萃取冶金 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:马荣骏

出品人:

页数:1021

译者:

出版时间:2009-8

价格:185.00元

装帧:

isbn号码:9787502448752

丛书系列:

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• 萃取
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书籍简介：《数字人文的理论与实践：跨学科视野下的新范式探索》 引言：知识范式的迭代与数字时代的挑战 在信息技术以前所未有的速度重塑人类社会结构的今天，传统的人文社科研究范式正面临着深刻的结构性挑战与机遇。二十一世纪初兴起的“数字人文”（Digital Humanities, DH）并非仅仅是工具的简单叠加，而是一场深刻的方法论革命，它主张将计算思维、大数据分析、可视化技术等引入对人类文化、历史、文本、艺术的探究之中，构建起跨越学科壁垒的全新知识生产场域。 《数字人文的理论与实践：跨学科视野下的新范式探索》一书，正是在这一时代背景下，旨在为研究者、学生以及政策制定者提供一套全面、深入且具有前瞻性的理论框架与实践指南。本书的核心目的，是剖析数字人文如何从边缘的技术应用，逐步演进为影响主流学术研究的核心驱动力，并探讨其在方法论、伦理规范及知识传播上的深远意义。 --- 第一部分：数字人文的理论基石与学科定位 (Foundational Theories and Disciplinary Positioning) 本部分首先对数字人文的起源、演变历程进行梳理，深入分析其在后结构主义、信息科学和文化研究的交叉点上形成的理论基础。 第一章：从“信息技术在人文学科的应用”到“计算性思考” 本章详细辨析了早期计算机辅助研究（CAI）与当代数字人文的本质区别。重点探讨了“计算性思考”（Computational Thinking）在人文领域的具体体现，即如何将复杂的人文问题转化为可计算、可建模的结构，从而实现对海量、非结构化文化资源的有效处理。讨论了符号学（Semiotics）与计算语言学在文本分析中的理论交汇。 第二章：本体论、认识论的重构：数据作为“证据” 数字人文的兴起，挑战了传统人文学科对“证据”的单一理解。本章深入探讨了当文本、图像、地理空间信息等被数字化并聚合为“数据集”时，我们如何构建新的知识本体论。重点分析了“可视化即论证”（Visualization as Argumentation）的认识论转向，讨论了机器学习模型输出的结果在何种程度上可以被视为具有说服力的学术论断。 第三章：跨学科协作的组织形态与学术生态 数字人文的实践高度依赖于人文学者、计算机科学家、信息架构师之间的紧密合作。本章考察了全球范围内成功数字人文实验室的组织结构、项目管理模式，以及如何建立有效的、支持长期维护的开放科学基础设施（Open Science Infrastructure）。着重分析了在大学体系内，如何设置适应这种跨学科人才培养的学位项目和晋升标准。 --- 第二部分：核心方法论与技术实践深度解析 (Core Methodologies and Technical Practice Deep Dive) 本书的实践部分聚焦于当前数字人文领域最具影响力的几种核心技术范式，并提供详尽的方法论指导。 第四章：文本挖掘与计算语文学：超越词频的文本理解 本章超越了简单的词频统计，深入讲解了自然语言处理（NLP）技术在复杂文本分析中的应用。内容包括：词向量模型（Word Embeddings，如Word2Vec、BERT）如何捕捉词义的细微变化和语境依赖性；主题模型（Topic Modeling，如LDA、NMF）在识别大规模语料库中潜在叙事结构中的应用；以及情感分析（Sentiment Analysis）在历史文献中情绪变迁轨迹追踪的可能性。 第五章：地理信息系统（GIS）与空间人文学：空间叙事与历史地理重构 本章探讨了如何运用GIS技术，将历史事件、人物迁徙、城市变迁等不可移动的文化要素进行空间化处理。重点介绍了时间地理学（Time-Geography）的概念，以及如何通过叠加历史地图、分析空间密度和联系，揭示隐藏在地理维度下的社会权力结构和文化流动。案例分析将集中于古代贸易路线的重构与近代城市规划的历史影响评估。 第六章：网络科学与关系图谱：社会结构的计算分析 人类历史、文学作品中的人际互动、知识传播网络、艺术风格的继承演变，都可以通过图论（Graph Theory）进行建模。本章详细介绍了如何构建复杂的网络模型（如：合作网络、引文网络、角色关系网），并应用中心性度量（Centrality Measures）、社群检测（Community Detection）等算法，来揭示大型历史群体中的关键节点、影响力扩散路径及结构性裂痕。 第七章：数字策展与文化遗产的持久化（Digital Curation and Preservation） 本章关注将实体文化资产转化为可持续数字资源的过程。内容涵盖了元数据标准（如Dublin Core, TEI, CIDOC CRM）的精确应用、数字化采集的最佳实践（高分辨率扫描、3D建模），以及长期数字保存的挑战，特别是如何应对技术过时（Obsolescence）的风险，确保数字档案的“可读性”与“可验证性”跨越数十年。 --- 第三部分：伦理挑战、批判性反思与未来展望 (Ethical Challenges, Critical Reflection, and Future Prospects) 数字人文的实践并非纯粹的技术中立过程，它内嵌着深刻的社会和伦理责任。本书的最后一部分对此进行了严肃的反思。 第八章：算法偏见与文化再现的危机 当训练数据来源于具有历史偏见（如性别、种族不平等）的文本或图像时，算法模型必然会固化甚至放大这些偏见。本章深度剖析了“数据集偏差”的来源，并探讨了“可解释性AI”（Explainable AI, XAI）在人文研究中的必要性，即研究者必须能够解释模型为何得出某一结论，以避免“黑箱”操作对历史真相的潜在扭曲。 第九章：数字鸿沟与研究的民主化 数字工具的普及性与资源分配的集中性之间存在着张力。本章讨论了全球范围内数字人文研究机会的不平等性，尤其是在欠发达地区和小型机构中。提出了构建开放、低门槛、非商业化的开源工具与数据集的重要性，以促进知识生产的民主化进程。 第十章：超越当前范式：具身认知、AI生成内容与后人类视角 展望未来，本章探讨了数字人文可能融入的更前沿领域，例如将传感器数据、可穿戴设备数据纳入人文研究，以探究“具身认知”（Embodied Cognition）；同时，对当前大语言模型（LLMs）等生成式AI的出现，提出了批判性的思考：它们对“作者性”和“原创性”的定义将产生何种冲击？数字人文如何从被动分析走向主动的、与AI共同创作的知识构建？ 结语：面向未来的研究者 全书最后总结了数字人文的长期愿景：它不仅是提高研究效率的工具，更是深化我们对人类经验、文化复杂性和知识构建本质理解的强大思维媒介。它要求新一代人文学者必须成为“双语者”——既能精通传统理论，又能熟练驾驭计算逻辑。 本书内容涵盖了方法论的严谨性、技术的深度应用和对学术伦理的深刻反思，为所有致力于在数字时代探索人文真理的研究者提供了不可或缺的指导手册。

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这本书的“新意”似乎主要体现在它对过去几十年间已经成熟的理论所做的晦涩难懂的重新包装上。我期待能看到一些关于未来发展趋势或者突破性技术革新的深刻见解，毕竟在快速发展的科技领域，与时俱进是衡量一本专业书籍价值的重要标准。然而，书中大部分内容似乎停滞在了某个时间点，对于近年来行业内已经成为共识的新进展，它要么含糊其辞，要么干脆避而不谈。更有甚者，某些被作者视为“创新”的论点，经过查阅最新的行业报告后发现，其实早已有更成熟、更被业界广泛接受的解决方案或理论框架。这让我不禁怀疑作者的知识更新速度是否跟上了行业发展的步伐。阅读一本内容陈旧的书籍，不仅浪费了宝贵的时间，更糟的是，它可能还会误导读者去钻研那些已经被证明效率低下或已被淘汰的技术路径。这种知识的时效性问题，是任何专业书籍都无法回避的致命伤。

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从装帧设计和印刷质量来看，这本书完全体现了一种“敷衍了事”的态度。封面设计极其单调，没有任何能够吸引眼球的设计元素，拿在手上毫无分量感，纸张的触感也比较薄，让人担心如果经常翻阅会不会很快就磨损或脱页。更让我感到恼火的是，书中插图的质量实在不敢恭维。那些本应清晰展示复杂结构或实验流程的示意图，往往是模糊不清的黑影，线条堆叠在一起，让人根本无法辨认其细节。即便是为数不多的几张彩图，色彩失真严重，要么过于暗淡，要么对比度过高，完全起不到辅助理解的作用。在信息时代，视觉辅助材料的重要性不亚于文字本身，而这本书在这方面的投入明显是严重不足的。这不仅仅是美学上的问题，更是功能性上的缺失，使得那些本可以通过一张清晰的图表瞬间明白的原理，不得不花费数倍的精力去从文字中艰难地“挖掘”出来。

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这本书的排版简直是一场视觉的灾难，字体选择古旧得像是从上世纪八十年代的教科书里直接抠出来的，黑白印刷的质感也粗糙得让人怀疑是不是用老式喷墨打印机印的。更要命的是，章节之间的逻辑跳跃性极大，仿佛是作者在喝了三杯浓缩咖啡之后，灵感迸发却又毫无章法地将一堆零散的笔记堆砌在一起。我试图寻找一个清晰的主线，但读到一半就彻底迷失在了那些密密麻麻、缺乏有效图示辅助的公式和图表中。尤其是关于一些基础理论的阐述，那种咬文嚼字、故作高深的文风，让一个初学者感到极度的挫败，简直是把本该直白的科学概念复杂化到了令人发指的地步。如果想通过这本书来快速入门或系统学习某个领域的知识，那恐怕要做好和它“搏斗”几个月的心理准备，而不是轻松地汲取营养。它更像是一部为特定圈子里少数专家准备的、极度专业化且缺乏用户友好的技术手册，而不是一本面向广大读者的知识普及或进阶读物。我甚至怀疑，编辑在定稿前是否真的完整地通读并理解了每一页的内容，不然无法解释为何会出现如此多明显的语病和前后矛盾的描述。

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这本书的结构混乱到了令人发指的地步，它似乎是按照作者写完哪一章就按顺序排版，完全没有考虑读者的认知负荷。我发现自己不得不频繁地在不同章节之间来回翻阅，试图将分散在各处的定义、公式和案例拼凑起来形成一个完整的概念体系。例如，某个关键术语的完整定义竟然要横跨三个不相关的章节才能找到所有片段，这无疑是极度反智的阅读体验。书后的索引部分也形同虚设，查找特定概念往往需要进行大海捞针式的搜索。对于一本工具书而言，便捷的索引和清晰的结构是其核心价值所在，而这本书在这两个最基本的维度上都表现得极其失败。它更像是一份未经过系统梳理和逻辑重组的原始研究笔记的集合，而非一本经过精心编排、旨在服务于学习者的出版物。与其说是在阅读，不如说是在进行一次痛苦的“逆向工程”式的知识重构。

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我一直以为，好的技术书籍应该像一位耐心且博学的导师，循循善诱，将复杂的流程分解成易于理解的步骤。然而，这本书的叙事方式更像是直接将我扔进一个正在高速运转的复杂生产线中间，然后要求我立刻搞清楚每个齿轮和阀门的功能。它对背景知识的假设前提高得吓人，上来就默认读者已经熟稔于各种前沿的实验方法和理论模型，对于那些需要温和引导的读者来说，这本书的陡峭学习曲线简直是令人望而却步。我花了大量时间去查阅书中提及的各种缩写和专业术语，而这些本该在首次出现时就有清晰的解释或脚注。这种缺乏基础关怀的态度，极大地影响了阅读的流畅性和吸收效率。读完几章后，我感受到的不是知识的充实，而是信息过载后的茫然。它在追求“深度”的同时，彻底牺牲了“可读性”，导致我不得不频繁地停下来，离开这本书去寻求其他更友好的参考资料来填补自己知识上的空白，这完全违背了我购买一本专业书籍的初衷。

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