摘要：【目的】结合古籍文本复合句式结构特征,设计识别古籍文本中实体词精度较高的方法,推动数字人文研究的发展。【方法】以触发词和关系词作为识别实体词的关键特征词,设计句式特征模板;根据古籍文本特征,构建Bert-BiLSTM-MHA-CRF模型;融合句法特征和Bert-BiLSTM-MHA-CRF模型实现对古籍文本深层次、细粒度的命名实体识别。【结果】本文模型在传统样本标注的测试数据集上的F1值为0.88;在小样本标注的测试数据集上的F1值为0.83;在迁移学习的测试数据集上的F1值分别为0.79(《诗经》)、0.81(《吕氏春秋》)和0.85(《国语》)。【局限】在句法特征模板设计上,仅以单部古籍设计特征模板;在语义信息挖掘上,未考虑古籍文本字符的注音、部首等字结构特征。【结论】所提方法在小样本标注和迁移学习实验中,同样能精准地实现对古籍文本的命名实体识别,为“数字人文”研究任务提供较高质量语料数据。

摘要：以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人文研究范式的转型。首先,参照东汉古籍《说文解字》对文字的分析方式,以前期标注的古籍语料数据集为基础,构建全新的“字音(说)-原文(文)-结构(解)-字形(字)”四维特征数据集。其次,设计四维特征向量提取模型(speaking,word,pattern,and font to vector,SWPF2vec),并结合预训练模型实现对古籍文本细粒度的特征表示。再其次,构建融合卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的古籍文本主题分类模型(dianji-recurrent convolutional neural networks for text classification,DJ-TextRCNN)。最后,融入四维语义特征,实现对古籍文本多维度、深层次、细粒度的语义挖掘。在古籍文本主题分类任务上,DJ-TextRCNN模型在不同维度特征下的主题分类准确率均为最优,在“说文解字”四维特征下达到76.23%的准确率,初步实现了对古籍文本的精准主题分类。