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出版者:

作者:Jacso, Peter/ Tenopir, Carol (EDT)/ Tenopir, Carol

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:42

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isbn号码:9781563087370

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《数字人文的未来：文本、图像与多模态数据的新范式》 内容简介 本书深入探讨了数字人文研究领域中，文本、图像及多模态数据处理与分析的前沿方法与未来发展方向。在信息爆炸的时代，如何有效地从海量的数字资源中提取知识、构建意义，并将其转化为具有洞察力的研究成果，是摆在所有数字人文工作者面前的核心挑战。本书旨在提供一个全面、系统且极具操作性的框架，指导研究者超越传统的数据集范畴，构建面向未来的研究范式。 全书共分为六个主要部分，从理论基础到尖端应用，层层递进，确保读者能够建立起坚实的理论支撑和实用的技术能力。 --- 第一部分：数字人文研究的基础重构 本部分首先梳理了数字人文研究自诞生以来的演变脉络，重点分析了当前研究范式面临的局限性，特别是在处理非结构化、异构性数据时的困境。我们强调，传统的“文本”概念已不再局限于纯粹的印刷体字符，而是扩展到包括扫描图像的底层像素、富文本标记、时间序列数据以及感知数据。 章节 1：超越印刷体：数字对象的本体论转变。 探讨了数字档案的物理性缺失如何重塑我们对“文献”和“语料库”的理解。引入了“数字制品（Digital Artifact）”的概念，强调其生成、存储和再现过程对意义构建的深刻影响。 章节 2：语料库的构建与伦理考量。 详细讨论了大规模语料库（Corpus）的采集、清洗与标注流程。着重分析了版权、数据隐私以及数据偏差（Bias）对研究结果的潜在误导，提出建立“负责任的数据集”的构建原则。 --- 第二部分：文本深度挖掘与语义模型的演进 本部分聚焦于如何从海量的数字化文本中提取深层语义信息，并探讨了从经典统计方法到现代深度学习模型的转型。 章节 3：主题模型（Topic Modeling）的精细化应用。 不仅仅停留在Latent Dirichlet Allocation (LDA) 的基础介绍，而是深入探讨了动态主题模型（Dynamic Topic Models）在追踪历史语境变化中的应用，以及如何通过解释性主题模型（Interpretable Topic Models）弥合量化分析与人文洞察之间的鸿沟。 章节 4：词嵌入（Word Embeddings）的高级解读。 分析了Word2Vec、GloVe等经典模型，并重点阐述了BERT、GPT等Transformer架构模型在捕捉复杂上下文关系上的革命性突破。讨论了如何利用这些模型进行词义漂移（Semantic Shift）分析，以及在小语料或低资源语言中应用预训练模型的策略。 章节 5：关系抽取与知识图谱的构建。 介绍了从非结构化文本中自动化识别实体（Entities）、关系（Relations）和事件（Events）的技术路径。详细阐述了如何将抽取出的信息转化为可查询、可可视化的知识图谱，以支持复杂历史网络的重构。 --- 第三部分：图像与视觉数据的计算分析 随着数字化项目越来越多地涵盖手稿、地图、艺术品和摄影作品，计算图像分析在数字人文中的地位日益重要。本部分专门探讨了处理视觉信息的方法。 章节 6：文档图像分析（Document Image Analysis, DIA）的前沿技术。 涵盖了从光学字符识别（OCR）到版面分析（Layout Analysis）的完整流程。特别关注了对历史文献、手写体（HMEI）和混合文本（文本与插图并存）的鲁棒识别技术。 章节 7：深度学习在艺术史与建筑研究中的应用。 介绍了卷积神经网络（CNNs）在风格识别、内容分类和图像检索中的应用。探讨了如何利用迁移学习技术，训练模型来识别特定历史时期或地域的视觉特征，例如纹理、构图和符号学元素。 章节 8：空间数据与地理信息系统（GIS）的整合。 讨论了如何将历史地图、旅行日记中的地名信息，通过地理编码（Geocoding）技术整合到GIS平台中，实现对历史空间模式的量化分析。 --- 第四部分：多模态融合与跨模态推理 现代研究越来越倾向于整合文本、图像、音频甚至传感器数据。本部分是本书的核心，着重于如何实现不同类型数据的有效“对话”。 章节 9：多模态数据的对齐与同步。 探讨了在时间序列数据（如电影、录音或带注释的数字展览）中，如何精确对齐文本描述与相应的视觉或听觉事件。介绍了跨模态注意力机制在解决“哪个词对应哪张图”问题上的作用。 章节 10：跨模态检索与生成。 展示了如何训练模型实现“以图搜文”和“以文搜图”。更进一步，探讨了生成模型（如Diffusion Models或GANs）在辅助历史重建或生成“缺失”的视觉叙事方面的潜力与局限。 --- 第五部分：研究成果的交互与可视化呈现 计算分析的最终目的是服务于人文洞察的传播。本部分关注如何将复杂的计算结果转化为直观、可探索的交互式媒介。 章节 11：叙事可视化（Narrative Visualization）的设计原则。 区分了探索性可视化和解释性可视化。提供了基于D3.js、Vega-Lite等库构建复杂关系网络、时间轴和地理空间分布图的最佳实践。 章节 12：交互式数字展览与“数据故事”。 讨论了如何设计用户体验（UX）驱动的数字平台，使用户能够“亲手操作”数据，检验研究者的假设。案例分析涵盖了互动式手稿阅读器和动态知识图谱探索工具。 --- 第六部分：面向可持续性的计算实践 本部分着眼于研究的长期价值和环境影响。 章节 13：研究的可重复性与开放科学（Open Science）。 详细介绍了如何使用容器化技术（如Docker）和代码库（如GitHub/GitLab）来确保计算流程的透明性和可复现性。讨论了 FAIR 原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在数字人文研究中的具体实施路径。 章节 14：计算资源的能效与长期存档。 探讨了大规模模型训练和数据存储所涉及的能耗问题，并提出了在追求先进计算能力的同时，如何平衡研究可持续性和环境责任的策略。 目标读者： 本书面向对前沿计算技术感兴趣的人文社科研究人员、图书馆和档案馆的专业人员、计算机科学中对应用领域有兴趣的研究生及博士后，以及所有致力于探索下一代数字研究方法的学者。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一份对未来数字人文研究视野的深邃展望。它要求读者拥抱跨学科思维，将严谨的计算方法与深厚的人文关怀相结合，共同塑造知识生产的新疆域。

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