2025年大學《數(shù)字人文》專業(yè)題庫——數(shù)字人文技術對數(shù)字化機器學習的促進考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.數(shù)字人文2.數(shù)據(jù)挖掘3.監(jiān)督學習4.知識圖譜二、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述數(shù)字人文的主要研究方法。2.比較并說明文本分析和知識圖譜在數(shù)字人文中的應用異同。3.簡述機器學習中模型評估的常用指標及其含義。三、論述題（每題20分，共40分）1.論述數(shù)字人文技術如何促進機器學習的發(fā)展。2.選取一個你熟悉的領域，例如歷史學、文學或藝術史，設計一個結合數(shù)字人文技術和機器學習的項目，并說明其研究目標、方法、預期成果以及可能面臨的挑戰(zhàn)。四、案例分析題（30分）假設你是一位數(shù)字人文研究人員，需要對一份包含數(shù)十萬條記錄的清代地方志電子化文本進行深入分析。請說明你會如何利用數(shù)字人文技術和機器學習方法來處理和分析這些數(shù)據(jù)，并最終實現(xiàn)你的研究目標。試卷答案一、名詞解釋1.數(shù)字人文：數(shù)字人文是運用數(shù)字技術進行人文科學研究的新興領域，它通過收集、處理、分析和可視化數(shù)字化的文本、圖像、音頻、視頻等人文資料，以探索新的研究問題，創(chuàng)新研究方法，并拓展人文知識的邊界。2.數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有價值的信息和知識的過程，它涉及數(shù)據(jù)預處理、模式識別、關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類等技術。在數(shù)字人文中，數(shù)據(jù)挖掘可用于從大規(guī)模文本、圖像等數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的模式和趨勢。3.監(jiān)督學習：監(jiān)督學習是機器學習中的一種重要方法，它通過使用帶有標簽的訓練數(shù)據(jù)集來訓練模型，使模型能夠學習輸入特征與輸出標簽之間的映射關系，從而對新的、未見過的數(shù)據(jù)進行預測或分類。4.知識圖譜：知識圖譜是一種用圖結構來表示知識和信息之間關系的知識表示方法，它由節(jié)點（實體）和邊（關系）組成。在數(shù)字人文中，知識圖譜可用于構建領域知識體系，實現(xiàn)知識的關聯(lián)和推理。二、簡答題1.數(shù)字人文的主要研究方法：*計算方法：利用計算機算法和程序對人文數(shù)據(jù)進行處理、分析和可視化，例如文本分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等。*網(wǎng)絡方法：研究人文現(xiàn)象中的網(wǎng)絡結構和關系，例如社交網(wǎng)絡分析、知識圖譜構建等。*可視化方法：將人文數(shù)據(jù)以圖形、圖像等形式進行可視化展示，以揭示數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。*跨學科方法：數(shù)字人文強調跨學科合作，將人文科學、社會科學、計算機科學等領域的理論和方法進行融合，以解決復雜的人文研究問題。2.比較并說明文本分析和知識圖譜在數(shù)字人文中的應用異同：*相同點：*都是基于數(shù)字人文的理念，利用數(shù)字技術對人文數(shù)據(jù)進行處理和分析。*都可以用于從大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識。*都可以與其他數(shù)字人文技術相結合，例如可視化技術，以更直觀地展示分析結果。*不同點：*分析目標不同：文本分析主要關注文本內容的語義、情感、主題等特征，而知識圖譜更關注實體之間的關系和知識結構。*輸出結果不同：文本分析的結果通常是關鍵詞、主題分布、情感傾向等，而知識圖譜的結果是一個包含實體和關系的圖結構。*技術方法不同：文本分析常用技術包括詞袋模型、TF-IDF、主題模型等，而知識圖譜構建常用技術包括實體識別、關系抽取、圖數(shù)據(jù)庫等。3.機器學習中模型評估的常用指標及其含義：*準確率（Accuracy）：模型預測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型的總體性能。*精確率（Precision）：模型預測為正例的樣本中，實際為正例的比例，它反映了模型預測的正例的準確性。*召回率（Recall）：實際為正例的樣本中，模型預測為正例的比例，它反映了模型發(fā)現(xiàn)正例的能力。*F1值（F1-Score）：精確率和召回率的調和平均值，它綜合考慮了模型的精確性和召回率。三、論述題1.論述數(shù)字人文技術如何促進機器學習的發(fā)展：*數(shù)據(jù)方面：數(shù)字人文提供了大量結構化和半結構化的文化數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、音頻、視頻等，這些數(shù)據(jù)可以用于訓練機器學習模型，提高模型的泛化能力。例如，大量的古文獻文本可以用于訓練文本分類或情感分析模型。*方法方面：數(shù)字人文的研究方法，例如文本分析、知識圖譜構建等，可以為機器學習提供新的算法和模型。例如，知識圖譜可以用于增強機器學習的語義理解能力。*應用方面：數(shù)字人文的應用場景，例如文化遺產(chǎn)保護、歷史研究、文學分析等，可以為機器學習提供新的應用需求和發(fā)展方向。例如，利用機器學習技術進行古籍修復或自動生成文學評論。*倫理方面：數(shù)字人文對數(shù)據(jù)隱私和倫理的關注，可以促進機器學習在倫理框架內發(fā)展，例如開發(fā)更加公平、透明的機器學習算法。2.選取一個你熟悉的領域，例如歷史學、文學或藝術史，設計一個結合數(shù)字人文技術和機器學習的項目，并說明其研究目標、方法、預期成果以及可能面臨的挑戰(zhàn)。*領域：藝術史*項目名稱：基于數(shù)字人文和機器學習的西方繪畫風格識別與演變研究*研究目標：*構建一個包含大量西方繪畫作品的圖像數(shù)據(jù)庫，并對其進行標注和分類。*利用機器學習算法，對繪畫作品的風格進行自動識別和分類。*分析不同時期、不同流派繪畫風格的演變規(guī)律。*方法：*數(shù)據(jù)收集與預處理：從藝術史數(shù)據(jù)庫、博物館網(wǎng)站等渠道收集西方繪畫作品圖像，并進行圖像清洗、標注和分類。*特征提?。豪脠D像處理技術，提取繪畫作品的視覺特征，例如顏色分布、線條特征、紋理特征等。*模型訓練：利用監(jiān)督學習算法，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），對繪畫作品進行風格分類。*風格演變分析：利用聚類算法或主題模型，分析不同時期、不同流派繪畫風格的演變規(guī)律。*預期成果：*構建一個包含大量西方繪畫作品的圖像數(shù)據(jù)庫，并開發(fā)一個基于機器學習的繪畫風格識別系統(tǒng)。*發(fā)表學術論文，闡述西方繪畫風格的演變規(guī)律。*開發(fā)一個面向公眾的藝術史科普平臺，向公眾普及藝術史知識。*可能面臨的挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)質量：藝術作品圖像的質量可能參差不齊，需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。*特征提?。喝绾斡行У靥崛±L畫作品的視覺特征，是一個挑戰(zhàn)。*模型選擇：如何選擇合適的機器學習算法，是一個需要不斷嘗試和優(yōu)化的過程。*倫理問題：如何處理藝術作品的版權問題，是一個需要考慮的倫理問題。四、案例分析題假設你是一位數(shù)字人文研究人員，需要對一份包含數(shù)十萬條記錄的清代地方志電子化文本進行深入分析。請說明你會如何利用數(shù)字人文技術和機器學習方法來處理和分析這些數(shù)據(jù)，并最終實現(xiàn)你的研究目標。處理和分析步驟：1.數(shù)據(jù)預處理：*數(shù)據(jù)清洗：去除文本中的噪聲，例如錯別字、標點符號、空格等。*分詞：將文本切分成詞語，例如使用Jieba分詞工具進行中文分詞。*詞性標注：對詞語進行詞性標注，例如名詞、動詞、形容詞等。*命名實體識別：識別文本中的命名實體，例如人名、地名、時間等。2.數(shù)據(jù)分析：*文本分析：利用文本分析技術，例如詞頻統(tǒng)計、TF-IDF、主題模型等，分析文本的語義特征、主題分布、情感傾向等。*知識圖譜構建：利用命名實體識別和關系抽取技術，構建清代地方志的知識圖譜，例如人物關系網(wǎng)絡、地理空間關系網(wǎng)絡等。*機器學習應用：*分類：利用監(jiān)督學習算法，例如樸素貝葉斯、支持向量機等，對地方志文本進行分類，例如按主題、按年代等進行分類。*聚類：利用無監(jiān)督學習算法，例如K-means聚類、層次聚類等，對地方志文本進行聚類，發(fā)現(xiàn)潛在的主題或模式。*關聯(lián)規(guī)則挖掘：利用關聯(lián)規(guī)則挖掘技術，發(fā)現(xiàn)地方志文本中實體之間的關聯(lián)關系，例如人物與事件、地點與事件之間的關聯(lián)。3.結果展示