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地方歷史文獻(xiàn)的數(shù)字化、數(shù)據(jù)化與文本挖掘:以《中國地方歷史文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫》為例

發(fā)布時(shí)間:2017-09-21 04:08

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【摘要】:歷史文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫可區(qū)分為數(shù)字化、數(shù)據(jù)化、文本挖掘三種不同形態(tài),迄今多數(shù)中文歷史文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化功能,部分地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化功能,而能夠?qū)崿F(xiàn)文本挖掘功能的則十分少見。數(shù)字化是將文獻(xiàn)的物理形態(tài)轉(zhuǎn)化為電子形態(tài),數(shù)據(jù)化是將文獻(xiàn)轉(zhuǎn)化為可量化分析的數(shù)據(jù),編制元數(shù)據(jù)是主要方法。文本發(fā)掘是在此基礎(chǔ)上開發(fā)文本分析工具!吨袊胤綒v史文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫》以文獻(xiàn)學(xué)研究為基礎(chǔ),建立特定的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提供交叉導(dǎo)航、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等多種功能,這些功能不僅可以幫助研究者找到自己的所需文獻(xiàn),更可能幫助研究者發(fā)現(xiàn)新的研究議題。史學(xué)研究中,數(shù)據(jù)庫有必要被視作一種新的文獻(xiàn)形態(tài),建立針對性的文獻(xiàn)學(xué)方法論。
【作者單位】: 上海交通大學(xué)人文學(xué)院歷史系;
【關(guān)鍵詞】地方歷史文獻(xiàn) 數(shù)字人文 文本挖掘 元數(shù)據(jù)
【基金】:上海市晨光計(jì)劃“十九世紀(jì)徽州鄉(xiāng)村的土地市場與社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”(項(xiàng)目編號:14CGA013)階段性成果
【分類號】:G256;K29
【正文快照】: 引言 數(shù)字化(digitalization)、數(shù)據(jù)化(datalization)、文本挖掘(text mining)是歷史文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的三種不同形態(tài)。數(shù)字化是將文獻(xiàn)從物理形態(tài)轉(zhuǎn)化為電子形態(tài),數(shù)據(jù)化是將電子形態(tài)進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為可識別的文本與可分析的數(shù)據(jù),文本挖掘則是針對文本、數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的計(jì)量、相關(guān)性、GIS

【相似文獻(xiàn)】

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3 ;SAS公司收購Teragram 強(qiáng)化BI領(lǐng)域地位[N];計(jì)算機(jī)世界;2008年

4 ;用挖掘技術(shù)使學(xué)術(shù)資源利用效益最大化[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2007年

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10 陳曉云;文本挖掘若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2005年

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2 劉超;基于文本挖掘的輕量級搜索引擎[D];西南大學(xué);2015年

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4 梁楠;基于文本挖掘的律師推薦方法研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

5 滕家雨;云框架下的文本挖掘算法并行化研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

6 唐東;基于XML和SVM的Web文本挖掘系統(tǒng)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

7 秦輝;基于文本挖掘的分布式網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

8 諶語;文本挖掘關(guān)鍵技術(shù)的研究及模擬實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

9 靳旭東;基于社會網(wǎng)絡(luò)分析下文本挖掘的微博營銷[D];蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

10 何敏;基于MapReduce的文本挖掘研究[D];電子科技大學(xué);2015年

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本文編號:892268

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