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数字人文视域下先秦典籍植物知识挖掘与组织研究 Plant Knowledge Mining and Organization Construction in Pre-Qin Classics from the Perspective of Digital Humanities 作者： 吴梦成 1 林立涛 1 齐月 1 黄水清 1 王东波 1 刘浏 1 作者单位： 1. 南京农业大学信息管理学院 通讯作者： 刘浏 提交时间： 2023-04-13 摘要: 目的/意义 对先秦典籍中植物进行知识挖掘，构建先秦典籍植物知识图谱，对认识我国古代人民社会和生活状态等具有重要意义。 方法/过程 对先秦典籍中植物词进行详尽标注与计量分析。基于CRF和多种深度学习模型构建古汉语植物命名实体识别模型，比较分析各模型性能以确定最优模型；设计了面向知识图谱的古汉语植物知识组织模式。 结果/结论 基于领域预训练语言模型SikuRoBERTa构建的古汉语植物命名实体识别模型性能最优，调和平均值达85.44%，为基于实体的植物知识挖掘提供了有效方法；构建了先秦典籍植物知识图谱，实现了对先秦典籍中植物实体及其关联知识的聚合与可视化呈现。 Abstract: Purpose/significance The knowledge mining of plants in pre-Qin classics and the construction of pre-Qin plant knowledge map are of great significance for understanding the society and living conditions of ancient Chinese people. Method/process This paper makes a detailed labeling and quantitative analysis of plant words in pre-Qin classics. Based on CRF and a variety of deep learning models, a plant named entity recognition model for pre-Qin classics was constructed, and the performance of each model was compared and analyzed to determine the optimal model. A knowledge map-oriented knowledge organization model of classics and plants was designed. Result/conclusion The plant entity recognition model based on the domain pre-trained language model SikuRoBERTa has the best performance, and the harmonic average reaches 85.44%, which provides an effective method for entity-based plant knowledge mining. Aggregation and visualization of plant knowledge in pre-Qin classics. 数字人文 先秦典籍 植物命名实体 深度学习 知识图谱 来自： 宋永辉 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 已被期刊接收 引用： ChinaXiv:202304.00944 (或此版本 ChinaXiv:202304.00944V1 ) doi:10.12074/202304.00944 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202304.00944.V1 推荐引用方式： 吴梦成,林立涛,齐月,黄水清,王东波,刘浏.(2023).数字人文视域下先秦典籍植物知识挖掘与组织研究.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202304.00944] 版本历史 [V1] 2023-04-13 10:51:56 ChinaXiv:202304.00944V1 下载全文

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