方法将人