Information Extraction

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出版者:Springer Netherlands
作者:Marie-Francine Moens
出品人:
页数:259
译者:
出版时间:2009-12-28
价格:USD 149.00
装帧:Paperback
isbn号码:9789048172467
丛书系列:
图书标签:
  • 信息抽取
  • NLP
  • 计算机
  • 信息抽取
  • 自然语言处理
  • 文本挖掘
  • 机器学习
  • 数据挖掘
  • 知识图谱
  • 人工智能
  • 文本分析
  • 信息检索
  • 大数据
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具体描述

好的,这是一本关于数字人文与历史文献重构的图书的详细简介。 --- 数字化时代的文献重构:跨学科视角下的历史信息挖掘与知识图谱构建 作者: [此处可填写一位资深的历史学家、计算机科学家或信息架构师的姓名] 出版社: [此处可填写一家学术出版社或专业出版机构的名称] 页数: 约 750 页 定价: [此处可填写一个合理的定价] ISBN: [此处可填写一个示例的ISBN号] --- 内容提要 在信息爆炸的数字时代,人类文明积累的海量历史文献正以前所未有的速度被数字化。然而,单纯的数字化仅完成了信息载体的转换,如何从这些庞杂、异构、往往充满歧义的文本数据中,提炼出结构化的历史知识,构建可供深度分析的知识网络,是当前历史学、档案学和计算科学交叉领域面临的核心挑战。 本书《数字化时代的文献重构:跨学科视角下的历史信息挖掘与知识图谱构建》并非一本关于数据抓取或基础文本处理的技术手册,而是深入探讨如何运用先进的计算方法论,结合严谨的史学考证原则,实现对历史文献的深度语义理解与知识重构的一部综合性专著。 全书围绕“理解、链接、可视化、应用”四大核心环节展开,旨在为研究人员、档案工作者和文化遗产保护专家提供一套系统的、可操作的理论框架与实践指导。本书强调,历史信息的“提取”必须是有目的的、情境化的,它服务于特定的历史研究问题,而非盲目地追求数据点的数量。 --- 核心章节与内容详解 本书共分为七个主要部分,层层递进,覆盖了从原始数据到高阶知识应用的全过程。 第一部分:历史文献的数字生态与研究范式转型 (The Digital Ecosystem of Historical Documents) 本部分首先界定了当前数字人文研究的语境。它分析了不同类型历史文献(如手稿、官方档案、报刊杂志、私人信件等)的数字化挑战,包括版式复杂性、语言的古旧性与变异性,以及元数据标准的缺失问题。重点探讨了“数字化即解释”的理念,强调早期数字档案的偏见如何影响后续的分析。讨论了定性研究方法与定量分析方法在数字史学中的融合与张力。 第二部分:文本预处理与规范化挑战 (Normalization and Preprocessing Hurdles) 此部分深入探讨了针对历史文本进行计算分析前必须完成的“去噪”和“规范化”工作。内容包括: 1. OCR/HTR 错误校正的高级策略: 针对历史字体、模糊笔迹的识别误差,介绍基于上下文语言模型和字典树的迭代式修正算法,以及人工校验与机器辅助相结合的质量控制流程。 2. 古文与方言的词法分析: 如何构建和应用适应于特定历史时期和地域的词典,处理异体字、通假字及词义漂移现象。 3. 时间与空间标记的标准化: 建立统一的日期和地理位置实体识别系统,解决不同文献中日期表述不一致(如“天干地支纪年”、“公历换算”)和地名变迁问题。 第三部分:跨文本的实体关系识别 (Entity Relation Extraction Across Texts) 这是本书的技术核心之一。它超越了简单的命名实体识别(NER),聚焦于发现实体之间的复杂关系。 角色标注与事件框架构建: 如何利用依存句法分析和深度学习模型,识别历史事件中的“施事者”、“受事者”、“时间”、“地点”及“目的”等关键要素,并将其映射到预定义的事件本体(Event Ontology)。 指代消解与共指链构建: 解决历史文本中普遍存在的代词和省略现象,确保同一人物或地点在不同句子、不同文档中都能被准确关联起来。 关系抽取中的上下文约束: 引入历史学家对特定领域知识的约束(如社会结构、等级制度),以过滤掉计算模型可能识别出的、但在史学上不合理的实体关系。 第四部分:历史本体论与知识图谱的构建 (Historical Ontology and Knowledge Graph Construction) 本部分将分析结果转化为可查询、可推理的知识结构。 1. 本体设计原则: 针对历史研究的动态性,设计灵活、可扩展的本体结构,区分“事实性知识”、“推测性知识”和“解释性知识”。 2. 图谱融合与对齐: 当整合来自不同来源(如不同档案馆、不同语言档案)的数据时,如何通过实体链接算法确保知识图谱的唯一性和一致性。 3. 时间维度在图谱中的嵌入: 探讨如何将时间作为知识图谱的一阶公民(First-class citizen),构建“四维知识图谱”(实体、关系、时间、空间),实现对历史演变过程的追踪。 第五部分:文本语义的深层挖掘与主题演化 (Deep Semantic Mining and Topic Evolution) 聚焦于宏观趋势和细微语境的分析: 情感情绪分析在历史文献中的应用: 评估特定历史时期、特定群体或特定事件中情感基调的变化,例如对战争报道或政治宣言中“士气”、“恐惧”、“支持度”的量化分析。 动态主题建模(Dynamic Topic Modeling): 追踪某一概念(如“自由”、“国家”、“经济”)在数十年或数百年间的含义漂移和侧重点转移,揭示社会思想的变迁轨迹。 叙事结构分析: 利用计算修辞学方法,识别历史叙事中的关键转折点、重复出现的意象和叙事偏好。 第六部分:知识图谱的验证、可视化与交互 (Validation, Visualization, and Interaction) 本部分关注知识从结构化数据到研究工具的转化。 知识图谱的史学验证框架: 如何设计机制,让历史研究者能方便地“审计”图谱中的每一个链接和节点,识别并修正计算模型产生的错误“幻觉”。 交互式可视化工具的设计: 介绍时间轴视图、网络拓扑视图与地理信息系统(GIS)的深度融合,使用户能够通过空间和时间维度快速检索复杂的实体关系。 基于图谱的问答系统(KG-QA): 探讨如何将复杂的历史问题转化为图结构查询语言(如 Cypher),使用户可以直接向知识库提问,获取精确且可追溯源文档的答案。 第七部分:伦理考量与未来展望 (Ethical Considerations and Future Directions) 本书最后探讨了数字人文研究的社会责任。讨论了数据隐私(尤其涉及当代档案)、算法的透明度以及在知识重构过程中如何避免“数据决定论”的风险。展望了量子计算、联邦学习等前沿技术可能为历史信息处理带来的变革。 --- 本书的特色与受众 本书最大的特色在于其高度的跨学科综合性,它将严谨的计算机科学理论(如图嵌入、图神经网络)与细致的史学文献学知识(如文本批判、史料学)无缝对接。 适合读者: 历史学、档案学、社会学、语言学 等人文学科的高级本科生、研究生及研究人员。 从事数字人文、计算社会科学的计算机科学家和数据工程师。 图书馆、博物馆和档案馆中致力于数字化转型和知识管理的专业人员。 对历史文献深度分析与知识发现感兴趣的政策制定者和文化遗产保护专家。 通过本书的学习,读者将不仅掌握如何“提取”信息,更重要的是理解如何“重构”历史知识的内在逻辑与潜在偏见,从而推动历史研究迈向一个更加精准、系统和可验证的新阶段。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的独特之处在于,它并没有直接告诉你“应该怎么做”,而是引导你去思考“为什么这样做”。这种“反向教学”的方式,反而让我对书中的内容有了更深刻的理解。它就像一个引路人,在你前进的道路上,并不直接为你指明方向,而是告诉你,为何这条路是可行的,这条路上的风景有何不同。我尤其欣赏它在分析问题时那种严谨的逻辑推理。它不会让你感到“理所当然”,而是会让你一步步去验证。比如,书中可能提到了某种数据处理的方法,我虽然不一定会直接使用这种方法,但我会去思考,为什么这种方法能够有效?它的前提是什么?它的局限性又在哪里?这种深入的探究,让我对各种信息处理的技术有了更全面的认识。我不再是简单地接受一个结论,而是去理解这个结论的产生过程。这种学习方式,让我感觉自己变得更加“聪明”。我不再仅仅是“知道”某个知识点,而是“理解”了这个知识点背后的逻辑。这种理解,让我能够将书中的思想,灵活地运用到我自己的实践中,即使是在完全不同的领域。它让我看到,好的方法论,是具有普适性的。

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这本书的阅读体验,让我深刻体会到了“思维方式”的重要性。它并没有给我罗列一大堆“知识点”,而是教会我如何去“思考”这些知识点。它就像一个哲学课本,让你去反思“获取”这个行为本身。我开始思考,在信息爆炸的时代,我们获取信息的目的究竟是什么?仅仅是为了知道更多吗?还是为了能够更好地理解世界?这本书,通过对信息处理过程的深入剖析,让我逐渐明白了,真正的“获取”,是一种主动的、有目的的“构建”。它不仅仅是信息的输入,更是信息的加工、组织和整合。我发现,书中的很多论述,虽然看似非常专业,但其背后所蕴含的逻辑,却能够被运用到我们生活的方方面面。例如,它可能讨论了如何识别信息中的模式,如何评估信息的可靠性,这些能力,对于我们做出更明智的决策,都至关重要。我尝试着将这种“信息处理”的思维,运用到我日常的沟通和交流中。我开始更加关注对方言语背后的逻辑,以及信息传递的意图。这种能力的提升,让我的沟通更加顺畅,也让我对人际关系有了更深刻的理解。

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这本书带给我的,是一种“拨云见日”的顿悟感。在阅读之前,我对信息处理的理解,可能还停留在比较表面的层面。然而,随着阅读的深入,我渐渐发现,那些看似复杂的概念,其实都指向了一个核心:如何从杂乱无绪的信息中,提取出有价值的部分。它并没有给出“万能钥匙”,而是提供了一系列“解锁”的思路。我发现,它鼓励我进行“深度思考”。不再满足于表面的信息,而是要去探究信息的本质,信息的来源,以及信息可能带来的影响。这种深度思考,让我对很多事情有了更清晰的认识。比如,在面对一个新闻报道时,我不再只是被动地接受其中的观点,而是会主动去分析新闻的来源,报道的角度,以及可能存在的偏见。这种信息辨别的能力,在如今这个信息泛滥的时代,显得尤为重要。这本书,虽然它所讨论的主题可能看起来非常专业,但它所传递的关于“理解”和“获取”的思维方式,却是每个人都能够从中受益的。它让我意识到,获取知识,并非是知识的堆砌,而是对知识的深刻理解和有效运用。

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这本书的阅读,对我来说,是一次对“信息”这个概念的彻底重塑。在我看来,它并没有直接教授“如何获取信息”,而是引导我思考“信息是什么”以及“信息是如何被转化为有用的知识”的。这其中的区别,可能很多人不会在意,但我却认为至关重要。书中的分析,让我认识到,信息的价值,并非在于其数量,而在于其质量和其背后的意义。它鼓励我去质疑,去探究,去寻找那些“隐藏的信息”。我记得书中可能涉及到一些关于数据清洗和特征提取的讨论,虽然具体的实现细节我可能不一定需要掌握,但它所启示的关于“如何去芜存菁”的理念,却给了我极大的启发。我开始尝试着将这种理念运用到我自己的学习和工作中。当我面对大量的文献资料时,我不再是匆匆扫过,而是会去思考,哪些信息是核心的?哪些信息是次要的?哪些信息能够直接为我的研究提供支持?这种“甄别”和“提炼”的能力,让我感觉自己能够更有效地利用时间,也能够更准确地把握问题的本质。它让我看到,真正的“获取”,是一种基于深刻理解的“精选”。

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这本书的阅读,对我而言,更像是一场“思维的重塑”。它并没有给我提供现成的答案,而是引导我去思考,如何找到自己的答案。它让我意识到,很多时候,我们之所以感到迷茫,并非是因为缺乏信息,而是因为缺乏将信息转化为知识的能力。书中的论述,让我开始审视自己过去处理信息的方式。我发现,我很多时候是被动地接受信息,而不是主动地去探究和理解。这本书,恰恰是在弥补这种能力的缺失。它教会我如何去“构建”我的知识体系,如何去“连接”不同的信息点,以及如何去“评估”信息的价值。我尝试着将书中的一些理念,运用到我的日常学习和工作中。例如,在写报告时,我不再只是简单地搜集材料,而是会去思考,如何将这些材料有机地组织起来,形成一个有逻辑的整体,以便更好地传达我的观点。这种主动构建知识的能力,让我感觉自己在面对复杂任务时,能够更加从容和自信。它让我看到,真正的“获取”,是一种基于深刻理解的“创造”。

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这本书的阅读体验,对我而言,更像是一场思维的探险。它并没有给我铺好一条平坦的大道,而是提供了一系列工具和方法,让我自己去开辟路径。这种“自主探索”的感觉,反而激起了我更强烈的学习动力。我常常在读到某个章节时,会停下来,结合我自己的经验去思考。书中所讨论的各种概念,在我看来,不仅仅是理论上的抽象,更是对我过去处理信息方式的一种反思和审视。例如,它可能涉及了信息源的可靠性评估,这让我回想起之前因为轻信某些不可靠信息而产生的误判。通过这本书,我学会了如何更系统地去辨别信息的真伪,如何去追溯信息的来源,以及如何根据信息的可信度来调整我的判断。这种能力,在如今这个信息真假难辨的时代,显得尤为珍贵。而且,它鼓励我去质疑,去反问,去构建自己的逻辑链条。这种批判性思维的培养,是任何知识都无法替代的。我发现,我不再是那个被动接受信息的读者,而是成为了一个主动的参与者,一个信息的“加工者”。这种角色的转变,让我感到非常兴奋。它让我看到了知识的生命力,以及它如何在不断的碰撞和思考中得以升华。即使书中的具体技术细节我可能无法完全掌握,但它所传递的核心思想——如何更有效地获取和理解信息——已经深深地烙印在了我的脑海里,并在潜移默化中改变着我。

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这本书我翻来覆去看了不少遍,虽然书中并没有直接阐述,但它在字里行间给我带来的启发,远比我预想的要深刻得多。在信息爆炸的时代,我们每天都在接触海量的信息,很多时候,这些信息碎片化、零散化,就像散落在沙滩上的贝壳,色彩斑斓却难以成形。这本书,虽然它的名字听起来相当学术和聚焦,但它所探讨的底层逻辑,其实是关于如何从混乱中提炼秩序,如何将无序的数据转化为有意义的知识。我尤其欣赏它在分析问题时那种抽丝剥茧的严谨态度。它没有提供“现成”的答案,而是教会我如何去“构建”答案。比如,在处理一个复杂的案例时,我不再是漫无目的地搜寻,而是会不自觉地思考,这个信息点背后隐藏着什么,它与其他信息点之间是否存在关联,这种关联的强度有多大,又该如何量化。这种思维方式的转变,让我感觉自己在信息海洋中不再是随波逐流,而是能够主动地划定航线,寻找宝藏。它让我意识到,信息本身并不可怕,可怕的是无法理解和利用信息。这本书的价值,就在于它提供了一种看待和处理信息的新视角,一种更具洞察力和实践性的方法论。这种方法论,我尝试着将其应用于我的日常工作和学习中,虽然偶尔会遇到瓶颈,但总的来说,收获是巨大的。它让我对“获取”这个词有了更深的理解,不再仅仅是表面的阅读或复制,而是深入的理解、分析和整合。

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这本书带给我的,是一种“解构”的智慧。它让我看到,很多我们认为理所当然的“知识”,其实都经过了一系列复杂的“提取”和“构建”过程。它并没有直接告诉你“你应该拥有什么知识”,而是教你“如何去获取和理解知识”。这种“授人以渔”的教学方式,让我感到非常有价值。我尤其欣赏它在分析复杂问题时的那种“抽丝剥茧”的态度。它不会让你感到“一下子被淹没”,而是会让你一步步地去理解。例如,书中可能涉及到一些关于文本语义分析的讨论,虽然具体的算法我可能不一定能够完全掌握,但它所启示的关于“如何理解语言的深层含义”的思路,却给了我极大的启发。我开始尝试着在阅读时,去思考作者的意图,去分析词语的选择,去理解句子之间的逻辑关系。这种深度阅读,让我对文本的理解有了质的飞跃。我不再是简单地“读懂”文字,而是能够“领会”文字背后的思想。这种能力的提升,让我感觉自己在信息获取方面,拥有了更强的“穿透力”。

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第一次接触这本书,我并没有立刻被它的内容所吸引,因为它似乎离我的日常实践稍有距离。然而,随着阅读的深入,我渐渐发现,它所探讨的那些“技术性”的问题,其实蕴含着深刻的哲学思考。它让我开始审视“信息”这个概念本身。我们每天都在谈论信息,但真正理解信息是如何被“提取”出来的吗?这本书,通过一种近乎解剖的方式,展示了信息的“诞生”过程。它让我思考,为什么某些信息能够被轻易获取,而另一些则隐藏得如此之深?为什么同样的文本,不同的人会有不同的理解?这种对信息“可获取性”和“可解释性”的探讨,让我对“知识”有了全新的认识。它不再仅仅是书本上的文字,而是经过一系列的筛选、提炼、组织,最终成为我们能够理解和运用的“有效信息”。我开始意识到,很多时候,我们之所以感到知识匮乏,并非是因为信息本身不存在,而是我们缺乏将这些信息转化为自身知识的能力。这本书,恰恰是在弥补这种能力上的缺失。它教会我如何去“主动地”寻找信息,如何去“有策略地”分析信息,以及如何去“有目的地”地利用信息。这种能力的提升,让我感觉自己在面对海量信息时,不再感到茫然失措,而是能够更加自信和从容。

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这本书给我最大的触动,在于它让我看到了“知识”的动态生成过程。它不是静态的、固化的,而是充满生命力的、不断演变的。书中可能并没有直接描绘这个过程,但它所解析的每一个环节,都在指向这个核心。比如,在分析文本结构时,我开始思考,作者是如何将一个复杂的概念,分解成一个个清晰的段落,又如何通过逻辑的递进,让读者一步步理解。这种对“组织”的理解,让我意识到,信息之所以能够转化为知识,离不开精心的组织和梳理。我尝试着将这种组织思维运用到我自己的笔记和总结中。以前,我可能只是简单地罗列事实,而现在,我会去思考,如何将这些事实串联起来,形成一个有逻辑的整体,让它们更容易被理解和记忆。这种主动构建知识体系的过程,比单纯地记忆书本上的内容,要有意义得多。它让我从一个信息的“消费者”,变成了一个知识的“创造者”。即使书中的方法论并非完全适用于我所研究的领域,但它所启发的关于“如何让信息更有价值”的思考,却是普适性的。我开始更加关注信息背后的意图,以及信息在不同语境下的不同含义。这种深度挖掘,让我对周围的世界有了更细致的观察和更深刻的理解。

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