2025年大學《數(shù)字人文-文本挖掘與人文研究》考試備考試題及答案解析?單位所屬部門：________姓名：________考場號：________考生號：________一、選擇題1.在數(shù)字人文研究中，文本挖掘技術主要用于（）A.替代人工進行全部文本分析B.輔助研究者發(fā)現(xiàn)文本中的模式和規(guī)律C.完全自動化地生成研究成果D.僅用于量化文本數(shù)據(jù)答案：B解析：文本挖掘技術是數(shù)字人文研究中的重要工具，其目的是通過計算機算法自動或半自動地從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識。雖然它可以輔助研究者發(fā)現(xiàn)文本中的模式和規(guī)律，但并不能完全替代人工分析，也不能自動化地生成研究成果。文本挖掘技術的應用范圍也不僅限于量化文本數(shù)據(jù)，還包括定性分析等方面。2.以下哪一項不屬于文本挖掘的常見任務？（）A.關鍵詞提取B.文本分類C.情感分析D.文本生成答案：D解析：文本挖掘的常見任務包括關鍵詞提取、文本分類、情感分析等，這些任務旨在從文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識。文本生成雖然也是自然語言處理領域的一個重要任務，但通常不屬于文本挖掘的范疇。3.在進行文本挖掘之前，通常需要對文本進行預處理，以下哪一項不是常見的文本預處理步驟？（）A.分詞B.去除停用詞C.詞性標注D.文本翻譯答案：D解析：在進行文本挖掘之前，通常需要對文本進行預處理，以去除噪聲和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。常見的文本預處理步驟包括分詞、去除停用詞、詞性標注等。文本翻譯雖然也是自然語言處理領域的一個重要任務，但通常不屬于文本挖掘的預處理步驟。4.以下哪種算法不屬于常用的文本分類算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.K-means聚類答案：D解析：常用的文本分類算法包括決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等，這些算法可以根據(jù)文本的特征將其分類到不同的類別中。K-means聚類雖然是一種常用的聚類算法，但通常不屬于文本分類算法的范疇。5.在進行情感分析時，以下哪種方法不屬于基于監(jiān)督學習的方法？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.深度學習D.主題模型答案：D解析：在進行情感分析時，基于監(jiān)督學習的方法包括樸素貝葉斯、支持向量機、深度學習等，這些方法需要使用標注好的情感數(shù)據(jù)來進行訓練。主題模型雖然是一種常用的文本分析方法，但通常不屬于基于監(jiān)督學習的方法。6.在文本挖掘中，以下哪種指標通常用于評估文本分類模型的性能？（）A.精確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：D解析：在文本挖掘中，評估文本分類模型的性能通常使用精確率、召回率、F1值等指標。均方誤差是一種常用的回歸問題評估指標，通常不屬于文本分類問題的評估指標。7.在進行關鍵詞提取時，以下哪種方法不屬于基于統(tǒng)計的方法？（）A.TF-IDFB.TextRankC.主題模型D.詞典方法答案：D解析：在進行關鍵詞提取時，基于統(tǒng)計的方法包括TF-IDF、TextRank、主題模型等，這些方法通過統(tǒng)計文本的特征來提取關鍵詞。詞典方法雖然也是一種常用的關鍵詞提取方法，但通常不屬于基于統(tǒng)計的方法。8.在進行文本聚類時，以下哪種算法不屬于常用的聚類算法？（）A.K-meansB.層次聚類C.DBSCAND.支持向量機答案：D解析：在進行文本聚類時，常用的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等，這些算法可以根據(jù)文本的特征將其聚類到不同的簇中。支持向量機雖然是一種常用的分類算法，但通常不屬于聚類算法的范疇。9.在進行文本挖掘時，以下哪種數(shù)據(jù)結構通常用于存儲文本數(shù)據(jù)？（）A.數(shù)組B.鏈表C.樹D.圖答案：A解析：在進行文本挖掘時，文本數(shù)據(jù)通常存儲在數(shù)組中，因為數(shù)組可以高效地存儲和訪問文本數(shù)據(jù)。鏈表、樹、圖等數(shù)據(jù)結構雖然也可以用于存儲文本數(shù)據(jù)，但通常不是首選。10.在進行文本挖掘時，以下哪種技術通常用于處理缺失數(shù)據(jù)？（）A.插值法B.回歸分析C.降維D.聚類分析答案：A解析：在進行文本挖掘時，處理缺失數(shù)據(jù)通常使用插值法，因為插值法可以有效地估計缺失數(shù)據(jù)的值?；貧w分析、降維、聚類分析等雖然也是常用的數(shù)據(jù)分析技術，但通常不用于處理缺失數(shù)據(jù)。11.在數(shù)字人文文本挖掘中，詞袋模型（BagofWords）的主要缺點是（）A.無法處理文本的順序信息B.計算復雜度非常高C.只能處理英文文本D.需要大量的人工特征工程答案：A解析：詞袋模型將文本表示為詞頻向量，忽略了詞語在文本中的順序和上下文信息，這是其主要缺點。雖然它計算簡單高效，但無法捕捉到文本的語義和結構信息。計算復雜度相對較低，可以處理多種語言文本，且不需要大量人工特征工程。12.下列哪種方法不屬于主題模型的應用范疇？（）A.文本聚類B.關鍵詞提取C.文本分類D.情感分析答案：D解析：主題模型主要用于發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的隱藏主題結構，常用于文本聚類、關鍵詞提取和文本摘要等任務。文本分類和情感分析通常需要顯式的類別標簽或情感極性標注，屬于監(jiān)督學習范疇，而主題模型是無監(jiān)督學習方法。13.在進行文本分類時，以下哪種評估指標最能反映模型的泛化能力？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.AUC值答案：D解析：AUC（AreaUndertheROCCurve）值即ROC曲線下面積，它衡量模型在不同閾值下的綜合性能，能較好地反映模型的泛化能力，不受類別不平衡的影響。準確率和F1值更側重于特定閾值下的性能，召回率側重于查全率，均不能全面反映泛化能力。14.下列哪種算法不屬于基于機器學習的文本分類方法？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.決策樹D.邏輯回歸答案：C解析：樸素貝葉斯、支持向量機、邏輯回歸都是經(jīng)典的基于機器學習的文本分類方法。決策樹雖然可以用于分類任務，但通常不屬于機器學習的主要分類算法范疇，更多時候被視為集成學習方法的基礎組件。15.在進行情感分析時，"情感詞典"方法的主要優(yōu)點是（）A.可以處理未知的新詞B.無需依賴標注數(shù)據(jù)C.能夠捕捉復雜的語境信息D.分析結果客觀性強答案：B解析：情感詞典方法通過構建包含情感極性標注的詞典來分析文本的情感傾向，其主要優(yōu)點是無需依賴大量人工標注的訓練數(shù)據(jù)。缺點是無法處理新詞和復雜語境，分析結果的主觀性較強。16.下列哪種文本預處理步驟的主要目的是去除文本中的無關信息？（）A.分詞B.去除停用詞C.詞性標注D.詞干提取答案：B解析：去除停用詞是文本預處理中的重要步驟，目的是去除那些在文本中頻繁出現(xiàn)但對語義貢獻較小的無意義詞匯（如"的"、"是"等）。分詞是基礎步驟，詞性標注用于標記詞性，詞干提取用于詞形還原。17.在TF-IDF算法中，IDF（InverseDocumentFrequency）的主要作用是（）A.衡量詞語在文檔中的頻率B.抑制常見詞語的影響C.提高罕見詞語的權重D.衡量詞語的重要性答案：C解析：IDF的英文全稱是InverseDocumentFrequency，中文意為"逆文檔頻率"。其主要作用是衡量一個詞語在整個文檔集合中的普遍程度，常見詞語的IDF值較低，罕見詞語的IDF值較高，從而提高罕見詞語在文本表示中的權重。18.下列哪種文本表示方法能夠保留詞語之間的順序信息？（）A.詞袋模型B.TF-IDF模型C.詞語嵌入D.主題模型答案：C解析：詞語嵌入（WordEmbedding）是將詞語映射到低維向量空間的方法，能夠保留詞語之間的語義和順序信息。詞袋模型和TF-IDF模型忽略順序，主題模型是降維方法，不直接表示詞語。19.在進行文本聚類時，K-means算法的主要缺點是（）A.無法處理高維數(shù)據(jù)B.對初始聚類中心敏感C.只能進行層次聚類D.計算復雜度非常高答案：B解析：K-means算法的主要缺點是對初始聚類中心的選擇比較敏感，不同的初始中心可能導致不同的聚類結果。此外，它只能進行平面劃分聚類，計算復雜度與數(shù)據(jù)維度無關，但收斂速度可能較慢。20.在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，以下哪種方法不適合用于特征提??？（）A.樸素貝葉斯B.主成分分析C.詞語嵌入D.特征選擇答案：B解析：主成分分析（PCA）是一種降維方法，其主要目的是減少特征維度，而非提取特征。樸素貝葉斯、詞語嵌入和特征選擇都是常用的文本特征提取方法，特別是在處理高維稀疏文本數(shù)據(jù)時。二、多選題1.以下哪些屬于文本挖掘在數(shù)字人文研究中的常見應用領域？（）A.文本聚類分析B.歷史文獻中的命名實體識別C.古籍內(nèi)容的自動摘要生成D.文本作者身份的自動識別E.社會網(wǎng)絡分析答案：ABCD解析：文本挖掘技術在數(shù)字人文研究中有著廣泛的應用，包括文本聚類分析、歷史文獻中的命名實體識別、古籍內(nèi)容的自動摘要生成以及文本作者身份的自動識別等。社會網(wǎng)絡分析雖然也是數(shù)字人文研究的重要方法，但它通常側重于分析人際關系和社會結構，不屬于文本挖掘的直接應用范疇。2.以下哪些屬于文本預處理中的常見任務？（）A.分詞B.去除停用詞C.詞性標注D.詞干提取E.文本翻譯答案：ABCD解析：文本預處理是文本挖掘的重要步驟，常見的預處理任務包括分詞、去除停用詞、詞性標注和詞干提取等。文本翻譯雖然也是一種重要的自然語言處理技術，但它通常不屬于文本預處理的范疇，而是用于跨語言文本分析。3.以下哪些屬于常用的文本分類算法？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.決策樹D.K-means聚類E.邏輯回歸答案：ABCE解析：常用的文本分類算法包括樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和邏輯回歸等。K-means聚類是一種常用的聚類算法，主要用于將數(shù)據(jù)點聚類到不同的簇中，而不是用于文本分類任務。4.以下哪些屬于情感分析的應用場景？（）A.產(chǎn)品評論分析B.媒體輿論監(jiān)測C.社交媒體情緒分析D.文學作品的情感傾向分析E.文本聚類答案：ABCD解析：情感分析主要用于分析文本中表達的情感傾向，其應用場景包括產(chǎn)品評論分析、媒體輿論監(jiān)測、社交媒體情緒分析以及文學作品的情感傾向分析等。文本聚類是另一種文本分析任務，與情感分析不同。5.以下哪些屬于主題模型的應用方法？（）A.LDA模型B.NMF模型C.聚類分析D.樸素貝葉斯E.詞嵌入答案：AB解析：主題模型是一種用于發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中隱藏主題結構的無監(jiān)督學習方法，常見的主題模型包括LDA（LatentDirichletAllocation）模型和NMF（Non-negativeMatrixFactorization）模型。聚類分析、樸素貝葉斯和詞嵌入雖然也是文本分析中常用的方法，但它們不屬于主題模型的范疇。6.以下哪些是衡量文本分類模型性能的常用指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.AUC值E.均方誤差答案：ABCD解析：衡量文本分類模型性能的常用指標包括準確率、召回率、F1值和AUC值等。均方誤差是衡量回歸模型性能的指標，不適用于分類模型。7.以下哪些屬于文本表示方法？（）A.詞袋模型B.TF-IDF模型C.詞語嵌入D.主題模型E.文本特征提取答案：ABC解析：文本表示方法是將文本數(shù)據(jù)轉換為計算機可以處理的形式，常見的文本表示方法包括詞袋模型、TF-IDF模型和詞語嵌入等。主題模型是一種降維方法，文本特征提取是一個更廣泛的概念，包含多種技術。8.以下哪些屬于文本挖掘中常用的機器學習方法？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.決策樹D.K-means聚類E.邏輯回歸答案：ABCE解析：文本挖掘中常用的機器學習方法包括樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和邏輯回歸等。K-means聚類是一種常用的聚類算法，主要用于將數(shù)據(jù)點聚類到不同的簇中，而不是用于文本分類任務。9.以下哪些屬于文本挖掘在文化遺產(chǎn)保護中的應用？（）A.古籍文字識別與修復B.文物信息自動提取C.歷史文獻自動翻譯D.考古數(shù)據(jù)模式分析E.文本聚類分析答案：ABCD解析：文本挖掘在文化遺產(chǎn)保護中有著廣泛的應用，包括古籍文字識別與修復、文物信息自動提取、考古數(shù)據(jù)模式分析等。歷史文獻自動翻譯雖然也是一種重要的應用，但文本聚類分析通常不屬于文化遺產(chǎn)保護的具體應用范疇。10.以下哪些是文本挖掘中的預處理步驟？（）A.分詞B.去除停用詞C.詞性標注D.詞干提取E.文本翻譯答案：ABCD解析：文本挖掘中的預處理步驟包括分詞、去除停用詞、詞性標注和詞干提取等。文本翻譯雖然也是一種重要的自然語言處理技術，但它通常不屬于文本預處理的范疇，而是用于跨語言文本分析。11.以下哪些屬于文本挖掘中常用的機器學習方法？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.決策樹D.K-means聚類E.邏輯回歸答案：ABCE解析：文本挖掘中常用的機器學習方法包括樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和邏輯回歸等。K-means聚類是一種常用的聚類算法，主要用于將數(shù)據(jù)點聚類到不同的簇中，而不是用于文本分類任務。12.以下哪些屬于情感分析的應用場景？（）A.產(chǎn)品評論分析B.媒體輿論監(jiān)測C.社交媒體情緒分析D.文學作品的情感傾向分析E.文本聚類答案：ABCD解析：情感分析主要用于分析文本中表達的情感傾向，其應用場景包括產(chǎn)品評論分析、媒體輿論監(jiān)測、社交媒體情緒分析以及文學作品的情感傾向分析等。文本聚類是另一種文本分析任務，與情感分析不同。13.以下哪些屬于主題模型的應用方法？（）A.LDA模型B.NMF模型C.聚類分析D.樸素貝葉斯E.詞嵌入答案：AB解析：主題模型是一種用于發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中隱藏主題結構的無監(jiān)督學習方法，常見的主題模型包括LDA（LatentDirichletAllocation）模型和NMF（Non-negativeMatrixFactorization）模型。聚類分析、樸素貝葉斯和詞嵌入雖然也是文本分析中常用的方法，但它們不屬于主題模型的范疇。14.以下哪些是衡量文本分類模型性能的常用指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.AUC值E.均方誤差答案：ABCD解析：衡量文本分類模型性能的常用指標包括準確率、召回率、F1值和AUC值等。均方誤差是衡量回歸模型性能的指標，不適用于分類模型。15.以下哪些屬于文本表示方法？（）A.詞袋模型B.TF-IDF模型C.詞語嵌入D.主題模型E.文本特征提取答案：ABC解析：文本表示方法是將文本數(shù)據(jù)轉換為計算機可以處理的形式，常見的文本表示方法包括詞袋模型、TF-IDF模型和詞語嵌入等。主題模型是一種降維方法，文本特征提取是一個更廣泛的概念，包含多種技術。16.以下哪些屬于文本挖掘中常用的降維方法？（）A.主成分分析B.因子分析C.樸素貝葉斯D.K-means聚類E.邏輯回歸答案：AB解析：文本挖掘中常用的降維方法包括主成分分析（PCA）和因子分析等。樸素貝葉斯、K-means聚類和邏輯回歸雖然也是文本挖掘中常用的方法，但它們主要用于分類任務，而非降維。17.以下哪些屬于文本挖掘在文化遺產(chǎn)保護中的應用？（）A.古籍文字識別與修復B.文物信息自動提取C.歷史文獻自動翻譯D.考古數(shù)據(jù)模式分析E.文本聚類分析答案：ABCD解析：文本挖掘在文化遺產(chǎn)保護中有著廣泛的應用，包括古籍文字識別與修復、文物信息自動提取、考古數(shù)據(jù)模式分析等。歷史文獻自動翻譯雖然也是一種重要的應用，但文本聚類分析通常不屬于文化遺產(chǎn)保護的具體應用范疇。18.以下哪些是文本挖掘中的預處理步驟？（）A.分詞B.去除停用詞C.詞性標注D.詞干提取E.文本翻譯答案：ABCD解析：文本挖掘中的預處理步驟包括分詞、去除停用詞、詞性標注和詞干提取等。文本翻譯雖然也是一種重要的自然語言處理技術，但它通常不屬于文本預處理的范疇，而是用于跨語言文本分析。19.以下哪些屬于文本分類中的監(jiān)督學習方法？（）A.樸素貝葉斯B.支持向量機C.決策樹D.K-means聚類E.邏輯回歸答案：ABCE解析：文本分類中的監(jiān)督學習方法包括樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和邏輯回歸等。K-means聚類是一種常用的聚類算法，主要用于將數(shù)據(jù)點聚類到不同的簇中，而不是用于文本分類任務。20.以下哪些屬于文本挖掘中常用的特征選擇方法？（）A.互信息B.卡方檢驗C.遞歸特征消除D.詞語嵌入E.嶺回歸答案：ABC解析：文本挖掘中常用的特征選擇方法包括互信息、卡方檢驗和遞歸特征消除等。詞語嵌入是文本表示方法，嶺回歸是回歸分析方法，均不屬于特征選擇方法。三、判斷題1.文本挖掘技術可以完全替代人工進行所有類型的人文研究。（）答案：錯誤解析：文本挖掘技術是數(shù)字人文研究的重要工具，可以自動化處理和分析大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，但并不能完全替代人工。人文研究需要深入的理解、批判性思維和語境分析，這些是目前人工智能技術難以完全實現(xiàn)的。文本挖掘更適合作為輔助工具，幫助研究者發(fā)現(xiàn)規(guī)律、提出假設，但最終的研究結論和解讀仍需依賴人工完成。2.詞袋模型能夠保留文本中詞語出現(xiàn)的順序信息。（）答案：錯誤解析：詞袋模型（BagofWords,BoW）將文本表示為詞語的集合，只考慮了詞語出現(xiàn)的頻率，而忽略了詞語在文本中的位置和順序信息。這是詞袋模型的主要缺點之一，導致它無法捕捉文本的語法和語義結構。為了保留順序信息，可以使用如TF-IDF加上n-gram等方法，或者直接使用詞語嵌入（WordEmbedding）等技術。3.在進行情感分析時，基于詞典的方法需要為每個情感詞手動標注情感極性。（）答案：正確解析：基于詞典的情感分析方法通常依賴于預先構建的情感詞典，該詞典包含大量帶有情感極性（如積極、消極）標注的詞語。構建這樣一個高質(zhì)量的詞典需要研究者或?qū)＜覍γ總€情感詞進行仔細的人工標注，確定其表達的情感傾向。這是這種方法的主要特點，也是其工作量較大、成本較高的原因之一。4.K-means聚類算法是一種無監(jiān)督學習算法。（）答案：正確解析：K-means聚類算法是一種典型的無監(jiān)督學習方法，其目的是將數(shù)據(jù)點自動聚類到預先設定的數(shù)量（K值）的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點相似度較低。它不需要事先提供標簽或類別信息，而是直接根據(jù)數(shù)據(jù)的特征進行聚類。因此，它屬于無監(jiān)督學習的范疇。5.TF-IDF值越高的詞語，在文本中出現(xiàn)的頻率就一定越高。（）答案：錯誤解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）值是衡量詞語重要性的指標，它由兩部分組成：詞語在當前文檔中的頻率（TF）和詞語在整個文檔集合中的逆文檔頻率（IDF）。TF-IDF值高的詞語，不僅在該文檔中出現(xiàn)的頻率較高（TF值高），而且在整個文檔集合中出現(xiàn)的文檔較少（IDF值高），即該詞語較為獨特或具有區(qū)分度。因此，TF-IDF值高的詞語，其本身在文檔中的出現(xiàn)頻率不一定是最高的，關鍵在于其稀有程度和區(qū)分能力。6.樸素貝葉斯分類器假設不同特征之間相互獨立。（）答案：正確解析：樸素貝葉斯分類器（NaiveBayesClassifier）在分類過程中做出了一個強烈的假設，即所有特征之間相互獨立。雖然這個假設在實際應用中往往不成立，但在很多情況下，樸素貝葉斯分類器仍然能夠取得不錯的效果，并且具有計算簡單、易于實現(xiàn)的優(yōu)點。這個假設的“樸素”之處就在于其簡單和理想化。7.文本挖掘只能處理結構化數(shù)據(jù)。（）答案：錯誤解析：文本挖掘的主要目標是從非結構化或半結構化的文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識。文本數(shù)據(jù)本身就是一種典型的非結構化數(shù)據(jù)，由自然語言文字組成，無法像數(shù)值或類別標簽那樣直接進行計算。因此，文本挖掘技術是專門針對文本這種非結構化數(shù)據(jù)而發(fā)展起來的，而不是處理結構化數(shù)據(jù)。8.主題模型可以自動發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中隱藏的抽象主題結構。（）答案：正確解析：主題模型（TopicModel）是一類無監(jiān)督的統(tǒng)計模型，旨在發(fā)現(xiàn)文檔集合中抽象的隱藏主題結構。它通過概率分布來描述文檔如何由多個主題混合而成，以及主題如何由詞語分布構成。主題模型能夠自動地從大量無標簽的文本數(shù)據(jù)中學習出潛在的語義主題，這些主題通常無法通過人工直接定義，但對理解文本內(nèi)容和組織信息非常有幫助。9.詞語嵌入能夠捕捉詞語之間的語義關系，但無法表示詞語的語法屬性。（）答案：錯誤解析：詞語嵌入（WordEmbedding）技術如Word2Vec、GloVe等，將詞語映射到低維向量空間，不僅能夠捕捉詞語之間的語義相似性和關系（如同義詞、反義詞等），而且向量的位置和方向也編碼了部分語法屬性。例如，在Word2Vec生成的向量空間中，經(jīng)常出現(xiàn)“king-man+woman=queen”這樣的向量關系，這體現(xiàn)了詞語嵌入對詞語語法關系的某種編碼能力。10.文本分類和文本聚類是同一個概念。（）答案：錯誤解析：文本分類（TextClassification）和文本聚類（TextClustering）都是文本分析的任務，但它們的目標和方法不同。文本分類是一個有監(jiān)督的學習任務，其目標是根據(jù)預先定義的類別標簽對文本進行分類。而文本聚類是一個無監(jiān)督的學習任務，其目標是將相似的文本自動分組到同一個簇中，類別標簽是事先未知且自動生成的。因此，它們是兩個不同的概念。四、簡答題1.簡述文本挖掘在數(shù)字人文研究中的主要應用價值。答案：文本挖掘通過計算機技術自動分析、提取和解釋文本數(shù)據(jù)中的信息和知識，為數(shù)字人文研究提供了強大的工具。它能夠處理大規(guī)模、復雜的文本資料，揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關聯(lián)，幫助研究者發(fā)現(xiàn)新的見解和知識，深化對人文現(xiàn)象的理解。例如，可以用于分析歷史文獻中的社會變遷、識別文學作品中的主題和風格演變、進行古代文字的自動識別與釋讀等，極大地提高了人文研究的效率和深度，拓展了研究手段和視野。2.解釋什么是TF