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出版者:人民教育出版社

作者:[美] Mary Lee Field

出品人:

页数:52

译者:郑旺全 注解

出版时间:2007-10

价格:4.60元

装帧:平装

isbn号码:9787107206528

丛书系列:中小学英语教师发展丛书

图书标签:

• 职场
• 文学
• 1
• 文本特征
• 阅读理解
• 自然语言处理
• 信息抽取
• 语义分析
• 认知科学
• 心理语言学
• 机器学习
• 深度学习
• 教育技术

古籍文献的数字化保护与传承：基于高精度图像识别与语义标注的新路径 图书简介 本书全面探讨了传统古籍文献在数字化时代所面临的严峻挑战与新兴机遇。随着时间流逝，大量珍贵的历史文献正面临物理损毁的威胁，而传统的文献保护与传播方式已难以适应现代信息社会的需求。本书旨在构建一套以高精度图像识别技术为核心，辅以深度语义标注的综合性解决方案，为古籍文献的数字化保护、整理与高效利用提供一条可行的技术路径与理论框架。 全书结构严谨，内容覆盖从文物数字化采集的物理基础到复杂文本信息的智能解析与知识图谱构建的多个层面，力求为历史文献保护工作者、信息技术专家及相关研究人员提供一份详实、可操作的专业指南。 第一部分：古籍文献的物理特性与数字化采集的挑战 本部分首先对中国古代不同载体（如甲骨、青铜器铭文、竹简、纸质书、绢帛等）的文献材料进行深入的分类与材料学分析。理解不同材质的文献在光照、湿度、酸碱度等环境因素下的老化机制，是制定有效保护策略的前提。 第一章：传统载体文献的材料科学与劣化分析 详细解析了纸张纤维的降解过程、墨水的化学变化、以及早期印刷工艺（如雕版印刷、活字印刷）对文献留存的影响。重点分析了霉变、虫蛀、氧化等常见物理损伤的形成机理。同时，对不同历史时期文献装帧形制的演变进行了梳理，强调了保持原貌信息的重要性。 第二章：超高分辨率图像采集系统的构建与优化 针对古籍文献的精细细节（如图章、朱批、残损边缘）难以捕捉的问题，本书重点介绍了多光谱成像技术、三维结构光扫描技术在文物数字化中的应用。讨论了如何设计和配置能够达到千兆像素级别分辨率的成像系统，包括光源的选择（如红外光、紫外光对隐藏文字的揭示作用）、镜头畸变校正、色彩空间的精确标定等关键技术细节。强调了采集过程中如何平衡高保真度与数据存储效率之间的矛盾。 第二部分：基于深度学习的图像到文本转换（OCR）技术前沿 本部分是全书的核心技术应用部分，专注于解决古籍文献图像到可编辑、可检索文本（即古籍OCR）的技术难关。古代文献的复杂性，如版式不规则、字体变异大、大量异体字和通假字的存在，使得传统OCR技术失效。 第三章：复杂版式结构的解析与定位 传统OCR通常假设版式规整，但古籍常出现分栏、插图、鱼尾纹、回文等复杂结构。本章详细阐述了基于实例分割（Instance Segmentation）和图神经网络（GNN）的版式分析方法。通过训练模型自动识别出栏线、段落、图表、题注等不同区域的边界，为后续的文字识别提供清晰的结构化输入。 第四章：跨时代、多字体的字符识别模型 针对宋、元、明、清不同朝代的字体风格差异（如宋体、楷书、行草的巨大差异），本书提出了一种迁移学习与元学习（Meta-Learning）相结合的字符识别框架。该框架能够快速适应新的字体风格，并通过引入上下文约束机制，利用相邻文字的信息流来修正单一字符的识别错误。重点攻克了异体字、缺损字的识别难题，并介绍了如何利用字源学知识对识别结果进行后验校正。 第五章：古籍手稿与草书的识别挑战与应对策略 手稿和草书文本的笔画连绵、结构变化剧烈，是OCR的终极挑战。本章深入探讨了序列到序列（Seq2Seq）模型在手写体识别中的应用，特别是引入注意力机制（Attention Mechanism）来精确捕捉笔画的轨迹信息。同时，结合计算机视觉技术，实现了对书写工具（如毛笔、硬笔）笔迹特征的提取与建模，以区分不同书写者的风格差异。 第三部分：语义标注、知识图谱构建与文献知识服务 将图像转化为文本只是第一步，如何让这些文本“活起来”，成为可被深度利用的知识，是本阶段的核心任务。 第六章：古籍文本的结构化标注与实体识别 本书详细介绍了如何从OCR输出的文本流中，精准识别出人名、地名、官职、年代、典故等专有名词（NER）。强调了标注规范的重要性，特别是针对古代官制、度量衡等随时代变化的特殊概念，构建了一套动态更新的知识本体（Ontology）。通过自然语言处理技术，实现了对篇章中引文、注释、引用的自动追踪与链接。 第七章：基于知识图谱的文献关系网络构建 构建古籍文献的知识图谱是实现跨文献、跨主题知识发现的关键。本章提出了从零开始构建历史文献知识图谱的流程，包括实体抽取、关系抽取（如“著述关系”、“师承关系”、“引用关系”）以及知识融合。重点阐述了如何利用图数据库技术（如Neo4j）高效存储和查询复杂的历史文献网络，使用户能够直观地探索历史人物、事件之间的隐性关联。 第八章：面向读者的知识服务系统设计 最终目标是将技术成果转化为高效的服务。本章探讨了如何设计用户友好的知识服务界面。包括构建语义检索系统（用户可以用自然语言查询，如“查找宋代记载与茶叶贸易相关的诗词”），实现多版本比对与校注功能（自动比对不同刻本间的细微差异），以及可视化工具（如时间轴、地域分布图）来展示文献内容的知识结构。 结语：人工智能与人文精神的融合 本书最后总结了当前技术在古籍保护领域取得的巨大成就，同时也清醒地指出了数据偏差、模型泛化能力不足等局限性。作者呼吁，未来的古籍数字化工作必须是技术专家与历史学、文献学专家的深度协同，确保技术服务于对历史原貌的尊重与理解，实现人机协同的文献传承新范式。本书提供了实现这一目标的详尽技术路线图。

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