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页数:289

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出版时间:2010-5

价格:38.00元

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isbn号码:9787563818150

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• 高校图书馆
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• 学术研究
• 信息资源建设

书籍简介：《数字人文前沿探索与实践》 引言：新时代知识图谱下的学术范式转向 随着信息技术的飞速发展，学术研究的范式正经历着深刻的变革。传统的文献计量学和定性分析方法，在面对海量数字文本和复杂数据结构时，已显现出其局限性。本书《数字人文前沿探索与实践》正是在这样的背景下应运而生。它并非探讨图书馆的联盟建设、资源整合或服务模式的创新，而是聚焦于利用计算工具和数据科学方法，对人文社科领域进行深入、量化和可视化的研究。 本书旨在为研究人员、数据科学家以及对人文学科数字化转型感兴趣的读者，提供一套系统、前瞻性的方法论和实践案例，帮助他们跨越传统人文学科与新兴计算技术之间的鸿沟。我们相信，未来的学术突破将发生在学科交叉的“无人区”，而数字人文正是构建这一新知识疆域的核心工具。 --- 第一部分：数字人文的理论基石与方法论重构 本部分深入剖析了数字人文（DH）的核心理念，并构建了支撑其实践的技术和理论框架。 第一章：范式转移：从文本细读到文本挖掘 本章首先对比了传统人文学科（如文学史、哲学史）的研究路径与数字人文视角下的新路径。重点阐述了“大文本”（Distant Reading）概念的兴起，以及它如何挑战并补充了“细读”（Close Reading）的经典地位。探讨了数字化语料库的构建原则、挑战与伦理考量。 第二章：计算语言学基础：意义的量化表达 本章是技术入门的关键。它详细介绍了自然语言处理（NLP）在人文社科领域的应用基础，包括词频统计、词性标注（POS Tagging）、命名实体识别（NER）在历史文献和文学作品中的应用。尤其关注了词向量（Word Embeddings）技术（如Word2Vec、GloVe）如何捕捉词汇间的语义关系，并应用于追踪特定概念在历史长河中的演变轨迹。 第三章：数据建模与本体论构建 数字人文研究的核心在于如何将复杂的人文现象（如人物关系、事件时间线、文化流变）转化为可计算的数据模型。本章深入探讨了知识图谱（Knowledge Graph）在人文领域构建的复杂性，如何利用RDF、OWL等本体论语言描述实体间的复杂关系，以及本体论如何作为跨学科研究的通用语言。 --- 第二部分：前沿技术在人文领域的具体应用 本部分聚焦于当前数字人文研究中最具活力和创新性的几个技术应用方向，提供详细的案例分析和技术实现路径。 第四章：时空数据的可视化与地理信息系统（GIS） 历史叙事往往根植于特定时空背景。本章介绍如何利用GIS技术，将文本中描述的地点、事件发生的时间和空间坐标进行关联。重点讲解了事件序列可视化工具（如TimelineJS、Gephi）在历史地图生成中的应用，以及如何通过时空密度分析揭示历史事件的聚集性。 第五章：文本主题建模与演化分析 主题模型是数字人文的“显微镜”。本章详细剖述了潜在狄利克雷分配（LDA）、非负矩阵分解（NMF）等主题模型的技术细节，并展示了它们如何被应用于分析数百万份历史报纸、哲学论文或小说集，以识别潜藏的、未被传统史学研究发现的知识集群。此外，本章还探讨了如何利用时间序列分析跟踪这些主题的兴衰与迁移。 第六章：社交网络分析：发现隐藏的知识共同体 人文学科研究离不开对“人”的研究。本章将社会网络分析（SNA）引入文学研究和思想史。通过提取合作关系、引文网络、书信往来数据，构建学者、作家或政治人物的互动网络。着重分析了中心性指标（如介数中心性、度中心性）如何揭示知识传播的关键节点和隐蔽的权力结构。 第七章：深度学习在文本生成与风格迁移中的探索 本章迈向人工智能的前沿。探讨了循环神经网络（RNN）、Transformer架构（如BERT、GPT系列模型）在人文社科领域的潜力与限制。案例包括：利用模型生成符合特定历史时期语言风格的“新文本”进行实验，以及如何利用文本嵌入技术进行高精度的风格归因和作者断代研究。 --- 第三部分：实践、挑战与未来视野 成功的数字人文项目需要严谨的项目管理和对数据质量的深刻理解。本部分关注从理论到实践的转化过程，并展望学科的未来方向。 第八章：数据策展与工具链的选择 一个高质量的数字人文项目始于高质量的数据。本章讨论了数据策展（Data Curation）的重要性，包括数据的清洗、标注（Annotation）的标准化流程。同时，提供了一个评估不同开源工具（如Python/R库、特定DH平台）适用性的框架，强调工具选择应服务于研究问题，而非反之。 第九章：量化研究的批判性反思 数字人文并非万能药。本章强调了对计算结果进行批判性解读的必要性。讨论了算法的偏见（Bias）、语料库选择对结果的决定性影响，以及如何将量化的发现与深厚的人文洞察力相结合，避免“数字决定论”。 第十章：未来展望：跨模态与知识融合 展望数字人文的下一个十年，本章探讨了跨模态研究（结合文本、图像、音频和三维数据）的前景，以及如何利用联邦学习（Federated Learning）等技术解决跨机构数据共享的隐私和安全问题。最终目标是构建一个更加互联、更具解释力的知识生态系统。 --- 结语：计算思维与人文关怀的交汇点 《数字人文前沿探索与实践》致力于成为连接复杂技术与深刻人文理解的桥梁。它不是关于如何管理信息资源的指南，而是关于如何利用尖端计算技术，重新审视人类知识的结构、历史的演变以及意义的生成过程的工具书和方法论手册。通过对这些前沿探索的详细梳理与实践指导，本书旨在激发读者以一种全新的、数据驱动的视角，参与到人文学科的下一轮知识革命中。

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