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Received yesterday — 2026年4月14日学术机构(中国大陆)

讲座预告 | 饶高琦《从灵感到建设 —— 以BCC语料库系统为例》

2026年4月14日 09:00

徐惠 2026-04-14 09:00 江苏

山东大学翻译学院邀饶高琦副研究员开语料库建设专题讲座,探讨大模型时代发展前景。

讲座预告

语料库是语言生活的 “显微镜”,也是语言研究中最重要的经验主义方法之一。山东大学翻译学院特邀饶高琦副研究员,带来题为《从灵感到建设 —— 以BCC语料库系统为例》的专题讲座。本次讲座将介绍语料库建设的一般性流程与关键环节,以BCC语料库系统为例,阐释数据驱动方法在语言知识萃取中的应用,同时分享新型生成式语料库的建设案例,并探讨大模型时代语料库的发展前景。

讲座时间及其他

  • 时间:2026年4月15日(周三)19:00-21:00

  • 地点:线上腾讯会议

  • 会议号:970-641-445(入会请单位实名制)

主讲人简介

饶高琦副研究员:北京语言大学语言科学学院副研究员,硕士生导师,中国标准化委员会语言与术语技术委员会SAC TC62委员、中国中文信息学会青年工作委员会委员。主要研究领域为:语言资源建设、语言规划和数字人文等。在国内外期刊、会议发表论文五十余篇,起草多项团体和国家标准。创办并主编语言学公众号 “汉语堂”。

比特人文

投稿邮箱:dhbase@126.com

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《数字人文研究》2026年第1期目录及摘要

2026年4月13日 12:26

数字人文研究 2026-04-13 12:26 北京

第6卷,总第21期

批判性再谈“数字人文”

许喆

摘要

数字人文作为人文研究中的新兴领域,其学科属性迄今仍较为模糊,并伴随持续争议。文章从方法论视角出发,综合分析各国学者关于数字人文在克服传统人文研究局限方面的论述,并批判性地指出当前数字人文研究中“重数据建设、轻实质研究”的倾向。文章主张,数字人文本质上应被理解为人文研究的方法论,而非独立学科,并强调数据准确性、研究的科学性和论证逻辑的严密性。与此同时,文章批判了当前数字人文教育过分关注技术工具的使用,而忽视人文问题意识以及发现问题和解决问题能力的培养,因而有必要从“技术中心”转向“问题中心”和“批判思维”导向。

关键词

数字人文; 方法论; 学科建设; 批判性思维; 数据准确性; 研究范式

作者简介 

许喆(HEO Chul),韩国釜山大学佔毕斋研究所研究员,鲁东大学区域国别学院特聘教授。

叙事责任与人工智能——AI如何挑战人类的责任与意义理解

马克·科克尔伯格   易瑶琴  杨 璇/译

摘要

多数责任论述聚焦于一种责任,即道德责任,或对道德责任的特定方面展开探讨,如能动性。文章概述了一个更广泛的责任思考框架,涵盖因果责任、关系责任,以及作者称之的“叙事责任”——作为“诠释责任”的一种形式,并将这些责任概念与不同类型的知识、学科和关于人的存在的观点相联系,阐释此框架如何有助于绘制和分析人工智能以各种方式挑战人类的责任和意义构建。文章借助最新的诠释学方法研究技术,提出除了道德责任等类型的责任外,人类还承担着叙事责任和诠释责任——一般而言,也包括对技术的责任。例如,人类的任务是了解并运用人工智能,在必要时对其加以约束。虽然从后人类主义的角度来看,技术有助于意义构建,但人类是体验者和责任承担者,在涉及此类诠释责任时,人类始终占据主导地位。面对一个充满数据要素、相关性和概率的世界,注定要去做出合理解释。此外,这一工作还涉及规范层面,有时甚至是政治层面:倘若人类希望避免自己的故事被他人借助技术手段改写,那么承认并履行诠释责任尤为重要。

关键词 

责任;  叙事责任;  诠释责任;  人工智能;  诠释学;  技术哲学

作者简介 

马克·科克尔伯格(Mark Coeckelbergh),维也纳大学哲学系教授;

易瑶琴(译者),云南大学马克思主义学院硕士研究生,Email:18000289002@163.com;

杨璇(译者),云南大学讲师。

中共党史研究语料智能体的构建经验与思考

马思宇  王亚星  肖桐月  李庚辰

摘要

中共党史研究面临史料碎片化、传播形式单一、教育个性化不足等核心痛点。针对此,研究构建了中共党史研究语料智能体,其核心创新在于提出党史文献专属OCR适配方案与父子分段式知识库构建模式,形成“以OCR适配转化为基础、父子分段知识库为核心、四大功能模块(智能问答、词云图、知识图谱、思维导图)为支撑”的技术框架。文章剖析了语料智能体开发中的关键问题解决策略及功能模块实现机制,提炼技术适配、知识结构化、需求导向的构建经验,同时探讨了语料处理、校对工具、知识库发展等现存问题,为技术赋能党史研究深化提供参考。

关键词 

党史研究; 史料转化; 知识库构建; 数字人文

作者简介 

马思宇,南开大学历史学院副教授,Email:masynku@126.com;

王亚星,南开大学计算机学院副教授;

肖桐月,南开大学历史学院2022级本科生;

李庚辰,郑州大学电气与信息工程学院2024级硕士研究生。

《盛宣怀档案》智能分析系统的构建与史学应用——从检索增强到智能体推理

张光伟

摘要

面对浩如烟海且高度非结构化的历史档案,传统的数字化处理与关键词检索模式已难以满足日益复杂的史学研究需求,特别是在处理如《盛宣怀档案》这类涉及晚清政治、经济、外交等多维网络的复杂史料时,研究者常陷入查不全、理不清、关联难的困境。研究在回顾数字人文从数字化、结构化向智能化转型的技术背景的基础上,引入大语言模型前沿的思维链技术与推理一行动框架,构建了一个基于AgenlicRAG的“盛宣怀档案智能分析系统”。该系统突破了传统知识图谱预定义的局限,通过“意图理解、资料检索、资料总结、评估决策、内容撰写”五个智能体的协同工作,实现了对全量档案文本的语义向量化与动态推理。系统具备主动规划检索路径、多步逻辑推演、跨文档证据互证以及自我纠错的能力,能够模拟历史学家“提出假设一史料搜集一考证辨析一形成结论”的认知过程。文章通过微观、中观和宏观三个层面的典型案例展示了该系统的应用潜力。研究实践证明,AI时代这种“人机回环"(Human-in-the-loop)的协作模式,不仅能将历史学家从繁琐的信息搜寻中解放出来,更开启了以数字文献考古与全息逻辑增强为特征的历史研究新探索的可能性。

关键词 

盛宣怀档案; 大语言模型; ReAct框架; 思维链; Agentic RAG; 人机协作

作者简介 

张光伟,陕西师范大学历史文化学院讲师,Email:zhangguangwei@ snnu.edu.cn。

本地化智能史料管理系统的构建方法与实践

安高怡

摘要

在当前数字化背景下,传统中心化在线数据库在数据自主权、持续运营和海量资料协同方面面临结构性挑战。研究旨在提出并构建一套以“数据本地化”为核心,利用Obsidian笔记软件、开源OCR技术及自建私有云同步机制的综合方案,用以建立个人化、具备高可移植性与协作性的史料数据库。该方案通过Obsidian的纯Markdown架构和插件生态,解决了史料与笔记的割裂问题,并融入AI能力进行史料对话和分析。同时,通过自建高性能私有云,突破传统网盘的带宽限制,实现数据自主权和高效团队协作。该方案为个体研究者和小型学术团队提供了一种低成本、可持续、高安全性的数字人文研究工作流,有助于推动学术积累的开放和阶梯式发展。

关键词 

史学数据库; 数字人文; 数据本地化; Obsidian

作者简介 

安高怡,华中师范大学历史与文化学院硕士研究生,Email:205959586@qq.com。

文化遗产的“游戏化生存”

——兼论数字人文研究中的可玩性

王一楠

摘要

文章以“游戏化生存”为理论命题,系统探讨文化遗产在数字原生范式中的存在方式及其认识路径。将电子游戏界定为兼具拟真系统、具身界面、可能时空与情动媒介四重属性的程序化建模/模拟系统,并揭示出其在强化联觉体验、激活身体图式、延展想象空间及引导公共行动等方面的机制潜能。基于此,进一步提炼出“可玩性”作为数字人文研究中的关键概念,将其界定为操作可能性与生成开放性的统一,并阐发其在融合表示、具身认知、动态推演与能量汇聚四个维度的方法论价值。研究指出,可玩性不仅是数字文化遗产的存续机制,更是推动人文知识生产方式从文本阐释转向模拟与体验的关键路径。

关键词 

文化遗产; 游戏化生存; 电子游戏; 数字人文; 可玩性

作者简介 

王一楠,中国人民大学信息资源管理学院讲师、数字人文研究院研究员,Email:yinan.wang@ ruc.edu.cn。

提示词对AI文学创造力的激发机制研究

李倩  吴静

摘要

随着生成式人工智能深度介入文学创作,提示词已成为影响人机协同创作效果的关键因摘素。针对提示词如何激发其文学创造力这一问题,研究设计了五类提示词在DeepSeek模型上进行生成实验,并采用主客观结合评估体系并展开量化与质性分析。实验揭示:提示词通过“语义定向一认知修辞介入”机制,将人类意图转化为AI可执行创造操作;其中,抽象概念型激活跨域类比,多元融合型促进异质语义整合。AI文化寄生性既反映人类集体无意识,又提供陌生化表达契机,推动分布式创造力涌现。提示词设计与多轮生成策略在AI文学创作中的关键作用,为数字人文语境下人机协同创作提供理论与方法参考。

关键词 

提示词; 人工智能文学创作; 创造力评估; 数字修辞学

作者简介 

李倩,南京师范大学公共管理学院哲学系博士研究生、新疆财经大学中国语言文化学院语言文学系讲师;

吴静,华东师范大学哲学系教授。

水书文字数据库和智能识别平台构建

孙治弘  谢雨霏  刘凌  叶晨

摘要

水书是中国水族独有的文字文献,蕴含丰富的民族文化信息,被誉为水族的“百科全书”。然而,受限于数据资源稀缺、手写字形繁复且非标准化、语义解读高度依赖稀缺传承人等因素,其数字化保护与智能化识别面临巨大挑战。为此,研究构建了“水书文字数据库”与“水书智能识别平台”。水书文字数据库采用“书一篇一句一字”四级架构,整合水书字形图像、注音及释文信息,并提供多路径检索功能,有效汇聚并管理分散的水书文献资源。水书智能识别平台基于两阶段深度学习模型(DBNet文本检测+CRNN文本识别),通过引入Unicode私有区编码方案并采用数据增强策略,针对水书数据的低资源特性、长尾分布及复杂版式进行优化,实现了水书手写体文本的高精度识别。实验结果表明,该方法在水书文本检测与识别任务上的性能显著优于现有通用OCR方案。研究为水书等少数民族濒危文字的数字化保护提供了有效的技术解决方案,对相关古籍文献的数字人文研究具有重要参考价值。

关键词 

水书; 数字化保护; 智能识别; 文字数据库

作者简介 

孙治弘,同济大学计算机科学与技术学院,研究生;

谢雨霏,同济大学计算机科学与技术学院,本科生;

刘凌(通讯作者),华东师范大学中国文字研究与应用中心,副教授,Email:lingliu60@163.com;

叶晨(通讯作者),同济大学计算机科学与技术学院,教授级高级工程师,Email:yechen@tongji.edu.cn.

全球虚拟货币发展的历史空间进程研究——以比特币为核心

赵佳文

摘要

在当代电子信息技术迅速发展的背景下,虚拟货币诞生并席卷全世界,搅动了全球金融市场及传统治理体系。自中本聪发表“比特币白皮书”以来,比特币就成为代表性的虚拟货币,文章依托电子历史文献学、互联网考古方法,基于互联网原生电子史料,结合国内外最新研究,从全球、长时段的角度追溯比特币的发展史,比较不同国家的监管政策,发掘比特币作为去中心化时代、逆全球化时代的新型交易通货的重要价值,并指出虚拟货币的演变是技术协议、物质载体与社会应用三者交织的产物,由此提出“三元嵌套空间生产模型”假说。文章为理解当代金融史和互联网发展史提供了一个新的角度和路径。

关键词 

虚拟货币; 区块链技术; 金融史; 互联网考古; 互联网历史; 数字人文

作者简介 

赵佳文,延边大学人文社会科学学院历史系讲师,Email:21110760017@m.fudan.edu.cn。

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数字人文时代的“新文献观”及其对文献学专业教育变革的启示 ——以中华书局“苏东坡数字人”为案例

2026年4月14日 10:09

原创 郭琳 王建 2026-04-14 10:09 北京

在中国传统文化中“文献”既有典章资料的含义(“文”),又指掌握典章之人(“献”),但后世的文献学在某种程度上缺失了“人”的维度。

教育与教学

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郭  / 北京大学社会科学部

王 建 / 中华书局

要:在中国传统文化中“文献”既有典章资料的含义(“文”),又指掌握典章之人(“献”),但后世的文献学在某种程度上缺失了“人”的维度。为了提供一个更贴合“文献”概念原初含义,同时也更适合当下数字人文时代的理解框架,本文尝试引入文化哲学、技术哲学的新视角,来提供一种新的“文献观”,试图将“文”与“献”纳入一个整体框架来进行理解。从文化哲学的视角,人是符号的动物;从技术哲学的视角,符号是人的外化与延伸。人可以创造符号并以此创造文化,而文献也正是一个符号系统,它依赖于对应时代的符号书写与媒介技术。在全新的数字人文时代,数字文献的应用越来越广泛,数字文献技术使得历史文化名人数字人成为可能与必然。与此同时,符号技术的变迁必会引起文化形态与学术范式的升级转型,当下大学的文献学专业研究与教学模式变革需要试图做好专业与通识的结合、基础与应用的融合、传承与创新的综合,才能塑造未来大学教育的新形态,创造出越来越多像“苏东坡数字人”这样的优秀案例并切实推进落实中华优秀传统文化的创造性转化和创新性发展。

关键词:文化哲学 技术哲学 文献观 数字人 文献学 数字人文

一、文化哲学、技术哲学视角下的“文献观”

(一)“文献”概念溯源与新视角的引入

我国是一个史籍浩瀚、史学发达的国家,文献的产生、流传和研究已有悠久的历史。随着时代的发展,“文献”一词的含义在不断变化。《辞海》将“文献”释义为“专指具有价值或与某学科相关的图书文物资料”,《现代汉语词典》将“文献”解释为“有历史价值或参考价值的图书资料”。所以,现在人们通常所理解的“文献”是指图书、期刊、典章等所记录知识的总和。

而如果我们将考察的视线拉得更长可以发现,最早将“文献”一词用作书名的著作是元代马端临的《文献通考》,而“文献”一词的最早出处则可以追溯到《论语》。在《论语·八佾》中,孔子曾说:“夏礼吾能言之,杞不足征也;殷礼吾能言之,宋不足征也。文献不足故也,足则吾能征之矣。”何晏《论语集解》中引东汉经学大师郑玄的注云:“献,犹贤也。我不以礼成之者,以此二国之君,文章贤才不足故也。”这里用“文章”解释“文”,用“贤才”解释“献”。宋代朱熹在《四书章句集注》中解释道:“文,典籍也。献,贤也。”[1]“文”是指历史典籍、档案等文字资料,“献”是指博学多才、熟悉掌故的贤才。清代刘宝楠在《论语正义》中也沿用了这一说法:“‘文’谓典策,‘献’谓秉礼之贤士大夫。”[2]后来杨伯峻在《论语译注》中的注释为:“《论语》的‘文献’包括历代的历史文件和当时的贤者两项。今日‘文献’一词只指历史文件而言。”[3]

鉴于上述梳理可以看出,今天我们常用的“文献观”对于“文献”概念的理解,如果较之“文献”一词的原初含义而言,其实是只得其半,而缺失了对于“人”本身的理解。因此,为了提供一个更加贴合“文献”概念原初含义的新的“文献观”解释框架,本文尝试引入文化哲学、技术哲学的新视角,来探索一种新的“文献观”表达,试图将“文”与“献”纳入一个整体框架来进行理解,并从中发现人类“文献”发展史的规律与趋势。

(二)文化哲学的新视角——人是符号的动物

恩斯特·卡西尔(Ernst Cassirer,1874—1945)是德国著名的文化哲学家,被誉为“当代哲学中最德高望重的人物之一”。卡西尔在其代表作《人论》中概括表达了他的符号论文化哲学体系,他认为人类文化形式都是符号形式。因此,我们应当把人定义为符号的动物(animal symbolicum)来取代把人定义为理性的动物。[4]也就是说,人是能用符号去创造文化的动物。从而可以理解,人是创造符号并以此创造文化的动物,符号是人区别于动物的一个显著特点。人类拥有其他一切动物不具有的符号系统,人可以在创造符号的过程中获得自由与解放,成为真正意义上的人。

“符号”是卡西尔文化哲学思想体系中的核心观念。在卡西尔这里,“符号”不是具体的单个符号,而是一个整体的概念,具有极其丰富的内容和意义,他将人类文化的各种形式包括语言、神话、寓言、宗教、艺术、科学、历史等都看作符号形式。人与符号紧密相连,符号是人类创造文化的媒介。人具有符号化的思维模式,并通过符号创造文化,即创造一个符号世界,进而认识自我、发展自我。符号化的思维和符号化的行为是人类生活中最富于代表性的特征,并且人类文化的全部发展都依赖于这些条件,这一点是无可争辩的。[5]可见,符号是人和文化的共同本质,人—符号—文化构成了三位一体的存在。首先,符号可以理解为作为文化现象的符号形式;其次,符号体现了主体(人)本质的符号活动;另外,符号展现了被赋予的符号意义。

在卡西尔看来,“符号”(symbol)是与“信号”(sign)相对的,“信号是物理的存在世界之一部分,符号则是人类的意义世界之一部分。信号是操作者(operator),而符号是指称者(designator)”。[6]文化符号和自然界的信号有严格区别,这二者体现了“人禽之别”的关键,即动物只能对信号做出条件反射,只有人才能掌握和运用信号,并将信号改造成有意义的符号,所以“信号”与“符号”的核心差别在于“意义”。如图1所示,人和动物与客观世界的互动方式是不同的,动物与世界直接互动,往返的是信号,信号不具有意义,它是物理性的、实体性的存在;人与世界则通过符号进行互动,符号是意义的表达。符号是人类的创造物,人具有符号构形能力,不存在无意义的符号,也不存在无符号的意义。

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图1 人和动物与客观世界的互动方式差异

由此可以看出,基于“符号”这一视角,可以认为,主流“文献观”定义里的“价值”与“知识”等跟卡西尔最为强调的“意义”是内在相通的,因此,可以用“符号系统”这一概念来提炼与概括“文献”中“文”的内涵。符号系统成为连接人与文化的通道,构成整个人类文化世界。

从根本上说,人是符号的动物,符号揭示着人的本质,延伸着人的能力,人所创造的符号成为人与世界的中介,人所面对的世界也是符号世界。与此同时,卡西尔认为,符号具有二重性,即符号具有可感载体与普遍意义两个方面。人类可以像其他动物一样以各种感官与世界进行交往,依据物理信息与外界进行沟通,此时世界是可感知的。另一方面,人具有符号能力并进行符号活动,正是这种符号能力将自己与动物区别开来,当人类作为“符号”动物与世界交往时,人类是有意识的、有思想的、有理智的,此时“符号”成了载体与意义的统一。

需要指出的是,就历时性的角度而言,作为人与世界之中介的符号系统是具有历史性的,也就是说,一个个体所面对的符号世界从根本上说正是该个体之前全部的人类历史中所能留存下来的符号的整体。

(三)技术哲学的新视角——符号是人体感官的外化与延伸

从卡西尔把人定义为“符号的动物”来看,一方面,人是创造和发明符号的动物;另一方面,人是使用符号的动物。正是由于人的能动性与创造性,人能够制造和使用符号,人的意识、愿望、思维等精神能在具体实践活动中对象化到客观世界,实现客观世界的符号化,比如艺术是人类直觉或观照的客观化,语言和科学是人类概念的客观化,而这些符号可以将人体感官不断地外化和延伸。

其实在更早的德国技术哲学家恩斯特·卡普(Ernst Kapp,1808—1896)那里,曾更加明确地提出了工具和器物是人体“器官投影”(Organ Projection)的核心观点,在其被认为是技术哲学奠基性著作的《技术哲学纲要——从新观点看文化发生史》(1877)一书中,卡普试图用器官投影论的新观点,通过作为技术文化的工具发生历程来解释人类文化的演进历史,他认为,人体的外形和功能总是作为人类最理解的客观存在,当成创造技术的外形和功能的尺度,投影到外部环境;所有工具的源泉和本原的技术,都是建立在人的器官特别是手的基础之上的。因此,人是制造器物的尺度。[7]卡普的“器官投影”理论开创了一种分析技术的独特视角,某种程度上,我们可以说是他提出了技术生成文化理论,并从技术哲学范式内部对技术的本质进行思考。

作为卡普“器官投影”论在媒介时代延续的加拿大媒介理论家马歇尔·麦克卢汉(Marshall McLuhan,1911—1980)在他的名著《理解媒介:论人的延伸》一书中提出:媒介,即技术,可以是人的任何延伸。媒介带来一种新的技术尺度,人的延伸及其感知比率随之改变,就形成一定的后果。这就是“媒介即讯息”。[8]媒介是那些延伸人类器官的所有工具、技术和活动,一切技术都可以被看作是不同人体器官的延伸,比如,车轮是人类脚步的延伸,衣服是人类肌肤的延伸,报纸是人的言语和视觉的延伸,广播是听觉的延伸,等等。万物皆媒介,凡是能使人与人、人与事物或事物与事物之间产生关系的物质都是广义的媒介。半个世纪之后,美国学者凯文·凯利在《科技想要什么》一书中进一步认为“技术是思维的延伸”,将技术称为“第七王国”,并提出了“技术元素”(technium)的概念,这里的“技术元素”包括硬件、文化、艺术、社会制度以及各类思想。他认为科技是我们躯体的延伸,技术元素是生命的延伸,技术应该被理解为一种正在进化的生命。[9]

综上所述可以看出,就技术哲学的视角而言,作为人与世界的中介的符号及其能力也可以被视为“符号技术”,其本身就是人类感官与思维的外化与延伸。进一步的,再就符号的历史性而言,一个个体所面对的符号世界从根本上说正是该个体之前全部的人类历史中所能留存下来的前人们感官与思维外化与延伸的整体。因此,就其符号整体的所指而言,它指向的是前人们于四维时空、眼耳鼻舌身意全感官的所有真实而鲜活的生命经验,而就该符号整体的能指而言,它则是特定历史时代与对应的特定符号技术下对上述多维度、全感官生命经验的部分维度、部分感官的“投影”。

(四)双重视角下的新文献观

总体而论,从文化哲学的视角来看,人是创造符号并以此创造文化和进行文化实践的动物;从技术哲学的视角来看,符号是人体感官的外化与延伸,也可以理解为,人类的一切活动是借助于符号技术不断外化自身的过程。基于此,在文化和技术哲学的双重视角下,可以构建一种新的“文献观”表达,即“文献”是一个符号系统,是人类进行一切生命活动的符号化记录,其映射的对象其实是真实而鲜活的历史人物的生命体验所外化于四维时空形成的高维度、全感官的历史文化世界。

因此,作为总结,就作为人与世界的历史性的中介而言的符号世界对应着本文新文献观中“文”的内涵,而在客观世界的角度来看,人与历史性的符号世界构成的具有意义、价值、历史性的整体,则对应着本文新文献观中“献”的内涵,如图2所示。

图2.png2双重视角下的新文献观

可见,文献这一符号系统依赖于对应时代的符号书写与媒介技术,特定时代的符号书写与媒介技术的维度决定了文献的维度,它蕴含着人类活动、媒介技术(符号书写)、知识生成(符号世界)相互依存的关系。事实上,“文”与“献”本身就是一个整体的结构体系,遵循着人类历史文化发展的规律与趋势。

(五)人类符号技术发展趋势与数字人文的必然

如前所述,人类符号技术的发展史其实就是人类文化的发生史,是人类不断追求更有效、更丰富地去外化与延伸自身感官与思维的历史,因此,人类符号技术也在多维度与多感官两个角度呈现出了历史性的发展趋势。

在原始社会,人们通过结绳、绘画、雕刻等方式记载和传递信息,这些图形和符号逐步演变并形成最初的符号系统。当文字及印刷技术出现后,人类的视觉得到了延伸。其中,“文字”的产生打破了“口耳相传”的局限,成为人类用符号记录和表达信息的突破性进步,从最早的抽象图画,再到象形文字、指事文字、会意文字等。广播、电视等媒介技术的诞生,改变了人们的生活方式和文化体验。广播延伸了人的听觉,而电视结合着语言符号与非语言符号,更是综合了文字、声音、图像等多重符号,具有“声画合一”的特点,更全方位延伸了人们的视觉和听觉。21世纪以来,随着信息科技的迅猛发展,增强现实(AR)、虚拟现实(VR)以及混合现实(MR)等技术突飞猛进,让人类视觉的延伸逐渐从平面化的二维向立体化的三维拓展,如图3所示。与此同时,通过不断创新的数字技术的加持,人类的嗅觉、味觉、触觉等也得以被前所未有的数字化模拟,更进一步的,人工智能、脑机接口等颠覆性技术也逐渐显露了越来越多的曙光。

图3.png图3 符号技术发展简史与趋势

由此可见,作为与人类文化发生史相伴生的符号技术呈现出追求更高时空维度、更多感官意识维度的必然趋势,因此,数字文献技术这一作为人类思维与智能的外化与延伸的符号技术必然成为当今人类符号技术发展的大势所趋与时代主题。方兴未艾的数字化改变了传统文献的生产、存储、研究和使用方式,以印刷媒介为基础的传统文献生产体系正向以智能媒介为前提的数字文献生产体系转变。[10]数字化促进了知识形态的变革与演进。随着大数据技术的应用以及人工智能等数字技术的发展,古籍数字化、文献数字化已成为共同趋势,数字文献大量出现。数字人文数据以文本形式为主,兼有图片、音频、视频、3D等多元数据形式。文本资料有地方古典文本资料、图书、笔记、家谱资料等。图片有地图、画作、壁画等。3D数据有器皿、雕塑等。音频与视频数据包括访谈、纪录片等多媒体数据。[11]

与此同时,由于人类符号技术始终不断追求更高时空维度、更多感官意识维度的表达,因此,每当有一种新的、具有更高时空维度与更多感官意识维度的人类符号技术出现后,此前所记录下来的人类文化历史都将被这种新的符号技术“重新书写”,并被依托其更加丰富的维度与感官进行持续不断地“扩写”与“创写”。并且,这样的“重新书写”呈现出越来越多的高时空、跨学科、多模态、全场景等特点,为人类、文化、历史的全面延伸尤其是具有悠久历史文献传统的中华优秀传统文化的全面延伸提供了无限丰富的可能。

二、文献学的数字化应用——以中华书局“苏东坡数字人”为案例

习近平总书记曾强调,“要系统梳理传统文化资源,让收藏在禁宫里的文物、陈列在广阔大地上的遗产、书写在古籍里的文字都活起来”。让文物和文化遗产“活起来”……最终实现“让文物说话,让历史说话,让文化说话”。[12]为此,中华书局立足自身深厚的文化积淀与数字文献技术优势,首创研发了全国首位3D超写实历史文化名人——“苏东坡数字人”。

(一)从数字文献视角看古代历史文化名人数字人的研发特征

“数字人”是指通过计算机图形渲染、动画驱动、动作捕捉、语音合成、人工智能等技术打造的虚拟仿真人物,其产生本身就是文化与科技深度融合的产物。清华大学《2020—2021元宇宙发展研究报告》指出,2021年被产业界称为“元宇宙元年”。因此,作为未来元宇宙数字世界主体性存在的“数字人”,自2021年迎来了爆发式的发展。与此同时,随着我国经济社会的全面发展和国际地位的不断加强,中华优秀传统文化在作为互联网原住民的年轻人群中的认同度与影响力在不断提升。在这样的时代背景下,从2021年至今,各类国风数字人陆续发布,俨然已经成为中华优秀传统文化活化利用的标配。如2021年10月28日,中央戏剧学院与北京理工大学共同发布“梅兰芳”,2022年5月18日,中国文物交流中心发布“文夭夭”,2022年6月3日,新华网发布“筱竹”,同一天浙江卫视发布“谷小雨”,2022年6月15日,敦煌研究院发布“伽瑶”,2022年7月22日,国家博物馆发布“艾雯雯”,等等。

但纵观以上多位国风数字人,除了“梅兰芳”外,均属于“纯虚构型”数字人,即历史上并没有真实存在过这个人物,而对于古代的真实历史文化名人进行“复活”的超写实数字人,则一直是一个空白。究其原因,需要先从数字人的分类入手进行分析。

在中华书局“苏东坡数字人”之前,数字人行业内对于数字人的分类通常是采用两类方法。其一,是根据数字人的角色形象与建模技术进行分类,分为二次元数字人、2.5次元数字人、3D卡通数字人、3D写实数字人等。其二,是根据数字人的功能与应用场景进行分类,分为服务型数字人、身份型数字人等。其中,服务型数字人可用于替代真人服务,并作为多模态AI助手提供服务,如虚拟主播、虚拟教师、虚拟客服等;身份型数字人则可以实现虚拟IP、虚拟分身等功能。然而,这两种分类方法均无法解释和分析历史文化名人数字人的独有特征。为此,中华书局立足数字文献的全新视角,对数字人进行了全新的分类,并从文献不同特征的角度进行象限化分析,逐步探索出历史文化名人数字人研发的理论基础与方法论思路。

首先采用“有无文献依据”和“文献是否齐清定”两个指标来进行分析,可以得出如下的三个象限,如表1所示。第一类虚拟数字人对象是“在历史文化符号世界中曾经真实存在过的人”,这类数字人的研发是基于真实有效的文献资料,且文献具有“齐”(齐全)、“清”(清晰)、“定”(确定)等特点。第二类虚拟数字人对象是“正在活着的人”,他们虽然有文献资料记载,但其文献资料还处于不断创作和变化之中,所以具有不稳定性,还未成“定论”。第三类是纯虚拟数字人,这类数字人并无文献典籍的基础,在历史上未曾真实生活过。

图4.png1基于文献维度的全新数字人分类(一)

然后,可以采用“文献的维度”和“文献的感官”两个指标来对第一类数字人进行进一步分析,如表2所示,古代历史文化名人只有关于身体记录的抽象的文字文献(可视为一维文献),但现代历史文化名人具有三维立体身体数据(三维文献)和动态影像文献(四维文献)。另外,古代历史文化名人只有画像等“非完全真实”的视觉文献,无真实的听觉、嗅觉等文献,但现代历史文化名人具有真实的视觉、听觉文献,甚至可能留存有部分程度的嗅觉文献。他们留存有照片、音视频、使用过的器物等资料。

图5.png表2 基于文献维度的全新数字人分类(二)

最后,再通过“有无真实地理文献”这一指标,还可以将古代历史文化名人176分为两类,如表3所示。一类是以苏东坡、李白、李清照等中华先贤人物为代表的曾在历史上真实活过的人物,另一类是以苏小妹、林黛玉、孙悟空等为代表的在文学符号世界中存在的人物。

图6.png

表3 基于文献维度的全新数字人分类(三)

(二)中华书局古代历史文化名人数字人研发的方法论心得

综上所述可以看出,对于超写实的古代历史文化名人数字人的研发而言,可谓是一项几乎前无古人的工作,一方面要求数字人的开发技术本身必须达到与超写实纯虚拟数字人同样的行业前沿水准,另一方面又不允许像纯虚拟数字人那样天马行空地随意发挥,但与此同时,又缺乏像邓丽君、梅兰芳数字人那样的真实照片与动态视听影像的文献支撑,因此需要独辟蹊径、守正创新。为此,中华书局始终牢牢扎根“文献”这一关键基础,逐步摸索出了一些古籍文献数字化应用的全新方法论。

其一,要将重写与创写有机结合。

如前所述,每当有一种新的、具有更高时空维度与更多感官意识维度的人类符号技术出现后,此前所记录下来的人类文化历史都将被这种新的符号技术“重新书写”,并被依托其更加丰富的维度与感官进行持续不断的“扩写”与“创写”。就超写实古代历史文化名人数字人的研发而言,首先,必须要求是“重写”,而且是严格遵从古籍文献学术共识的“重写”,这是与纯虚拟数字人研发方法的根本区别——也因此,古籍文献数据的学术共识对于超写实古代历史文化名人数字人的研发来说是应该具有“一票否决权”的,即明显不符合古籍文献记载的古代历史文化名人数字人是应该被限制准入的。

以苏东坡数字人的“塑形”为例,中华书局在总字数超70亿字的古籍大数据中心中进行了海量搜索,通过一系列精心设计的关键词精准抓取到了一批涉及苏东坡容貌形象的古籍文本数据,与此同时,又通过图像搜索技术,抓取了由宋至清各个不同时期所作的涉及苏东坡的画作100余幅,既包括苏东坡单人画像,也包括如《西园雅集》《赤壁》等主题群像以及若干石刻画像拓片等,从而初步形成了对于苏东坡容貌形象之“古籍真实”的把握,然后再结合权威专业的专家系统进行校验,最终确定下来超写实苏东坡数字人的每一个细节并确保与历史文献资料不相违背,实现严格科学的“重写”。

然而,由于古代历史文化名人只有来自古籍文字记载的一维文献和非完全真实的画像类二维文献,缺乏像邓丽君、梅兰芳等人的真实三维立体身体数据和动态影像数据这样的四维文献,所以对于古代历史文化名人数字人的“塑形”而言,科学规范的“重写”只能做到“不错”(即没有古籍文献的反例),但无法证明“全对”(即只有如此才是唯一正确的),因此,在“不错”与“全对”之间的部分,需要进行一定程度的“创写”——这也正是古代历史文化名人数字人与邓丽君、梅兰芳等数字人研发方法的根本区别。

以苏东坡数字人为例,中华书局在深入挖掘古籍文献中对于苏东坡容貌形象的记载数据的同时,还致力于深度提炼苏东坡的精神气质。为此,中华书局通过“苏东坡专题数据库”与“苏东坡主题知识图谱”的深度挖掘,侧重提取苏东坡本人、同时代人、后代历史人物以及现当代专家学者对于苏东坡精神气质的凝练与概括,并且还对当前各大主要社交媒体上有关苏东坡的内容中反映的东坡气质进行了搜集与提炼,最终实现在“塑形”基础上进一步的“凝神”,让苏东坡数字人不仅形似,更加神似。

图4 全国首位3D超写实数字人苏东坡

其二,重写与创写都具有当代性。

正如前文所言,任何一个符号,就其能指而言,都是特定历史时代与对应的特定符号技术下对多维度、全感官生命经验的部分维度、部分感官的“投影”,“苏东坡数字人”作为当下时代产生的一个数字文献符号作品,它的“重写”与“创写”也都具有典型的“当代史”特征,即它在将古籍文字一维文献、画像类二维文献以及精神气质等的文字表达综合起来最终予以3D超写实、可动态交互的数字人表达时,其实已经不可避免地带进了“当代人们的精神”,一如意大利历史哲学家贝奈戴托·克罗齐(Benedetto Croce,1866—1952)在其《历史学的理论和实际》一书中指出的:“一切历史都是当代史。”在克罗齐看来,当代性不是某一类历史的特征,而是一切历史的内在特征。[13]真正的历史属于当代生活,当我们在思考过去的历史时,会把过去纳入我们当前的思想和精神之中,体现我们当前的思想活动和精神生活,历史时刻此时便与人们的思想或精神紧密相连,成了“活生生的历史”,也反映了当下人们的思考,因而从这一意义上来说一切历史都是当代的。由于实践的需要以及人们对历史事件的认识不断深化,历史上发生的事件会以新的形式再次“复现”。

其三,既要塑形、凝神,更要赋魂。

为了让古籍里的历史文化名人真正地“活起来”,让他们以数字人的身份真正走出古籍书本、走进当今时代、当下生活,我们需要将平面化的文学文本转变为立体化的虚拟场景。这不仅能带来视觉上的直观冲击,同时还能提供互动式体验和全新理解。[14]因此,在数字人“塑形”“凝神”的基础上,我们需要进一步为其进行“赋魂”。

以苏东坡数字人为例,“赋魂”主要体现为古籍大数据与人工智能技术的深度融合。在这一方面,中华书局一直在持续进行古籍人工智能技术的自主研发,通过对70亿字古籍大数据的深度机器学习与人工智能训练,目前中华书局开发的古籍智能处理系统已经可以自动给古籍断句标点、自动标记人名地名、自动核对引文、自动识别古籍文字等。[15]下一步,中华书局将在上述工作的基础上,基于与主流大模型的深度合作,使用苏东坡专题数据库对大模型进行专项人工智能训练,从而让苏东坡数字人越来越像真正的苏东坡一样去认知、去思考、去表达、去行动,最终实现苏东坡在元宇宙数字世界真正的“复活”,让苏东坡成为“中国式美好生活的代言人”,让他“活”在我们这个时代。

以人工智能版苏东坡数字人的现场实时自然语言交流为例,至少涉及如下的技术环节:(1)提问者自然语言自动转换成文字;(2)文字自动输入大模型(外挂专题数据库)并自动生成回答文字(该回答至少符合3个维度的要求:自然语言之通畅,史实学术之正确,符合苏东坡的身份与气质);(3)回答文字自动生成数字人的语音;(4)根据语音自动驱动唇形;(5)根据语义自动匹配表情;(6)根据语言和表情自动匹配肢体动作;(7)服饰等跟随肢体动作实时自动解算。

可见,要想真正给数字人“赋魂”,不仅涉及人工智能、边缘计算、虚拟现实、实时动捕等技术,还需要专业的专题数据库、匹配应用场景的深度知识图谱等大量数据挖掘与知识服务能力的支持——例如对于历史文化名人的古籍数据进行挖掘、梳理、加工并实现数据可视化,实现文化资源数据与文化数字内容的标识解析、提炼转化、搜索查询、匹配链接、传播利用等。

(三)中华历史文化名人数字人与中华文化元宇宙展望

元宇宙是数字技术与文化内容的双向融合、联动共生。元宇宙将会给内容产业带来新的进化,在内容生产、内容形态、内容衍生、内容体验等层面赋予新的定义。[16]“数字人”被视为未来人们进入“元宇宙”的入口,将广泛应用在元宇宙新生态中,作为元宇宙中“人”与“人”、“人”与事物、事物与事物之间产生联系或发生孪生关系的新介质,起着举足轻重的作用。可见,传统的中华文化内容产业将会被持续赋能、创新发展。人类经验对象有可能实现全面数字孪生化,线下物理空间将可能全面混合现实化,线上线下场景将全面人工智能化。

在这样的背景下,中华书局将继续发挥古籍数字化专业优势,以主题出版工程“中华先贤人物故事汇”为底本,持续研发系列化的“中华历史文化名人数字人”,如李白、李清照、陶渊明、戚继光等,逐步形成数字人矩阵,深入挖掘历史文化名人的古籍数据,在数字科技加持下进行现代化表达,形成“中华先贤数字人”IP矩阵,真正让“书写在古籍里的文字活起来”“把优秀传统文化中具有当代价值、世界意义的文化精髓提炼出来、展示出来”,让中华优秀传统文化融入时代、融入生活,更好地满足数字时代人们对于中华传统文化持续高涨的热情和需求。

进而,在全新的数字经济时代,中华文化内容产业基于古籍大数据,借助元宇宙数字科技,将有可能彻底突破传统媒介格局,构建全新数字内容生态,“创造性复原”书写在古籍里的“人、货、场”,实现中华文化的人、场景、叙事的全面数字孪生到数字原生再到虚实共生,最终实现中华文化元宇宙的宏伟愿景。

三、“新文献观”对文献学专业研究与教学模式变革的启示

如前所述,正因为每当有一种新的具有更高时空维度与更多感官意识维度的人类符号技术出现后,此前所记录下来的人类文化历史都将被这种新的符号技术“重新书写”,并依托其更加丰富的维度与感官进行持续不断地“扩写”与“创写”,这也直接导致人类符号技术的每一次变迁都引起文化形态与学术范式的升级转型。落实到当下的大学教育而言,数字人文可以被视为数智化时代人文与科技融合发展的前沿学术阵地,或许正可以塑造未来大学教育的新形态。

(一)文献学作为一门学科在近代中国的诞生

中国传统学问虽然也有分科,但主要是从研究主体而非客体乃至方法的角度来划分,是学派而非专业。清中后期汉学发达,开始出现专门化的倾向,如龚自珍在为《阮元年谱》作序时概括出了训诂之学、校勘之学、目录之学、典章制度之学、史学、金石之学、九数之学、文章之学、性道之学、掌故之学十个方面,但总体而言这些所谓的“专门”还处于萌芽的阶段。[17]

直至19世纪末以后,“中华民族到了最危险的时刻”,这引发了国人关于中西古今之争的深刻反思,也激发了从制度到思想的全面扬弃与重建。在学术和教育领域,古典的经学、礼教在现代学制中毫无生存空间,文以载道的圣人之学被彻底革除,西学东渐的大潮席卷而下,从自然科学到社会科学乃至人文学科,无不是建立在西方现代学科分类、研究范式和教育体系的基础之上的。在此“三千年未有之大变局”中,中国历代传统之学在大学体制中被摒弃,经史子集被肢解为文献学、语言学、哲学、史学等。1920年,梁启超在《清代学术概论》中首次提出“文献学”的概念;随后《中国文献学概要》的出版开始从学科的角度阐述文献学的内涵;陈垣、王国维、顾颉刚、罗振玉等一大批学者推动了文献学学科体系的创建。

(二)分科而治导致的“人”与“学”之分

在更广阔的历史和地理空间上考量,工业革命后职业教育对传统大学教育的冲击,以及以洪堡思想为代表的研究与教学相结合的新型大学潮流,使得德国逐渐成为当时世界教育和学术的中心。但与之相对的,作为“牛津运动”代表人物的英国主教纽曼在其著名的《大学的理念》中重新阐释了知识的分类,并在此基础上提出大学的本质在于心智的培养,从而提醒人警惕知识之恶。

与之遥相呼应的,清末新政中出台的我国第一个真正实行的现代教育体系——“癸卯学制”,其所设定的教育宗旨即为“端正趋向,造就通才”,即使是对立足于专门教育的大学堂,仍贯彻着“通”的理念。一方面,专门之学是通经致用的工具;另一方面,治学的目的是立人,学问只是成为“通人”的工具。[18]

正如钱穆先生所言:“在中国传统知识界,不仅无从事专精自然科学上一事一物之理想,并亦无对人文界专门探求某一种知识与专门从事某一种事业之理想。因任何知识与事业,仍不过为达到整个人文理想之一工具,一途径。若专一努力于某一特殊局部,将是执偏不足以概全,举一隅不知三隅反,仍落于一技一艺。”[19]他以此批评西方近代的学科分立时说道:“即就西方近代传授知识之大学言,分科分系,门类庞杂,而又日加增添。如文学院有文学史学哲学诸科系,治文学可以不通史学,治史学亦可不通文学。治文史可以不通哲学,治哲学亦可不通史学文学,各自专门,分疆割席,互不相通。……要而言之,则可谓之不明大体,各趋小节。知识领域已乱,更何论于人事。”[20]在前后断裂的历史大潮中,知识层面的整理国故,以及西方导向的分科而治,目光指向的只能是专精而非博通、保存而非应用、批判而非创新。

(三)新时代提供了“文”与“献”合璧的可能性

时至今日,变局再现。这一次,工业文明经历了几十年的后工业过渡,终于开启了数字智能时代的大门。人类信息环境正在发生根本性的改变,人类文明记录和传播方式的大规模变革势必引发文明本体的重建和知识谱系的改写。以本文“新文献观”的视角来看,人与世界是一个具有历史性和当代性的整体,“文”正呈现出对“立人”的重视与回归,“献”则经历了知识生产方式的不断迭代,不论是对于文献学专业的研究和教学,乃至更广阔范围上的大学教育,都具有深刻的启发意义。为此,本文认为应该努力做好如下“三合”。

第一是专业与通识的结合。工业时代,专业教育的重要性毋庸置疑,大学为工业化的全面胜利贡献了最重要的人力基础和技术创新。同时,相伴而生的通识教育也一直在呼吁人本主义的回归,抵抗着过度专业化给人带来的异化和禁锢。但近年来,数字鸿沟、算法黑箱和信息孤岛似乎进一步强化了专业教育的卓越性,数字智能时代的技术主义与全球主义对通识教育带来了巨大的冲击和挑战。[21]因此,大学的通识教育更应与专业相结合,走出一条专业基础上的通识之路。这不仅是因为专业教育本身已经从工业文明的摇篮跃迁为智能社会的航母,更是源于通识教育开始卸下西方“普世价值”的面具,转而深入探讨数字智能时代的“人”的本质属性。

具体而言,通识教育模式的重心在于对经典文献的研读,这恰是对一个时代经典问题的凝练、思考和解答。数字化时代的文献学更强调对于文献的跨时空、跨学科理解,不仅是知识形态的改变,更激活了其内涵的文化精神,建构出“历史—当代”相连接的当代性意义世界。这就使今日的通识教育不再局限于一般的或者说以西方价值为内核的公民教育和批判精神,转而推动个体的社会化、本土化,高扬科技与人文的交叉,塑造一种具有超越性的共同体意识,最终培养出符合“君子不器”的、可以创造和驾驭“苏东坡数字人”这一类新型成果的复合式、高层次、战略性未来人才。

第二是基础与应用的融合。2023年2月,习近平总书记在主持中共中央政治局第三次集体学习时,着重阐述了强化基础研究的重要性,强调要有组织推进“战略导向的体系化基础研究、前沿导向的探索性基础研究、市场导向的应用性基础研究”[22]三种基础研究。尤其是“应用性基础研究”的提法更是直指“学”与“用”相分裂的痼疾——而这一点在传统的人文领域更是以“无用即大用”为由成了一种自傲。实际上,基础是源头,应用是牵引,从“文”到“献”的内化正是在应用转化的过程中实现的。尤其对于人才培养来说,如果没有(广义上的)就业前景,这个学科几乎就丧失了存在的合法性。以应用为导向的基础研究和人才培养,更加明确了目标指向和评价标准,倒逼综合改革的落地,打通了大学与社会的互动链条。

因此,一方面,数字文献学是应用数字技术来研究文献,另一方面,这也是数字技术为文献学开创了广阔的应用空间,促使其更好地服务于学术研究和社会大众,从而激活其生命力和生产力。从前述“苏东坡数字人”案例就可以看出,权威的古籍数据与专业的学术研究是基础、是源头,但如果没有数字科技的应用转化与产业赋能,这些数据就无法成为生产资料,最终也就无法形成生产力;与此同时,“苏东坡数字人”在媒体传播、城市IP发展、展览展示、文旅商融合以及人工智能驱动等方面面临的新场景、新机遇,也反过来对古籍数据的数据挖掘与知识服务、数字人人工智能的情感模型等新领域提出了更多更新、前所未有的技术与理论需求,这又引导和推动了对应学术研究的发展与创新,最终形成基础与应用融合的正反馈循环。

第三是传承与创新的综合。从推动中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展,到把马克思主义基本原理同中国具体实际相结合、同中华优秀传统文化相结合,再到建设中华民族现代文明,习近平文化思想不断将文化传承与创新的理念推向新高度。《中庸》讲“父作之,子述之”,《论衡·对作》有“圣人作,贤者述”,“作”为创新,“述”为传承。创新需要积累,需要专业的、跨学科的、跨文明的视野,需要发现问题,更需要具有使命感。创新与传承互促共生,创新因传承而生机绵延,传承因创新而波澜壮阔。这不仅是历史与未来相逢于当下,更是作者与读者、师与生、数与文的相互成就。大学教育的本质即在于人类文明基因的复刻和进化,既追求永恒不变的“形而上者谓之道”(《易经》),又以求新求变的“圣之时者”为典范(《孟子》)。

于“苏东坡数字人”而言,它既是对历史文化名人苏东坡的“复原”,又要努力实现文化意义上的“复活”,前者是传承,后者是创新,二者缺一不可。所谓“复原”意味着“苏东坡数字人”拥有苏东坡的全部知识、记忆、史实、精神等,所谓“复活”意味着“苏东坡数字人”要融入当今的时代,用他独特的精神面貌、思想深度、批判视角和人文情怀去对当下时代、当今世界进行活生生的观察、判断、表达乃至行动、实践,进而用苏东坡的文化精神来产生现实的影响和改变。

四、结语

随着时代的发展,“文献”一词的含义在不断变化。本文立足于“文献”概念原初含义的理解框架,将“文”与“献”纳入一个整体框架来进行理解,通过引入文化哲学、技术哲学的新视角探索一种新的“文献观”表达,即“文献”是一个符号系统,是人类进行一切生命活动的符号化记录。从文化哲学的视角,人是符号的动物,符号是人区别于动物的一个显著特点;从技术哲学的视角,符号是人体感官的外化与延伸,作为人与世界的中介的符号及其能力也可以被视为“符号技术”。

人类符号技术的发展史其实就是人类文化的发生史,数字文献技术这一作为人类思维与智能的外化与延伸的符号技术已成为当今人类符号技术发展的大势所趋,并使得数字人文成为必然。中华书局立足自身深厚的文化积淀与数字文献技术优势,首创研发了全国首位3D超写实历史文化名人“苏东坡数字人”,并从中摸索出了一些古籍文献数字化应用的全新方法论——这也必然伴随着人才培养的探索与创新。

落实到当下的文献学专业研究与教学而言,为了避免近代以来分科而治所导致的“人”与“学”之分,培养出既具有文史知识积淀和传统淑世情怀、又具有现代科技视野和基本数字素养的新生代学人,就需要做好专业与通识的结合、基础与应用的融合、传承与创新的综合,最终,在数字人文时代的新视野下,抓住机遇、守正创新,塑造未来大学教育的新形态。

The “New Document Perspective” in the DigitalHumanities Era and Its Implications for the Reform ofDocumentary Studies Education: A Case Study of ZhonghuaBook Company’ s “Su Dongpo Digital Human”

Guo Lin, Wang Jian

Abstract: In traditional Chinese culture, the concept of “wenxian” encompasses both the meaning of ancient classics and records (“wen”) and the scholars who master these classics (“xian”). However, the later discipline of documentary studies has, to some extent, lost the “human” dimension. To provide an understanding framework that is more aligned with the original connotation of “wenxian” and better suited to the current era of digital humanities, this paper attempts to introduce new perspectives from cultural philosophy and technical philosophy to propose a new “view of wenxian”, striving to integrate “wen” and “xian” into a holistic framework for interpretation. From the perspective of cultural philosophy, humans are the animals of symbols; from the perspective of technical philosophy, symbols are the externalization and extension of humans. Humans can create symbols and thereby create culture, and “wenxian” is precisely a symbolic system that relies on the symbolic writing and media technologies of the corresponding era. In the new era of digital humanities, the application of digital documents has become increasingly widespread. Digital document technologies have made the creation of digital humans of historical and cultural celebrities not only possible but also inevitable. At the same time, changes in symbolic technologies will inevitably lead to the upgrading and transformation of cultural forms and academic paradigms. Currently, the reform of research and teaching models in university documentary studies programs needs to strive to integrate professionalism with general education, basic theory with practical application, and inheritance with innovation. Only in this way can we shape a new form of future university education, create more outstanding cases like the “Su Dongpo Digital Human,” and effectively promote the creative transformation and innovative development of China’s excellent traditional culture.

Keywords: Cultural Philosophy; Technical Philosophy; Document Perspective; Digital Human; Documentary Studies; Digital Humanities

编辑 | 耿弘明

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[1]朱熹:《四书章句集注》,北京:中华书局,1983年,第63页。

[2]刘宝楠:《论语正义》卷3,北京:中华书局,1990年,第92页。

[3]杨伯峻:《论语译注》,北京:中华书局,2017年,第27页。

[4]恩斯特·卡西尔:《人论》,甘阳译,上海:上海译文出版社,2004年,第37页。

[5]恩斯特·卡西尔:《人论》,第38页。

[6]恩斯特·卡西尔:《人论》,第44页。

[7]郭明哲:《恩斯特·卡普:技术哲学奠基者》,《理论界》2008年第7期。

[8]黄旦:《延伸:麦克卢汉的“身体”——重新理解媒介》,《新闻记者》2022年第2期。

[9]赖黎捷、李明海:《从“人体延伸”到“思维延伸”:麦克卢汉与凯文·凯利技术哲学述评》,《重庆师范大学学报(哲学社会科学版)》2014年第6期。

[10]刘石:《文献学的数字化转向》,《文学遗产》2022年第6期。

[11]王军、张力元:《国际数字人文进展研究》,《数字人文》2020年第1期。

[12]习近平:《加强文化遗产保护传承弘扬中华优秀传统文化》,《求是》2024年第8期。

[13]贝奈戴托·克罗齐:《历史学的理论和实际》,傅任敢译,北京:商务印书馆,1997年,第3页。

[14]刘石:《文献学的数字化转向》,《文学遗产》2022年第6期。

[15]俞国林、王建:《数字人:用科技激活传统文化之美》,《光明日报》2023年1月4日第13版。

[16]王建、付小艳、张建丽:《从数字出版到数据产业再到内容元宇宙——传统数字出版的新型破局之路》,《出版人》2022年第11期。

[17]张寿安:《龚自珍论乾嘉学术:专门之学——钩沉传统学术分化的一条线索》,《学海》2010年第2期。

[18]郭琳:《新教育下的宗经与存古——从〈劝学篇〉和“癸卯学制”看张之洞的经学教育变革》,博士学位论文,北京大学,2017年。

[19]钱穆:《中国知识分子》,《国史新论》,北京:生活·读书·新知三联书店,2018年,第139页。

[20]钱穆:《现代中国学术论衡》,北京:生活·读书·新知三联书店,2001年,第94—95页。

[21]强世功:《数字智能时代的大学通识教育》,《复旦教育论坛》2023年第2期。

[22]习近平:《加强基础研究实现高水平科技自立自强》,《求是》2023年第15期。

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校对  |   肖爽

美编  |  王秀梅

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  • 时间:2026年5月16日(周六)14:00

  • 地点:首都图书馆 A 座报告厅(东侧玻璃门入口)

  • 主办:首都图书馆、商务印书馆

主讲人简介

冯志伟研究员:国家教育部语言文字应用研究所研究员、博士生导师、学术委员会委员,新疆大学天山学者。

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会议丨我用AI校古籍——我是“校书官”古籍大众智能整理计划(2026年)启动仪式暨海外汉籍资源汇聚与典籍活化前沿论坛

2026年4月12日 09:00

徐惠 2026-04-12 09:00 江苏

2026年4月10、11日,AI古籍整理计划启动暨海外汉籍论坛在山东大学举办。

转载自“古典文献学微刊”

感谢会务组授权发布!

排版:拊石

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“《语言文字应用》青年学者论学”第七期即将举办

2026年4月11日 09:01

徐惠 2026-04-11 09:01 江苏

《语言文字应用》青年学者论学第七期在长沙举办,聚焦语言文字与国家安全和发展战略。

转载自“语言文字应用杂志”

 青年学者论

“《语言文字应用》青年学者论学”第七期定于2026年4月10日~11日在国防科技大学军政基础教育学院举办,由《语言文字应用》杂志、国防科技大学军政基础教育学院联合主办。

1

论学主题

语言文字与国家安全和发展战略

2

主要环节

环节一:开学式

领导致辞

环节二:专家释讲

青年学者与专家就讲座内容交流释疑

环节三:青年论学

专家与青年学者就报告内容讨论交流

环节四:集体研讨

专家组织讨论交流并给予点评指导

环节五:对话辨析

专家与青年学者围绕主题自由对话

环节六:论学述评

专家对本期论学作述评总结

3

日程安排

0409下午(2)(再版)《语言文字应用》青年_08.png

0409下午(2)(再版)《语言文字应用》青年_09.png

 4

集体研讨环节分组

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5

专家简介
(按发言顺序排列)

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刘正江新疆大学党委常委、副校长,教授、博士生导师。新疆文化名家“天山英才”暨“四个一批”人才,国家语言文字推广基地(新疆大学)主任。兼任新疆维吾尔自治区名词术语译文规范化委员会委员、教材审读专家组成员、出版物审读专家组成员,《新疆大学学报(哲学社会科学版)》(维吾尔文、哈萨克文)编委会主任,新疆民汉语文翻译研究中心及教育部人文社科重点研究基地“西北少数民族研究中心”兼职研究员。长期从事语言安全、语言政策与规划、民族问题等领域研究,2025年入选教育部“国家语言文字关键领域领航计划”,担任“语言与国家安全”创新团队负责人。出版专著2部,主编出版新疆维吾尔自治区规划教材“高等院校中国少数民族语言文学专业(维吾尔语言)本科系列教材”;在《光明日报》《中国社会科学报》《新疆大学学报(哲学社会科学版)》等报刊发表学术论文50余篇;主持国家社会科学基金项目及省部级科研课题多项,其中国家重大委托项目1项;多份咨询要报获中央级及自治区主要领导批示。

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胡键同济大学当代中国马克思主义研究院副院长、长聘教授、博士生导师。主要从事全球化、全球治理、马克思主义与当代等研究,尤其擅长跨学科研究;兼任上海市社会科学普及研究会副会长;曾长期担任《社会科学》杂志社社长、总编;出版个人专著《中国式现代化的城市软实力建设》《“一带一路”倡议与提升中国文化软实力研究》《中国和平发展崛起进程中的软实力建设方略》《资本的全球治理》等10部;在《中国社会科学》《世界经济与政治》《世界社会科学》等重要刊物上发表论文170余篇,其中70余篇被《新华文摘》《中国社会科学文摘》、人大复印资料转载;主持了国家社科基金重点项目、后期资助项目、重大项目子课题,以及上海市社科规划项目等10余项。

梁晓波国防科技大学军政基础教育学院军事外语系教授、博士生导师。国务院政府特殊津贴专家,湖南省优秀青年社科专家,军队国防语言、军语建设、心理与认知域等领域专家,国防科技大学教学名师。主要从事国防语言、军事话语、国际传播和认知语言学的研究。主持国家社科基金重大项目等省部级项目10余项,出版著作等10余部,发表论文百余篇,获湖南省优秀社科成果一等奖。

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刘洪东山东大学外国语学院副院长、教授。文学博士,国家一流专业法语和法语语言文学学位点带头人,国际组织与全球治理新文科专业和国际组织与跨文化交流微专业负责人,外国语学院国别区域研究团队负责人,现任外国语学院副院长、教育部高等学校大学外语教学指导分委员会委员,英国谢菲尔德大学、比利时列日大学和法国雷恩政治学院访问学者,主要研究方向为法语教学法、语言政策与语言规划、法语国家与地区研究、国际化人才培养等。主持国家级和省部级研究等项目十余项,主编或参编国家级规划教材7册,主持开设慕课5门,出版著作4部,发表期刊论文和智库成果三十余篇,获得山东省教学成果奖特等奖和一等奖。

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马晓雷国防科技大学军政基础教育学院军事外语系主任、教授、博士生导师。北京外国语大学外国语言学及应用语言学博士。军队院校外语协作联席会委员、中国语文现代化学会-语言治理研究会常务理事、湖南省教学指导委员会委员、湖南省学位委员会学科评议组委员、湖南省翻译协会常务理事、国防科技大学学科领军人才培养对象、国防科技大学学术委员会专家库成员、国防科技大学首批青年拔尖人才培养对象。主要从事国防语言、军事语言技术、军事外语教育等领域研究。曾获湖南省社会科学成果一等奖、湖南省教学成果二等奖、三等奖。2010年获评北京市优秀博士学位论文,2011年获评全国优秀博士学位论文提名。立三等功1次。

END

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吴奖时刻丨张民教授:这份荣誉属于所有为人工智能事业默默耕耘的奋斗者

2026年4月10日 09:00

徐惠 2026-04-10 09:00 江苏

张民团队获吴文俊AI科技进步特等奖,其NLP技术达国际领先且应用广泛。

转载自“中国人工智能学会”

吴文俊人工智能科学技术奖

2026年3月29日,第十五届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼在常州隆重举行,现场颁发了科技贡献奖、科技进步奖、自然科学奖、技术发明奖及青年科技奖等多个重磅奖项,全方位致敬在智能科技领域深耕细作、勇攀高峰的先行者们。今天,我们将走近2025年度吴文俊人工智能科技进步奖特等奖获奖项目——深度自然语言理解和生成关键技术及应用

PART.01

『项目简介』

【成果名称】深度自然语言理解和生成关键技术及应用

【完成人】张民,李俊涛,陈科海,余正涛,肖桐,户保田,刘学博,李正华,骆卫华,王超超,李军辉,张梅山,高盛祥,黄于欣,朱靖波

完成单位】哈尔滨工业大学(深圳),苏州大学,阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司,昆明理工大学,智慧芽信息科技(苏州)有限公司,东北大学

【提名单位】哈尔滨工业大学(深圳)

第一完成人简介

张民教授

哈工大(深圳)特聘校长助理,计算与智能研究院院长,苏州大学未来科学与工程学院院长。ACL/AAIS  Fellow。国自然创新群体(A 类)首席科学家,国家杰青,“国家百千万人才工程”入选者,国家有突出贡献中青年专家,享受国务院政府特殊津贴。AFNLP 候任主席,ACL/SIGHAN 主席 (2020-2023)。研究方向包括自然语言处理、大模型、人工智能和 AI4SE。CSRankings NLP 领域个人和团队排名世界第一(2022-2026),Best Paper 5 篇(ACM MM 2022、COLING 2022 等)。提出以语言为核心的语言智能原生的人工智能新范式,团队自主研发“立知”Uni-MoE 全模态混合专家大模型,是国内高校唯一拥有完整自主知识产权、获网信办和工信部双认证的大模型,实现了大模型技术从“跟跑”,到“并跑”和“领跑”的跨越式发展。曾或现任 IEEE/ACM T-ASLP、CL、NLE、JCST、中国科学:信息科学、软件学报等 11 本国内外学术期刊编委和高级领域编委。

团队项目简介                   

团队风采

语言是知识的载体,文字是知识的固化,语言智能是人工智能的基石。项目团队几十年来聚焦语言智能研究,历经以语言学为基础的符号逻辑主义时代,以特征工程为核心的统计机器学习时代,以预训练和单一任务精调的深度学习时代,迎来了智能涌现的大模型时代。团队始终坚持“一个中心、两个基本点”的科学理念,即以“语言智能”为核心,以“语言结构与语义的深度理解”和“语义连贯与准确的高效可控生成”为基本点,提出了符号主义与连接主义有机融合、以语言为核心的语言智能原生的人工智能新范式,自主研发“立知”Uni-MoE 全模态混合专家大模型,攻克了多项智能建模技术难题。项目成果获多位诺贝尔奖得主、图灵奖得主 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 OpenAI 创始人等国际顶尖学者引用和积极评价,经院士专家鉴定达国际领先水平,并成功应用于阿里巴巴等几十家企业,支撑产品进口替代、打破国外封锁,近三年创收超 160 亿元,技术年调用量逾 6000 亿次,服务全球 200 余个国家和地区的数十亿消费者,月活设备超 6 亿台。

PART.02

『获奖理由』

本项目由哈尔滨工业大学(深圳)牵头,联合苏州大学、阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司、昆明理工大学、智慧芽信息科技(苏州)有限公司、东北大学六家主要完成单位,面向深度自然语言理解与生成这一人工智能核心领域,针对复杂语义理解、自然语言生成、跨领域适配等关键问题取得了突破性进展。主要技术创新包括:提出了复杂语言结构与深层语义的高精度理解方法,融合了多源符号知识的高效可控文本生成范式和混合专家驱动的垂直领域自适应框架,建立了深度语言理解新体系,实现了语义精准、一致连贯的文本生成,并增强了跨模态、跨领域的自适应能力。项目技术已在多个行业头部企业大规模落地应用,取得显著经济与社会效益,有力推动行业创新与技术进步。整体技术达到国际先进水平,产业应用成效突出,推广前景广阔。

中国人工智能学会副理事长赵春江院士为张民教授颁奖

获奖感言

能获此奖,莫大荣焉!我们深知,这份荣誉不仅是授予我们的,更是授予所有为人工智能事业默默耕耘的奋斗者,是对自然语言处理和“智能涌现”大模型时代的充分认可!

衷心感谢中国人工智能学会和吴文俊人工智能科学技术奖励委员会。吴先生等前辈们在新中国诞生之初百废待兴中开创中国人工智能研究之先河,励精图治,使中国成为唯一能和美国并跑的人工智能强国,中国人工智能学会成为中国最具权威性的人工智能学术组织。

人类社会已经进入人工智能时代,时代飞速发展,人类社会将被重塑,人类面临前所未有的挑战和机遇。让我们一起,抓住这一历史机遇,为实现我国人工智能科技自立自强、中华民族伟大复兴和全人类的人工智能事业快乐幸福地工作和生活!

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新书推荐 |《面向大数据的社会网络分析与文本挖掘:语言与网络的力量》

2026年4月10日 08:31

2026-04-10 08:31 湖北

Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks提出了前沿的方法和工具,弥合了文本挖掘与社交网络分析研究之间的鸿沟,同时也为分析大规模文本和网络数据提供了新的见解。

《面向大数据的社会网络分析与文本挖掘:语言与网络的力量》(Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks)提出了前沿的方法和工具,弥合了文本挖掘与社交网络分析研究之间的鸿沟,同时也为分析大规模文本和网络数据提供了新的见解。这些工具旨在满足商业分析师和研究人员的需求,以助力开创性分析结果的产生。

本书首先对社会网络分析和文本挖掘给出了明确定义,并融合了作者在该领域广泛研究中精心挑选的方法和工具。随后,重点演示了词汇与网络之间的相互作用如何释放大数据分析的全部潜力。书中的核心亮点是 Semantic Brand Score (SBS),这是一种通过文本分析评估品牌重要性的多功能且强大的指标。以上内容均通过实际应用和案例研究得到了证实与阐述,展示了这些分析方法在支持变革和优化管理决策方面的价值。书中还介绍了一款专门的软件工具,帮助用户执行文中详述的各项分析。

该书是商业领袖、营销专业人士、政策制定者、研究人员和大学生的必读之作。它为提升公司绩效和社会行动成效提供了实用的洞察和可操作的建议。全书写作风格兼顾了专业性与易读性,使资深研究人员和初涉该领域的读者都能理解其中的复杂概念。

作者介绍

安德烈亚·弗龙泽蒂·科拉东

Andrea Fronzetti Colladon

Andrea Fronzetti Colladon在罗马第三大学(Roma Tre University)担任教授,并负责领导商业与集体智能实验室(Business and Collective Intelligence Lab)。他致力于研究组织与个人的沟通、决策及变革模式,通过解码复杂系统为管理决策提供科学依据。他的研究融合了网络科学、自然语言处理和机器学习方法,并与社会科学、心理学和人文学科理论相结合,体现了深厚的跨学科底蕴。他发明了语义品牌评分(Semantic Brand Score)和OCEAN™变革管理模型(OCEAN™ Change Management Model),旨在将学术洞察转化为组织领导者可用的实践工具。其学术足迹涵盖了与麻省理工学院集体智能中心(MIT Center for Collective Intelligence)、东北大学(Northeastern University)和西奈山医院(Mount Sinai Hospital)等国际顶尖机构的广泛合作。作为多部学术著作的作者,他的代表作品包括本书以及《引领有意义的变革》(Leading Meaningful Change),这些著作为理解语言与网络在数据分析中的力量提供了重要框架。此外,他还通过教学与咨询服务于TIM(TIM)、Enel(Enel)和萨奇广告(Saatchi & Saatchi)等知名企业,助力团队应用创新管理工具并在复杂环境中提升竞争力。

罗伯托·韦斯特雷利

Roberto Vestrelli

Roberto Vestrelli现为意大利佩鲁贾大学(University of Perugia)工业与信息工程专业的博士候选人。他与安德烈亚·弗龙泽蒂·科拉东教授(Andrea Fronzetti Colladon)合著了《大数据的社会网络分析与文本挖掘:词汇与网络的力量》(Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks)一书,展示了其在大数据分析领域的学术造诣。罗伯托·韦斯特雷利(Roberto Vestrelli)的研究方向集中于社会网络分析、文本挖掘及其在商业、环境治理与社会科学中的应用。他的研究成果涵盖了气候风险信息披露对企业价值的影响、媒体在塑造能源叙事中的作用,以及大语言模型在评估新闻自由时的表现等前沿课题。此外,他还参与开发了针对GDELT数据库(GDELT)的文本重构工具,并致力于通过大数据方法分析非洲地区的外国直接投资决定因素。通过将语义品牌评分等量化指标应用于数字营销与服务管理,他为理解复杂网络中的言论力量提供了重要的技术支持与理论视角。

出版信息

书名:《面向大数据的社会网络分析与文本挖掘:语言与网络的力量》(Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks)

作者:Andrea Fronzetti Colladon, Roberto Vestrelli

出版时间:2025年6月20日

出版社:Routledge

DOI:

https://doi.org/10.4324/9781003504849

内容简介

本书系统展示了语言与社会网络相互交织所产生的深刻影响。该书的核心论点在于,文本与社会联系并非彼此孤立的两类对象,而是在持续互动中共同塑造人的观念、态度乃至更广泛的历史进程。作者以跨学科的研究视野,将社会网络分析(social network analysis, SNA)与文本挖掘加以整合,旨在揭示大数据表象之下更为复杂的社会关系结构与意义生成机制。

在方法层面,本书首先从社会网络分析的基本概念出发,细致介绍了节点、边、中心性和社群发现等关键工具,并说明这些分析框架如何被用于识别非正式领导者、追踪信息传播路径以及刻画群体内部的互动模式。随后,论述转向文本挖掘领域,涉及语料预处理、命名实体识别、情感分析等核心技术。全书最具特色之处,在于将二者加以有机结合:作者不仅将文本转化为词汇共现网络,还提出了语义品牌评分(Semantic Brand Score, SBS)这一指标,用以衡量某一品牌、概念或议题在社会话语中的重要性、关联性与记忆度。

本书试图回应的一个关键问题,是传统大数据分析中结构维度与语义维度之间长期存在的割裂。在海量非结构化文本的处理中,单纯依赖词频统计往往难以揭示更深层的意义关系,而复杂的机器学习模型虽然具有较强的预测能力,却常常因其“黑箱”特征而缺乏充分的可解释性。针对这一局限,本书提出了一条兼具理论解释力与方法可操作性的研究路径,即通过考察词语之间的连接关系来界定其意义生成方式。与此同时,它也在一定程度上克服了传统问卷调查中常见的响应偏差问题:通过对电子邮件流、社交媒体评论等自然生成数据的分析,研究者能够更接近群体行为与决策过程中的“诚实信号”,从而获得对社会互动模式更为真实的把握。

对于数字人文研究而言,这本书具有明显的方法论启发意义。它既可被视为连接计算分析与人文解释的桥梁,也可被视为重新审视文化、历史与社会现象的一种分析透镜。借助书中所提供的工具与案例,研究者得以超越传统质性细读的单一路径,在大规模文本数据中识别潜在的主题演变、话语结构与权力关系。无论是分析媒体报道、法律文献,还是文学文本——例如书中讨论的《爱丽丝梦游仙境》——这种方法都展示出较强的解释潜力。它不仅有助于重构历史语境中话语如何被策略性地使用,例如俾斯麦对电报文本的修辞性处理,也能够用于考察当代社会在气候风险、人工智能等议题上的认知偏向与舆论形成机制。

章节目录

一、 语言与网络的隐藏力量:统一分析方法

二、网络分析:核心概念与指标

1 社会网络分析

2 基础术语

3 从头构建网络

4 全网络指标

5 聚类与社区

  5.1 聚类

  5.2 社区发现

      5.2.1 Louvain 算法

6 相似性度量

  6.1 Jaccard 相似性

  6.2 SimRank 与其他度量

  6.3 同质性与同类匹配

7 网络拓扑结构

8 网络鲁棒性与韧性

  8.1 碎裂化度量

  8.2 网络拓扑对其鲁棒性的影响

9 节点中心性

  9.1 度中心性

  9.2 接近中心性

  9.3 中介中心性与结构洞

  9.4 特征向量中心性

  9.5 独特中心性

10 关键角色

11 考虑时间:互动性度量

  11.1 轮换领导力

  11.2 贡献的响应性与平衡

  11.3 同步性

三、文本挖掘

1 语料库预处理

  1.1 描述性统计

2 命名实体识别

3 关键词提取与文档分类

  3.1 文档分类的特征提取

  3.2 文档相似性

  3.3 寻找同义词和相关词汇

4 内容分析

  4.1 新颖性与信息量

  4.2 可读性与数值强度

  4.3 情绪挖掘

  4.4 代词与关系词

5 构建自定义度量:效度与信度

四、从语言到网络

1 构建词网络

2 语义品牌评分

  2.1 品牌形象与联想

  2.2 提高品牌连接性

3 网络主题模型

五、文本挖掘与社会网络分析的集成:案例研究与应用

1 媒体报道揭示了领先科技公司的品牌重要性吗?

  1.1 理解语料库特征

  1.2 寻找最相关的语料库内容

  1.3 衡量科技巨头的语义重要性

  1.4 理解品牌重要性的驱动因素

  1.5 区分语义重要性的正负驱动因素

2 评估工作的未来:哪些工作最容易受到人工智能颠覆?

  2.1 从在线新闻中识别 AI 技术

  2.2 AI 的角色

  2.3 衡量暴露程度

  2.4 创新度量

3 数据驱动的职场文化提升方法

  3.1 区分正面评论与负面评论的因素是什么?

  3.2 主题模型与多语言分析

  3.3 内容分析

4 通过 Airbnb 评论的文本挖掘评估纽约市的城市体验

  4.1 空间自相关与价格相关性

  4.2 城市特征相关性

  4.3 品牌形象

章节摘要

第一章

语言与网络的隐藏力量:统一分析方法

语言和网络在塑造历史、文化和人类行为方面拥有巨大的力量。本引言章节探讨了词汇如何通过精心构建的叙事产生激发情感反应、驱动社会变革或引发冲突的潜力,正如 Franco-Prussian War 期间的 Ems Dispatch 所证明的那样。与此同时,通过 Social Network Analysis (SNA) 描绘的人类联系揭示了维系社会、影响领导力并推动运动的隐藏结构。当 Text Mining 与 SNA 的技术工具相结合时,会产生极具价值的洞见,从而使人们能够更深入地理解决策过程和社会动态。基于这一观点,本章介绍了支持复杂系统研究的分析工具,阐明了语言和网络如何塑造人类互动以及社会结果。

Words and networks hold immense power in shaping history, culture, and human behavior. This opening chapter explores how words, through carefully crafted narratives, have the potential to evoke emotional responses, drive societal change, or initiate conflicts, as demonstrated by the Ems Dispatch during the Franco-Prussian War. At the same time, (human) connections – mapped through social network analysis (SNA) – reveal the hidden structures that bind societies, influence leadership, and drive movements. Invaluable insights emerge when the techniques and tools of text mining and SNA are combined, enabling a deeper understanding of decision-making processes and social dynamics. In line with this view, this chapter introduces analytical tools to support the study of complex systems, shedding light on how words and networks shape human interaction and societal outcomes.

第二章 

网络分析:核心概念与指标

本章介绍了(社会)网络分析的基础与高级概念,为理解网络如何辅助研究复杂现象奠定了坚实基础。内容从定义网络及其核心组成部分(如节点与边)展开,解释了如何利用来自访谈或非结构化来源的数据来表述和分析社会现象。通过引入中心性指标,本章使读者能够识别网络中处于战略位置的节点,并探讨了聚类与社区,重点介绍了在图谱中检测这些结构的技术。讨论进一步延伸至识别社会系统中的关键角色,以及理解网络位置变迁所带来的影响。此外,本章还探索了动态网络分析,概述了考察随时间演变的互动动态的方法,并引入了诸如轮换领导力等指标。依托作者的专业积累,本章对其实际科研工作中应用最广、影响最大的指标和技术进行了实用的、以研究为导向的综述。本章并不追求面面俱到,而是旨在为读者提供掌握并应用基础与高级概念所需的核心工具。

This chapter introduces fundamental and advanced (social) network analysis concepts and builds a foundation for understanding how networks help study complex phenomena. It begins with defining networks and their main components, such as nodes and edges. The chapter explains how to represent and analyze social phenomena using data from interviews or unstructured sources. It introduces centrality metrics, enabling readers to identify strategically positioned nodes within a network, and examines clusters and communities, focusing on techniques to detect them in a graph. The discussion extends to identifying key roles within a social system and understanding the implications of positional changes in a network. The chapter also explores dynamic network analysis, outlining methods for examining time-evolving interaction dynamics and introducing metrics such as rotating leadership. Building on the authors’ expertise, this chapter offers a practical, research-driven overview of the most impactful metrics and techniques used in their scientific work. Rather than aiming for exhaustive coverage, it focuses on equipping readers with essential tools needed to grasp and apply both foundational and advanced concepts.

第三章 

文本挖掘

本章全面介绍了文本挖掘与自然语言处理(NLP),重点探讨了分析大规模非结构化文本数据的实用技术。内容涵盖了数据预处理、情感分析和命名实体识别等核心方法,并特别侧重于词网络的构建与解读。文中展示了评估文本特征(如新颖性、信息量和复杂性)的基础及高级方法。此外,本章还突出了社会网络分析在考察词汇关系中的创新应用,为文本数据分析提供了独特的视角。

This chapter offers a comprehensive introduction to text mining and natural language processing (NLP), emphasizing practical techniques for analyzing large-scale unstructured text data. It covers core methods like data preprocessing, sentiment analysis, and named entity recognition, with a particular focus on constructing and interpreting word networks. We present basic and advanced approaches for evaluating textual features, such as novelty, informativeness, and complexity. We also highlight the innovative application of social network analysis to examine word relationships, offering a unique perspective on textual data analysis.

第四章

从语言到网络

本章探讨了将文本数据转化为网络的方法,以及利用社会网络分析技术对其进行分析的优势。文中强调了结合文本挖掘与网络分析以理解词汇间关系的强大力量,并阐述了该方法在市场营销和自然语言处理等领域的应用。本章还介绍了 Semantic Brand Score,这是一种通过网络分析衡量文本数据中品牌或概念重要性及记忆度的综合指标。最后,我们展示了这些方法的实际应用,包括品牌形象分析以及一种新颖的主题模型构建方法。

This chapter explores the transformation of textual data into networks and the benefits of analyzing them using social network analysis techniques. The chapter emphasizes the power of combining text mining and network analysis to understand relationships between words and how this approach can be applied to fields such as marketing and natural language processing. The chapter also introduces the Semantic Brand Score, a composite indicator designed to measure the importance and memorability of brands or concepts within textual data by leveraging network analysis. Lastly, we demonstrate practical applications of these methods, including brand image analysis and a novel approach to topic modeling.

第五章

文本挖掘与社会网络分析的集成:案例研究与应用

本章通过四个案例研究阐明了整合网络分析与文本挖掘技术的价值。第一个案例研究利用 New York Times 的在线新闻文章,评估了四个科技品牌的 Semantic Brand Score。第二个案例研究探讨了人工智能对劳动力动态的影响,其数据基础源于专利和职位描述。第三个案例研究聚焦于从 Glassdoor 收集的某全球咨询公司员工评论,展示了识别组织优劣势感知的有效方法。最后一个案例研究则通过挖掘 New York City 的 Airbnb 住客评论,利用非结构化文本勾勒出该市的各类城市特征。虽然目前已有大量用于 Social Network Analysis 和 Text Mining 的软件包,以及 R 和 Python 等编程语言的函数库,但能有效融合这些方法的图形界面应用仍较为匮乏。由本书作者之一开发的 SBS BI 软件集成了前述章节讨论的网络分析、文本挖掘及词网络分析技术,为研究者提供了针对这些方法的集成化解决方案。

This chapter presents four case studies that illustrate the value of integrating network analysis and text mining techniques. The first case study assesses the Semantic Brand Score of four technology brands by analyzing online news articles from the New York Times. The second case study explores the influence of artificial intelligence on workforce dynamics, using textual data from patents and job descriptions. The third case study focuses on employee reviews for a global consulting firm collected from Glassdoor, showcasing methods to effectively identify perceived organizational strengths and weaknesses. The final case study examines Airbnb guest reviews in New York City, leveraging unstructured text to map various urban characteristics of the city. While numerous tools and software packages are available for social network analysis and text mining, along with extensive libraries for programming languages like R and Python, few graphical interface applications effectively combine these methodologies. The SBS BI software, developed by one of the book’s authors, incorporates the network analysis, text mining, and word network analysis techniques discussed in the previous chapters, providing an integrated approach to these methods.

章节选读

第一章

语言与网络的隐藏力量:统一分析方法

社会网络分析(SNA)是一种方法论路径,用于描绘由相互连接的实体所构成网络的结构、关系与动态从根本上说,SNA 关注的是对个体、组织,或任何一种(社会)系统之间关系的映射与测量。这些连接通常被称为“边”(edges),它们将各个实体——也就是“节点”(nodes)——连接起来,形成网络框架。SNA 的历史根源可以追溯到社会学与人类学。当时,研究者试图理解社会结构与亲属体系。然而,直到计算工具和图论出现之后,SNA 才真正发展成为一门坚实而有前景的分析学科。随着我们所处的世界日益互联互通,分析和解释周围复杂系统的能力也变得愈发重要。今天,SNA 的应用已经远远超出社会科学本身,延伸到诸如生物学领域——例如研究蛋白质相互作用;流行病学领域——例如追踪疾病传播;商业领域——例如识别关键影响者;以及网络安全领域——例如检测计算机网络中的脆弱点。

当某一现象被以网络形式分析和表征时,对其结构和连接的考察能够揭示大量关于其运作方式的信息。例如,在一个社会系统中,高度连接的个体,亦即“中心节点”,可能在影响信息扩散方面发挥关键作用。而系统中的边缘节点虽然看似不那么重要,却可能提供接触新信息的机会,或在不同社群之间充当桥梁。同样,SNA 还可以用于评估复杂系统的韧性、适应性与脆弱性。例如,在一个高度中心化的网络中,移除一个关键节点便可能导致整个系统碎裂。相反,在一个更加去中心化的结构中,失去单一节点对整体功能的影响则较小。想一想,在对抗流行病或病毒时,正确切断一个人际网络中的连接是何等关键。

另一方面,文本挖掘是从大量非结构化文本中提取有价值信息和模式的过程。在一个被电子邮件、社交媒体帖子、文章、评论、访谈转录稿等数字内容所充斥的世界里,文本挖掘为我们提供了一套工具,使我们能够将海量文本数据转化为结构化数据。文本挖掘植根于自然语言处理(NLP)、计算语言学和信息检索。起初,它的应用相对有限,主要涉及一些较为简单的任务,例如从文献语料中提取关键词,或进行文档分类。然而,随着机器学习和人工智能的进步,文本挖掘已经扩展到更广泛的复杂技术之中,例如情感分析、主题建模以及实体识别。文本挖掘的应用几乎没有边界。企业利用它分析顾客评论和社交媒体讨论,从而依据消费者反馈调整策略。法律专业人士借助它筛查成千上万份文件,识别与案件相关的信息。在学术界,研究者则可以利用文本挖掘分析科学论文或文学作品,发现那些本来可能被忽略的趋势与洞见。

文本挖掘真正的挑战,在于人类语言的非结构化本质。语言丰富、复杂,并且高度依赖语境,这使其难以用传统统计方法加以分析。词语常常具有多重意义,语境会深刻影响理解,而不同语言之间的语法结构又可能存在巨大差异。本书讨论了多种文本预处理、分类和分析技术,旨在将表面上的混乱转化为有意义的结构化信息。我们也强调文本挖掘在不同领域中的实际应用,通过现实案例展示文本数据如何能够被有效利用。例如,我们表明,只要分析得当,文本就能够揭示潜在情绪、识别新兴趋势,并为理解人类行为提供有价值的洞见。到目前为止,我们已经介绍了两门看似彼此分离的学科。前者聚焦于从人类语言中分析并组织信息内容,后者则聚焦于组织和解释社会关系与互动。那么,这两个领域之间的连接究竟是什么?语言研究与网络研究之间的联系又在哪里?对此,我们已经可以从一个应用场景中找到部分答案:思考我们的大脑如何运作,以及为什么我们能够记住所读到或听到的内容。

正如前文所示,当词语变得令人难忘时,它们就拥有塑造命运或引发革命的力量。那么,究竟是什么决定了可记忆性?可记忆性并非纯属偶然;它是语言、结构和内容经过有意识选择之后,与人类心智发生共鸣的结果。词语和话语的可记忆性,对于理解它们如何影响人类行为至关重要。当令人难忘的词语被内化时,它们会塑造我们的感知,并驱使我们以某种特定方式行动。长期以来,研究者一直试图解释,为什么有些事物会被记住,而另一些则不会。很多人能够立刻认出某个鞋类品牌,或准确回忆起自己在商店里与谁交谈过,却很难记住购物清单上的项目。一个多世纪以来,心理学家始终在试图理解,究竟是什么因素决定了词语与文本的可记忆性。人类语言是表达和传递复杂思想的一种极其强大的工具。它的力量在于其组合性本质:意义不仅由单个词语决定,也由它们的线性结构和相互关系共同决定。对这两个方面——即词语意义及其连接关系——进行分析,有助于回答一个关键问题:为什么有些概念比其他概念更容易被记住,为什么某些词语更具可记忆性。Aka 及其同事发现,可记忆性的一个关键因素,在于我们的大脑会将词语与特定的语义类别联系起来。例如,像 uhm 和 damn 这样的口语词与俚语更容易被记住;与死亡相关的词语,如 bury 和 kill,也更容易被记住;与宗教相关的词语,如 altar,也同样如此。

语义记忆,也就是对一般知识与事实的记忆,在词语记忆中发挥着重要作用。我们的大脑和记忆是以联想方式运作的;也就是说,一个词之所以能留在我们脑中,是因为它与记忆中已经存储的某个概念发生了连接。因而,那些意义深厚、带有情感负荷、或与个人经验相关的词语,更容易被记住,这一点并不奇怪。按照 Tulving 的说法,语义记忆就像一个巨大的关于世界一般知识的存储系统,其中包括事实、概念和意义。因此,语义的认知层面,关涉的是大脑如何借助通过语言被调取和操控的储存信息,来表征抽象与具体概念。词语之所以会变得令人难忘,是因为它们在我们内心深处激起了某种共鸣——要么唤起与经验相连的情感,要么连接到先前获得的知识。传统观点通常认为,词语的结构(以及连接关系)与其意义是在大脑中分开处理的:前者由额叶区域处理,后者由颞叶区域处理。然而,Shain 等人在一项最新研究中发现,这两个要素实际上是通过同一个广泛分布的额颞脑网络来处理的。人脑的这种运作方式意味着:当我们阅读或聆听一个句子或一段话语时,大脑并不会把结构与意义分离开来;二者是同时并且整合地被处理的。

语义学研究的是语言中的意义,研究词语和短语如何表达思想、传达观念。但正如前文所指出的,人类语言不仅具有语义,也具有结构,也就是词语彼此如何关联、如何连接。词语会受到其所处语境、句法和语法结构的塑造。例如,请看这个句子:The bank closed at 5 PM。bank 这个词可以指金融机构、河岸,甚至可以指飞机的一个倾斜动作。语义学帮助我们识别这些可能的意义,但句子的结构及其中其他词语,尤其是动词 closed,则提示这里所说的是一家金融机构。类似 at 5 PM 这样的时间表达,又进一步澄清了这一解释。由此可见,一个词的意义,是通过它与其他词语的互动而形成的。因此,文本分析不能排除对词语连接关系的研究,因为词语的意义往往与其关系网络不可分割。

那么,有哪些工具可以用统一的方式分析词语的意义及其连接关系?本书最后几章试图回答这一问题,我们提出了一些分析方法,将词语与其关系纳入同一个统一框架之中加以考察。

例如,当我们把网络分析应用于文本时,就可以揭示词语之间的关系,以及这种相互连接性如何影响它们的可记忆性与影响力。网络分析使我们能够对术语、短语以及更广泛文本结构之间的连接进行可视化与量化。通过研究语义网络,我们学会把语言视为一个由相互连接元素构成的复杂系统,正如社会网络将人与人之间的关系加以映射一样。在这种网络中,节点可以代表词语或短语,边则代表它们之间的连接,例如共现关系。借助这一视角,我们能够识别出那些在传统分析中并不容易显现的模式与结构。例如,通过绘制一篇演讲或一段文字的语义网络,我们可以识别出那些充当“枢纽”的关键词——即在整个话语中高度连接、并对整体信息产生显著影响的词语。这些枢纽词对于文本的可记忆性可能至关重要,因为它们能够锚定内容,并促进回忆。同样地,应用于文本的网络分析还可能揭示文本的模块化结构,呈现不同主题或议题如何相互连接,并共同服务于一则信息的整体意义。本书表明,网络分析一旦与文本分析结合,就会成为剖析语言复杂性的强有力工具;它不仅使我们能够以统一方式理解各个组成部分,也使我们能够理解这些组成部分如何共同生成意义。

将社会网络分析与文本挖掘整合起来,为理解人类行为带来了一个新的维度。网络并不仅仅关乎谁与谁发生连接,正如词语也绝不仅仅是孤立的发声。二者结合起来,构成了一幅由互动、影响与意义交织而成的复杂织锦。通过同时分析个体、组织,甚至观念之间的关系,以及它们所使用的语言,我们就能够以前所未有的方式洞察信息如何流动、决策如何形成,以及人们如何回应其周围世界。例如,通过结合网络与词语的力量,我们就能够描绘、分析并理解媒体如何塑造某一位领导人或某一政治党派的形象。当某个政治人物在语义网络中处于中心位置时,他可能会在公民心中留下强烈印象。设想一个政治品牌频繁出现在新闻报道中,并经常与深嵌于媒体话语中的多样化主题或概念联系在一起,例如慈善、可持续性或移民议题。这个政治品牌就可能在潜在选民心中脱颖而出。实际上,只要观察媒体话语所生成的词语网络,便有可能预测选举结果。然而,网络分析与语义分析的结合,并不限于政治领域。这种方法可以应用于广泛的行业与场景。以推动能源转型这一挑战为例:我们如何确保像 energy community 或 green transition 这样的概念能够在消费者心中引发共鸣,并进而影响其行为?如果仅仅依赖这些术语出现的频率,一场单纯的媒体宣传攻势可能远远不够。真正使这些概念具有影响力的,是意义与词语连接方式的结合——也就是,这些信息如何与共同价值、日常关切或未来愿景发生联系。某些词语被如何、有意识地安放在媒体话语结构之中,往往决定了一场行为变革是否能够成功;正如精确校准过的修辞既可能引发冲突,也可能促进和平。

同样,企业传播材料,如新闻发布会或年度报告,也可以被分析,以揭示企业在大流行病、气候风险或社会议题参与等关键问题上的关注程度。这些文档中所形成的词语网络,不仅有助于衡量企业讨论这些问题时的强度,也有助于衡量其承诺的一致性与深度。总之,本书从理论与实践两个层面,为如何运用词语与网络的力量提供指导,重点讨论社会网络分析、文本挖掘及其整合应用。

以上内容来自书籍官网

https://www.taylorfrancis.com/books/mono/10.4324/9781003504849/social-network-analysis-text-mining-big-data-andrea-fronzetti-colladon-roberto-vestrelli

经数字人文资讯小编翻译整理而成

如需转载,请后台私信联系

编辑 丨魏翔

校对 丨洪冰凤

排版 丨罗斯鹏

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一个开源的AI《史记》知识库与26个可复用构造知识库Skill,57万字史记,10万个实体、3185个事件、7652条关系全部结构化

2026年4月9日 16:01

01fish 2026-04-09 16:01 北京

项目介绍

shiji-kb:一个开源的古籍知识工程项目。做了两件事:

第一,用AI将《史记》130篇、57万字全部转化为结构化知——18类实体近10万次标注、3,185个事件、7,652条关系、675项知识单元;

第二,把整个过程沉淀为26个可复用的知识库构造方法论Skill文档,覆盖从校勘到知识推理的9大阶段。换一部书,管线不变,参数调整,即可构造新的知识库。

传统文史研究的核心困境是人力瓶颈,而中国古典文献的总量以亿字计,这个宝库还没有被充分挖掘。这个项目最开始的初心是要回答一直以来的问题:AI能否把"皓首穷经"从数十年压缩到数周?AI能否把知识变为活的?

当前实践下来答案是肯定的。一个人加一群AI Agent可以完成全部工作。现成果以及方法论已开源,欢迎参与一同创造。

项目创作者为西瓜(鲍捷),一个研究人工智能知识工程30+年的文史爱好者。

Github地址(开源)

https://github.com/baojie/shiji-kb

(这个项目处于频繁更新状态,内容在不断丰富和调整,AI在把知识变为活的,这个知识库也是一个活的)

在线体验

https://baojie.github.io/shiji-kb

(文末有交流群,开放出来,非常期待收到更多反馈)


核心成果

类别

数量

说明

文本标注

130篇,57.7万字

18类实体语义标注,100%覆盖

实体

12,380词条,99,214次标注

人名4,112、地名1,861、官职2,158等18类

事件

3,185个,11类事件类型

98.7%事件已标注公元纪年(前2700年~前87年)

事件关系

7,652条,9种类型

含1,876个跨章换乘(互见/共人/共地/同期)

事件地铁图

130条线路

支持缩放/拖拽/搜索/实体链接/原文引用

知识单元

434事实 + 241技能

7,497个实体关联

方法论Skill

26个文档,9大阶段

可复用,适用于其他任何书籍

核心数据总览

内容细节详见:给《史记》加上语法高亮:一个人+一群AI的55小时


功能特性

语法高亮:18类实体,一眼看懂谁在哪里做了什么

打开任何一篇,古文不再是黑字白底的方块字——人名、地名、官职、时间、朝代、邦国、氏族、身份、制度、族群、器物、天文、生物、数量、神话、典籍、礼仪、刑法,18类实体各有颜色。平均每6个字就有一个实体被识别上色。对话也被标记——斜体加淡褐底色,让"王侯将相宁有种乎!"从叙述中浮现。

这是18类实体+年表和事件

图片

语法高亮效果

五体分布

除了语法高亮之外,我还做了语义排版,这个也处于实验状态当中,做了第一章,词和句层面的工作都开启了。

语义排版,如下图:

图片

三家注弹窗:一千年前的注释即点即现(实验中,本月上齐)

裴骃《集解》、司马贞《索隐》、张守节《正义》——已对齐到正文的具体句子。鼠标悬停,注释自动浮现。不用翻书,不用离开页面。

这目前是实验项目,只做完了第一章,本月上齐,在 labs 那个文件夹。

三家注弹窗

事件知识图谱:3,185个事件 + 7,652条关系

从130篇中提取了3,185个历史事件(战争、继位、政治、改革、家族等11类),98.7%标注了公元纪年。事件之间建立了7,652条关系——因果、延续、包含、对立、互见等9种类型,其中1,876条跨章关系让分散在不同篇章的同一段历史重新连接。

事件类型分布

事件地铁图:用地铁线路的方式看历史(实验中,本月更新)

130篇 = 130条地铁线路,3,185个事件 = 3,185个站点,跨章关系 = 换乘连线。支持缩放、拖拽、搜索,点击站点可跳转到原文。时间轴横跨公元前2700年到前87年——整部《史记》的全景图。

事件地铁图

实体索引:12,380个词条,18类分类页面

所有实体汇总为结构化索引,每类一个独立页面(人名、地名、官职、时间、朝代、邦国、器物……共18类)。含595条别名映射(刘邦=沛公=汉王=高祖=高帝=刘季),644处语义消歧。点击任何实体,看它在130篇中的全部出处。

实体索引

知识单元:434项事实 + 241项可操作的历史技能

事实层:434项知识单元,覆盖人物传记、诸侯国、军事战役等14个主题。每项含定义、上下文、关联实体、原文出处。

技能层:241项从《史记》叙事中提炼的实战案例——治国理政57项(如推恩令:用分封瓦解诸侯)、军事战略54项(如背水一战:置之死地而后生)、外交谈判24项。不是成语,是有时间、人物、过程、结果的完整案例。

知识单元

十表渲染:两千年来最难用的年表变好用了

十二诸侯年表——15列×637行,362年间14个政权——在纸质书上几乎不可用。现在:表头吸顶、交替行背景色、悬停高亮、表内实体照样标注。

十表渲染

史记争霸游戏(实验中)

基于知识图谱数据的策略游戏。人物能力值来自《史记》记载,势力版图来自标注的地名关系。

由于我本人在游戏这块技能有限,因此我只完成了第一步,这块期待游戏方面的朋友一起来创造。

游戏目前在这个仓库下:https://github.com/baojie/shiji-kb/tree/main/app/game

史记争霸游戏


26个方法论Skill:换一部书,可上手构建

这是整个项目最有价值的部分,《史记》只是一个起点。 《史记》处理过程中的skill已完整沉淀下来,是一套可复用方法论。

目前的skill整个框架,还是比较粗糙的,会慢慢改进。

26个Skill文档,覆盖从原始文本到知识应用的9大阶段:

九步管线

你可以用这套skill来分析你选定的任何书籍。

每个阶段都有详细的操作文档:

阶段

Skill数

核心文档

干什么

校勘

1

SKILL_01

多版本比对,底本校正

结构分析

6

SKILL_02~02f

章节切分、段落编号、结构语义分析

实体构建

4

SKILL_03~03e

18类NER标注、消歧、多轮反思审查

事件构建

5

SKILL_04~04e

事件提取、十表处理、纪年推断、年代审查、年份消歧

关系构建

2

SKILL_05a~05b

9种事件关系、人物关系+家谱

本体构建

1

SKILL_06a

词表→分类树→OWL/RDF

逻辑推理

1

SKILL_07

矛盾检测、规律发现

SKU构造

1

SKILL_08

知识单元化

应用构造

3

SKILL_09~09b

阅读器、地铁图、游戏化

可以看到,在这个skill框架当中,后面几个类别的skill比较少,我当前主要工作主要放在了前面,这一整套skill会持续迭代,发布出来也是期待收到更多反馈。

换一本书,需要调整的只是: 实体类型(佛经需增加"佛教术语"类)、体裁分类(编年体和纪传体提示词不同)、别名规则、年份体系。框架不变,参数变。

扩展路线:

目标

字数

现状

史记(已完成)

57万字

汉书、后汉书、三国志

~200万字

近期

二十四史全集

~4,600万字

中期

资治通鉴系列

~700万字

中期

诸子百家、四库全书

数亿字

远期

扩展路线


怎么用这个项目

一、直接在线阅读(零门槛)

打开 https://baojie.github.io/shiji-kb ,选章节即可。

推荐体验路线:

顺序

看什么

链接

1

项羽本纪——鸿门宴、乌江自刎,最精彩的叙事

007章

2

刺客列传——荆轲刺秦,对话高亮效果最佳

086章

3

十二诸侯年表——362年全景,感受表格渲染

014章

4

实体索引——按人名/地名/官职分类浏览

索引首页

5

事件地铁图——130条线路的全景历史

地铁图

6

史记争霸——策略游戏

游戏

二、搭配AI使用(研究/创作)

git clone https://github.com/baojie/shiji-kb.git 

仓库里的结构化数据(JSON/Markdown)可以直接喂给Claude、GPT等大模型:

数据目录

内容

适合问什么

kg/events/data/

3,185个事件+关系

"秦统一六国的完整时间线"

kg/entities/data/

12,380个实体+别名

"韩非和李斯的所有交集"

kg/chronology/data/

380位君主在位年+公元映射

"公元前260年发生了什么"

kg/genealogy/data/

帝王世系图

"刘邦的后代有谁当了皇帝"

kg/relations/data/

人物关系网络

"项羽阵营的核心人物关系"

ontology/skus/

675项知识单元

"《史记》中有哪些外交策略"

数据目录

三、用Skill处理其他任何书籍(开发者)

这是项目最大的复用价值。26个Skill文档在 skills/ 目录下,每个都是完整的操作手册。

最简路径:

将这些skill和你的文本,交给claude/或者任何agent,根据这一套方法论,帮我构造一个xxx知识库。

每个Skill文档包含:输入输出规范、标注规则、质检工具、常见错误、反思修正流程。直接照着做就行。

skill 你可以用在任何编程助手来调用。创作者使用的是claude code,若你没有安装,此处非常推荐上手,安装地址为 Claude Code 安装与使用教程(新手超详细版)

四、做内容创作(素材引擎)

创作场景

怎么用

历史小说/剧本

kg/events/

 查事件时间线,kg/relations/ 查人物关系

历史游戏

ontology/skus/

 的241项技能直接转化为游戏技能卡

短剧/短视频

ontology/eureka.md

 里的洞见就是现成的选题

教学备课

实体索引页面按类别浏览,配合三家注弹窗

学术研究

事件关系做一致性检验,自动发现记载矛盾

创作场景


知识结构化之后,会发生什么

项目在知识提取过程中意外发现了20多个跨章洞察——这些不是预设的研究假设,而是知识图谱结构化后自然涌现的模式:

知识涌现


写在最后

这个项目的核心价值不是"给《史记》加了颜色"——是把"书变成知识库"这件事的完整方法论开源了。

26个Skill、9大阶段、每个工序都有lint和validate工具。一个人加AI,用同一条管线,可以处理任何书籍。《史记》57万字是第一个试验田,二十四史4,600万字是下一步,列表非常长,逐步让几千年积累的文字全部结构化。

关于这个项目,只开启了1%,欢迎共同来迭代。知识工程的所有问题,在当前AI时代都已经解决,只剩下我们坚定执行和创造。

最终愿景:建立一个由AI Agent维护和持续进化的知识网络,让任何人都能以问答、可视化、推理的方式探索数千年的智慧。

在线体验:https://baojie.github.io/shiji-kb

GitHub:https://github.com/baojie/shiji-kb

非常期待和你一起探索各种 AI 增强阅读的可能性,欢迎来群里和项目创造者直接交流

图片

若群满了,可以加  18501790646 备注ai阅读


调研 & 撰写:AI(Claude)
主导 & 审校:01fish

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数字人文:文科在人工智能时代的定力与新出路

2026年4月9日 18:01

原创 联盟观察 2026-04-09 18:01 北京

从“文科消亡论”到“文科抢手潮”,舆论场在过去一年间经历了戏剧性的反转。2026年春招季,“大厂月薪3万疯抢文科生”“AI叙事设计师”“人机交互伦理顾问”等话题接连登上热搜。与此同时,“文科无用”“文科危机”的论调从未真正消失。

看似矛盾的现象背后,本质上并非文理之争,面对新技术革命,所有学科从业者都必须直面“如何应变”之问。

有研究者指出:“一个仅擅代码编写而不理解代码将服务于何种人群、产生何种社会影响的程序员,难以在人工智能时代保持核心竞争力。”同样,一位仅知埋首故纸堆而对数字工具一无所知的人文研究者,亦难在人工智能时代发出属于自己的声音。

技术从不“偏袒”任何一个学科,它只会鼎力相助那些善于驾驭它向善的人。那么,文科如何以技术之力激活人文之思?答案,藏在“数字人文”里。

从“文科价值”到“数字人文”

在技术浪潮中,文科真正不可替代的价值从未改变,只是表达方式需要更新。

技术擅长回答“怎么做”,而“做什么”“为什么做”需要文科进行价值判断。当AI在工具理性层面越走越远时,恰恰需要文科来回答“应该往哪走”。技术可以提供答案,但无法回答更关键的问题:这些答案意味着什么?它们将把我们带向何处?

“而这正是文科长期承担的任务。问题不在于文科“该不该存在”,而在于它能否以新的形态存在——不是被保留下来的旧文科,而是被重构出来的新文科。”郭英剑老师在《中国科学报》 (2026-03-24 第3版 大学观察)如是说。

数字人文,正是这一重构的重要路径。一名数字人文专业的毕业生,也许在文化遗产机构里从事数字档案的知识图谱构建,也许在科技企业中参与文化类大模型的内容策略与价值对齐。他们既保留人文研究的批判性思维与阐释传统,又掌握数据建模、文本挖掘、空间分析等数字方法,形成“问题导向、方法多元、实践驱动”的综合素养。

政策与专业布局

数字人文的发展,已从学术探索上升为国家战略与教育实践。

政策层面

《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》明确提出:深化新文科建设,强化科技教育和人文教育协同,让人工智能助力教育变革。这为数字人文的发展提供了顶层设计与制度保障。

专业建设层面

数字人文的发展格局已初步形成。2022年,教育部正式将数字人文纳入《普通高等学校本科专业目录》。目前,全国已有15所院校获批设立数字人文本科专业。

数字人文专业发展联盟成立与发展

2025年1月,数字人文专业发展联盟在北京成立,由中华书局古联公司联合25家高校共同组建。仅一年,联盟理事单位已从25家增至近50家。该联盟聚焦专业发展方向与路径、师资培训、课程设置、人才培养与就业、数字人文实验室建设等议题,为数字人文教育的标准化、国际化与可持续发展提供了平台支撑。

点击图片购买《中国数字人文发展报告》一览中国数字人文发展全貌,内含数字人文专业介绍、相关政策、就业前景与相关机构名录等。

课程与培养——复合型人才的锻造路径

数字人文要培养的是“兼具人文精神和科技素养的复合型人才”。从培养目标、课程体系、教学模式到评价管理体系,各高校正在展开系统性探索。

以内蒙古师范大学蒙古学学院为例,作为国内第一个开设数字人文本科专业的院校,其专业定位强调产学研融合——人才培养、学科研究和产业服务三位一体。在课程体系建设中,紧密结合社会需求,融合传统与新兴,兼顾学生背景多样性以促进文理交叉,并强化实践与实验教学环节。

从多所院校的课程设置来看,数字人文专业通常包含三大模块:人文基础课程(文史哲核心)、技术工具课程(编程、数据库、可视化等)、交叉应用课程(数字档案、文化遗产数字化、人文知识图谱等)。这种结构使学生既保有深厚的人文底蕴,又具备驾驭数字工具的能力。

中国数字人文官网:https://nav.dhcn.cn/

实践成果——数字人文的落地与突破

数字人文并非空中楼阁,已在文化遗产保护、学术研究、文化传播等领域取得实质性突破。

“数字敦煌”:通过三维扫描、VR技术,将莫高窟“搬”到全世界,实现文化遗产的永久保存与全球共享。

故宫博物院:数字化文物建档、智慧展览,让文物“活”起来,使公众得以突破时空限制亲近历史。

“九歌·推敲”小程序:由清华大学中华传统文化智能实验室和数字人文研究中心研发,借助人工智能技术,将“推敲”功夫落地为一套可操控、可解释、可回退的智能化写作流程,让诗词爱好者拥有自己的“韩愈”。

中华智慧阅读空间:古联公司依托中华书局古籍经典资源,深度融合智能交互投影与AIGC技术,研制了《天工开物》《本草纲目》等沉浸式智慧阅读空间,实现从“读书”到“入书”的认知升维。

这些案例表明,数字人文正在使人文研究从“解释世界”向“改变世界”延伸。

就业前景——复合型人才的广阔空间

数字人文人才就业方向多元,前景广阔:

  • 文化机构:

    博物馆、图书馆、档案馆,负责数字化项目的规划与实施;

  • 政府部门:

    参与文化产业数字化升级;

  • 教育研究机构:

    从事数字人文教学与研究;

  • 企业与新媒体:

    文化企业、互联网公司,从事数字内容策划、数据分析、信息架构等工作。

热门岗位包括数字内容策划、数字资源管理员、文化遗产数字化专员等。据行业调研,数字人文领域人才缺口持续扩大,复合型人才更受市场青睐。

结语

从“文科消亡论”到“文科抢手潮”,这一年多的舆论反转,与其说是文科的命运转折,不如说:技术越发展,人类对意义、价值、伦理与文明的理解需求就越强烈。

文科不会因AI而消亡,它将借势改变——不是变成另一种东西,而是回到它本该在的位置:在技术飞速奔跑时,提醒人们不要忘记为什么出发。

数字人文,正是这种改变的实践形态。它以交叉融合的学科特质,培养兼具理论深度与技术能力的复合型学术力量,为人文研究的当代转化与体系创新提供了坚实基础。对于每一位身处浪潮之中的主体而言,与其被“文科生”或“理科生”的标签定义,不如主动成为学习者与创造者——去拓展技术的边界,也去追寻科技与人类的意义。

技术改变的是能力,人文守护的是方向。 这或许就是从“消亡论”到“抢手潮”背后,最值得我们记住的那条线。

END

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转载丨数字人文专业发展联盟正式成立

首届数字人文专业发展联盟年会暨第六届清华数字人文国际会议在昆明学院成功举办

会议通知丨融合与边界:人工智能时代的数字人文发展新进阶

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杨庆峰|智能增强工具与新型生产关系的构建

2026年4月9日 09:01

2026-04-09 09:01 浙江

智能增强工具与新型生产关系的构建

原载于《理论探索》2025年第4期

摘要〕

        人工智能作为增强工具逐渐取得了共识,如通过大模型工具实现了知识增强、推理增强,可穿戴、外骨骼工具实现了身体增强。因此,智能增强是通过人工智能工具反思智能科技对人类的增强效应及新型生产关系构建的规范性范畴。人工智能若作为工具性存在,生产关系依然是基于人-人的,劳动具有社会性、属人性;人工智能若作为智能体存在,生产关系的变革就成为必然,必须与新质生产力相耦合,劳动者将演变为人-机融合的形态,劳动对象从实在存在演变为虚拟存在,劳动工具消融在主体中或者取代人类主体。

〔关键词〕

        智能增强工具,新质生产力,新型生产关系

杨庆峰复旦大学科技伦理与人类未来研究院研究员复旦大学哲学学院教授、博士生导师

当前,人工智能理解存在着一种规范性特征:人工智能用来增强人类而不是取代人类。然而,这一理解并不是静态的,还需要注意到未来的变化。总体来说,人工智能理解的未来变化是从无人工智能的工具进化为具备自主性的智能体(agent)。在这一特征前提下,生产关系与生产力的关系问题也将发生根本的翻转:以智能科技为代表的生产力走在了生产关系的前面。换句话说,这些智能科技正在提高生产力并呼吁与之相适应的新型生产关系类型。从劳动过程来看,机器劳动成为可能,劳动活动的属人性、社会性前提变得摇摆;劳动主体将演变为人-机协同体;劳动工具将消融在主体之中或者取代主体;劳动对象已经从实在对象变为虚拟存在;更可能的是,随着企业智能体的运用,未来工厂完全可能会出现智能体同事。鉴于此,本文将讨论智能增强工具如何构建形态多异的生产关系以及如何理解这种新的生产关系。

一、智能增强工具:人工智能理解的规范性特征

笔者曾经讨论过当前我们时代的特征这一问题,初步的结论是无论从国家战略还是从事物本质层面看,数智时代已经取代智能时代、信息时代成为我们当前所处时代的最好概括。在人工智能本质的理解中,工具论成为很显著的一个叙事特征,深深地隐藏在不同群体关于人工智能叙事中。人工智能领域存在四种叙事类型:科学化叙事、科幻化叙事、媒介化叙事和诗意化叙事。科学化叙事中科学理性最强、技术想象最弱;媒介化叙事中实用理性最强、技术想象最强;科幻化叙事中则科学理性弱化、技术想象最强;诗意化叙事中科学理性适中、技术想象适度。从不同的叙事中窥到其中隐含的工具论前提。

工具论观念在科学化叙事中表现尤其明显,这种叙事强调人工智能是一个独特的工具。人工智能科学家李飞飞指出人工智能是一个文明意义强大的工具。人类文明发展的轨迹是我们创造工具,是为了让生活变得更好。当然,工具也可能被滥用,这就更需要我们思考如何使其更好地服务于人类。这正是李飞飞“以人为本的人工智能研究所”的根本理念。也正是因为人工智能是一个具有文明意义的强大工具,接下来的事情是尽早建立将人类福祉置于核心位置的理论框架。因此,以人为本的人工智能最重要的就是赋能于人的理念。在她看来,思考人工智能与人类的关系建立需要遵循两个原则:尊重人类的主体性和尊重人性。第一个原则是避免将人工智能作为主语,因为将人工智能作为主体会剥夺人类的主体性;第二个原则是开发和使用人工智能过程中,尊重每个人渴望健康、希望富有成效、渴望成为受人尊重的人的品性。在2025年法国人工智能峰会上,李飞飞提出了一个以人为本的三原则和人工智能治理框架。三原则给人印象深刻:尊严、能动性和社区;治理框架强调应该摆脱科幻、意识形态以及割裂化思维。摆脱科幻意味着把治理放置在经验的数据与严格的研究之上,强调人的理性;摆脱意识形态意味着要防止滥用误用,也是强调人的理性;防止割裂思维意味着要把人工智能看作是一个生态系统,开源才能发展。

在剩下的三种叙事中,都是反思工具论设定的。诗意化叙事和科幻化叙事中,将人工智能看作是工具的理解是被反思和批判的。海德格尔在《技术的追问》中重点批判了工具论的观念,强调了现代技术的集置本质。在集置中,人和一切对象都变成了持存物。从这一观念出发,人工智能作为现代技术的极致形式更是如此,成为“存在升级”的主导因。科幻化叙事更是突出人工智能和机器人的自主意识,这种叙事突出人与机器的对立,如果机器仅仅是一般工具,那么冲突无法达到极致。媒介化叙事对于工具论这一平淡观念也是拒绝的。出于对公众的引导,即便是承认工具论观念,也是把这种观念导致的社会效应最大化。所以,在四种不同叙事中,对于人工智能的理解存在着极大差异:从工具到主体。如果我们继续追问人工智能的工具性,那么面临的两个问题:人工智能是体现什么关系的工具?它是什么性质的工具?

人工智能是体现什么关系的工具?人工智能与使用者的关系一直是学者们讨论的话题。DeepMind根据通用性和成效将通用人工智能划分为笨手(no AI)、熟手(emerging,胜过一些)、能手(Competent,胜过50%)、专家(expert,胜过90%)、大师(Virtuoso,胜过,99%)、超人(superhuman)。我们可以看到辅助、增强、协同等三种关系都有所体现。熟手与能手意味着人工智能工具可以超出50%的一般人做事情,这对于使用者来说,发挥协同作用没有问题。因为在科研领域,已经胜过了大多数的研究生;协同的关系已经出现在专家层面,在这个层面,人工智能工具已经胜过90%的人。大多数的教授专家与人工智能工具可以分工协作,完成目标任务。还有一类大师,则会对使用者进行必要的指导。此时人工智能开始指导使用者,类似于导师。在这个划分中,笨手不仅不会产生帮助,还会减少使用者的效率。至于超人作用,还没有具体的论文进行研究。我们只能从文学作品中获得一些启发,人类要突破自己的感官和知识的限制,必须达到超人层面。在尼采那里,凡人则通过三级变形——骆驼、狮子和孩子——达到超人,能够实现权力意志的自由支配。

人工智能是什么性质的工具?我们从两个最常见的概念谈起:人工智能作为日常工具(tool)和人工智能作为科研工具(instrument)。在不同场景中,人工智能作为工具出现。如家庭场景中有扫地机器人、服务场景有迎宾机器人、商业场景经常见到咖啡机器人等。这些工具略有智能成分,实现特定功能。作为日常工具的人工智能和生活世界高度融合,成为很重要的辅助工具。但是人工智能作为科研工具则有极大的专业特殊性,可以看作是身体器官的延伸。比如在AI4ScienceAI4Social Science领域,人工智能是作为科研工具起到作用,在科学研究准备阶段、科学研究进行阶段、科学研究发展阶段以及成果分享阶段发挥着不同的作用。人工智能作为科研工具很容易让我们想到现象学的例子。现象学工具箱里有很多范畴工具。如今,人工智能已经表现出明显的现象学特性,因为众多的人工智能工具已经让学术研究者感到眼花缭乱,这在很大程度上增加了学术界的负担。此时,所谓的辅助、增强和协同作用反而大受影响,甚至会对研究者造成不必要的扰乱。

 然而,这种工具论的理解却存在着明显的问题。哲学上的反思在于如果是技术,那么工具可以被替换。因为需要不同,所以可以采用不同的工具。对于人工智能来说,如果是作为笨手、熟手和能手,这种替换的概率还是很大的。然而进入专家和超人层面,恐怕就不是那么容易更替的了。如今例如ChatGPTDeepSeek等大模型被使用顺手了,那么它很难被放弃,此时工具论的观念限制就会出现。约书亚·本杰明(Yoshua Bengio)从另外一个角度指出了工具论存在的问题。“很多人都希望人工智能可以成为工具。但智能体(Agent)作为一个自主的实体,有自己的目标,会自主选择如何实现这些目标,希望智能体成为工具就有些一厢情愿了。”在海德格尔看来,把现代技术看作是人类的活动和满足人类需要的方法的工具论观念并没有看到现代技术集置的本质特性,看不到现代技术呈现为一种天命。这种海德格尔式的理解对于人工智能来说始终触不到痛点。现在国内的学者看到了人工智能与人类的双主体特性、看到了人工智能具有的能动性这一关键点。赵汀阳看到了人工智能会演变为新的主体,带来新的存在论问题。主体意识觉醒或者能动性呈现是“新主体”独有的特性。“由于大量应用需求的推动,以及‘接受’评价原则的采纳及相关研究的深入和成果推广,人工智能技术的发展已形成了一种新的可能性:在不远的将来,某些人工智能产品或技术载体如情感交互机器人,会被部分大众接受为‘非人非物、亦人亦物’的第三种存在物。”非人非物的“第三种存在”是人工智能的独特规定性。所以从两位学者的论述中可以看出,人工智能作为新的主体、人工智能作为第三种存在都显示了人工智能具有的一种超越工具的规定性。这一转变让我们意识到对人工智能的工具论理解存在的局限。

对人工智能的工具论反思导致的可能性出路,我们要进行追问。很多学者开始提出人类与人工智能出现了一种共在、协同、协调的关系,在这种关系中,人工智能表现为具备甚至超越人类主体的存在,双方为了完成共同生存和进化而共在一个宇宙。为了适合这一规定性,人工智能需要新的规定性。

人工智能作为智能体(agent)存在,表现出能动性(agency)。在这一规定中,人工智能与环境、场景、语境形成了良性互动,能够适应环境的演变、对来自环境的危机作出及时反应,采取最优化行动。无论是在强调历史过去的人类数据构造的环境下,还是来自机器合成的数据构造的环境下,都能够作出上述行为。这一点意味着人工智能可以很好地利用合成数据,而不只是会产生模型崩溃这样唯一的结果。模型崩溃的担忧来自一种线性思维:机器在错误的数据基础上产生新的合成数据,无限下去,必然会产生灾难性后果。但是,错误的数据只是在传统人类中心立场下的判断结果,而非机器认可的数据。对于机器来说,数据是否可以识别才是有效的标准。就如同01形式的数据可能被解读,而其他形式的数据是无法被解读的,因此也就没有意义。此外,“无限下去”的设定如同回形针的设定一样,机器设计者不允许出现无限的情况,机器自身也不会允许自身无限无效率地运行下去。

此外,智能体与包括人类在内的环境因素必然会合成在一起。因此人工智能作为系统将是另一个重要的规定性。此处的系统并不是一个控制论系统,一个封闭式的机器依靠自动性运转,而是人类掌控着这个自动进程。此处的系统主要突出的是与智能本身无限繁殖特性相关的扩容性。但是对于智能系统来说,它会通过不同的接口(interface),其中最为主要的代表形式是应用程序编程接口,这是一种程序之间的接口。主程序随时通过特定的机制调取其他子程序。接口类似于人体的关节,使得不同的智能体程序产生关联,从而构成一个系统。所以人工智能系统是通过一种特定接口如应用程序编程接口实现行动的系统,只要赋予不同对象以接入的可能性,最终会实现万物互联的一个总体系统。

 因此,我们通过对人工智能工具论的分析最终展现了对人工智能理解的变化,反思工具论理解的狭隘,将作为智能体、系统总体的人工智能面貌呈现出来。在这个过程中,一种类似于第三世界的观念——“第三种存在”——被提出来,但是非人非物过于模糊。作为新的主体的人工智能始终是哲学阐述,也就是诗意化叙事的构造物,展现了构造智力自身的精细结构,同时人工智能具有人格这样的心理学阐述。人工智能系统被视为人格所需的三个核心条件:自主性、心智理论和自我意识。可以说让我们感受到对人工智能在内的智能科技有了一个总体把握。而在智能科技与数智时代的变迁中,生产力与生产关系也获得了进一步分析的智能化背景。

二、数智时代生产关系与生产力关系模式的四种类型

“形成与新质生产力相适应的生产关系”是最近理论界讨论的问题。但是从历史角度看,生产关系与生产力的关系问题一直以来都是学术界关心的问题。20世纪60年代前后,中国学界曾有过一场生产关系与生产力的关系的讨论。李达指出劳动过程涉及劳动者、劳动工具和劳动对象等三个要素;“人类的劳动”是社会的劳动,具有社会性、在基于人的社会关系中进行,人类劳动的特征贯穿在各个历史形态中;相比之下,经济学领域则讨论生产关系与生产力的关系问题。这个时期以农业为例,呈现出生产关系走在了生产力前面的特征。

我们将在不同情况下考察生产关系与生产力的关系问题的不同模式,最终指向与新质生产力相适应的生产关系如何理解?“不同情况”是一个权宜称呼,它指代我们对生产关系与生产力的反思要建立在人工智能理解的嬗变逻辑下理解。当人们把人工智能看作是一般工具时,理解依然处在传统生产力阶段;当人们意识到工具的增强性,有着一种突破的可能性;但是只有人们充分理解人工智能具有的能动性规定,也就是说突破了工具论思维时,我们才可以说进入新质生产力的了解中。我们将通过四象限构筑生产力与生产关系的框架便于展开分析。

 第一种情况是传统生产关系与传统生产力的关系问题。传统生产力主要是指与农业时代、工业时代相适应的生产力。从动力形式来说,比如来自畜力、蒸汽动力和电力。当前人力被比喻为牛马,这在一定程度上将人还原到自然力。人在无技术装备的情况下,靠体力来进行劳动,那么还是停留在自然层面。蒸汽动力和电力是来自于人工的力量,或者是所谓的工业技术的力量。与这种生产力共在的生产关系就呈现为二元的关系,比如奴隶与奴隶主、农民与地主、工人与资本家。从劳动过程来看更为清楚。劳动主体是作为依附个体的人,或者是没有技术装备或者有技术装备;劳动对象是实在对象,比如种植农产品和生产工业产品;劳动工具是无智能的工具,只是按照物理原理组装的工具而已。从适应关系的性质来看,这种关系是一种非实质性适应,其实质是一种比喻性描述。畜力、蒸汽动力、电力的使用之后出现二元社会关系的划分,人们会想当然地将二者看作是因果关系。但是这或许类似于原始思维的效果,把两个相继出现的现象如布谷鸟、春天看作是具有因果关系,而忽略了对其内在关联的阐述。

 第二种情况是新型生产关系与传统生产力的关系问题。这种关系状态下,生产力依然是传统的,比如自然能源消耗型的技术占主导,如石油、畜力在社会中继续使用。但是生产关系会发生变化,因为随着社会制度的变化,二元结构本质上发生变化,随之进入的是一种来自外在影响的新型生产关系的出现,比如合同关系的出现。这种关系是现代社会变迁的产物,合同作为一种新的形式成为维护人与人之间权益的方式,受到当事人意愿决定和时间的限制。原先的二元层次之间存在着生死冲突的可能性,而且在常规时期,双方默认了不可变更,只是在特殊时期才出现反抗。新的二元形式中,主体具有了自由选择的可能性。从动力形式来说,没有变化,依然处在工业时代或者农业时代;从劳动过程来看,首先劳动者发生了变化,作为独立个体的人开始出现,可以按照理性作出自由选择,而且能够获得一定技术的加持;劳动工具、劳动对象与上述基本相同。从适应关系来看,新的生产关系开始呼吁新的技术的合理运用,具备理性的人利用老的技术。理性的人与老的技术始终表现出各种不适应性的冲突。

 第三种情况是传统生产关系与新质生产力的关系问题。新质生产力是随着信息技术、智能技术等新兴技术出现而形成的范畴。新质生产力不仅是技术类型上的新,而且也是性质上的新。如果是技术类型上的新,那么只可以成为新型生产力,更多是表达了生产力的指向上的新,体现了科技的伦理关怀,如科技向善、智能向善;如果是性质上的新,也体现了指向构筑人民的美好生活,如通过各类数字技术可以确保数字福祉、通过智能技术可以构筑未来智能化生活,做到智能养老、智能护幼。但此时,生产关系落后于生产力的变化。以自动驾驶汽车为例,旧有的法律无法考虑将汽车看作是责任主体,所以面对自动驾驶汽车的事故责任划分时显得力不从心;还有智能科技提出许多全新的问题,而现有的法律制度没有办法应对这种变化。所以这种落后是非常明显的。而新的技术创新需要更好的法律法规加以保护和约束。从劳动过程来看,劳动主体没有发生一些变化,停留在自由选择的个体层面,但是劳动主体必须意识到人类与智能工具之间具有的多种复杂关系;劳动工具带有了一定的智能性,称之为具备智能的工具。按照Deep Mind的划分,进入了熟手、专家,甚至大师的水平。人工智能语言模型在感知道德专业知识方面可与专家伦理学家相媲美,也就是说达到了专家水平。劳动对象出现了很多新的形式,如数字劳动对象、机器劳动对象等。

   第四种情况是新型生产关系与新质生产力的关系问题。在这种关系中,新型生产关系可以从多个方面进行呈现。劳动主体不但有自由意志,还有更强大的推理、感知和记忆能力,甚至抵达超人状态,这是增强人类的问题。增强人类将成为新型生产关系的一个重要变化。增强人类可以从两个层面进行理解,其一人类利用药物、神经技术和智能技术对个体的增强,从而出现所谓的增强人类,这种增强技术与人类的融合是永久性的或者是无法断开的连接。这个维度的极致形式就是超人的出现。而且不是比喻意义上的超人。其二是人类借助各种智能增强工具实现的增强,个体可以作出选择能够断开连接。此外,生产关系中出现了新的关系形式,如机器人同事、虚拟同事或者增强同事。这种关系无疑是新鲜的,机器人超强的同理心、超强的推理能力会给人类造成倒逼。大模型在社会情境判断方面可以胜过人类。社会情境判断(SJT)是一种标准化的心理测试工具,提供行为选项,让参与者选择最适当与最不适当的行为。这意味着在人机共存的关系中,机器能够优于人类进行情境判断并处理好社会关系。当然未来工厂甚至可能出现的情况是人类完全退场,工厂原先人声嘈杂的情况不再有,只剩下自动机器运转的声音;黑夜不再有人需要加班,不再有灯光。因为机器无休止的运转,不再需要所谓的光源。原先的适用关系将会有实质性适应作为内涵充实起来。与原先的比喻性适应不同,这种适应已经有各种关系类型开始呈现出来,比如智能契约关系用来约束超级人类与超级机器、共在关系引导人类与超级智能体的相处等。在这种关系中一切都是全新的有待于讨论的问题。

三、智能增强工具的本质与新型生产关系变革

总体来说,数智时代下构建适应新质生产力的生产关系要对劳动主体和劳动工具的新特征有认识。在这一基础上,才能理解劳动过程发生的性质变化。

首先,劳动过程出现性质的变化。人类劳动的社会性、基于人类关系进行的两种性质会发生逐渐地改变。如果人工智能作为一般工具性存在,那么在新型生产关系的构建时,“人类劳动”或者劳动的主体依然是没有本质变化的,这种劳动依然是基于人-人的,具有社会性、属人性。因为工具无法改变使用者的本质规定,所以这种社会性和属人性依然是不变的,在问题出现时或者责任的承担上,依然是使用者承担责任。“在人工智能发展中的‘对齐问题’上,人工智能带来的危害从根本上说来自于人工智能的研发者、制造者和使用者。因此,需要规范和约束的不是人工智能技术本身,而是研发、制造和使用人工智能的人。”在赛博格主体下,劳动性质还保留社会性、与人相关,但是已经变得微弱;而在纯粹的机器主体下,劳动的社会性、人际性会完全消失。因为对于机器而言,社会性是不存在的。机器与机器之间只是系统构成的关系,从本质上看,是功能耦合的结果,没有社会性可言。而没有社会性、属人性的劳动关系不存在。但是生产关系依然会存在。因为机器生产创造的价值却是实在的。就如同数字流量带来财富可以进入流通领域,购买商品。但是数字流量本身却没有任何的属人性。

其次,劳动主体会发生两个方面的变化。一方面,人类劳动主体依然存在。人类在通用目的工具或者通用人工智能的加持下实现增强,这也就是上面所说的智能增强。智能增强会以两种形式与人类实现融合,嵌入与非嵌入。未来主体会成为赛博格形式,比如利用脑机接口进行融合;还有装着外骨骼设备进行各种劳动。利用大模型实现增强,能够处理额外的任务;另一方面,机器劳动主体逐渐涌现。自动机器、智能决策系统会逐渐取代传统人类角色而变成劳动主体。比如在一些工厂已经出现了智能安全检查员取代了人工检查。劳动主体成为机器或者平台,比如在生产中人工智能利用合成数据生成新的数字产品。人工智能科学家的出现就属于这种形式。在生物医药领域,人工智能科学家在虚拟实验室从事科研工作。诸如DeepSeek等可以撰写科学论文等。目前以DeepSeek-R1为代表的开放模型用于科学研究的尝试已经从这里开始了,覆盖数学和神经科学研究。“选题包括生物信息学、计算化学、认知神经科学等。”这些都说明知识生产主体发生的变化。如果人工智能作为agent存在,生产关系的变革就成为必然。从生产关系的主体来看,会出现新的主体形式。

 (1)独立个体:人-机、机-机。比如我开着一辆自动驾驶汽车,借助车上的导航装置行进。在这个常见的现实场景中,人与汽车相对,人类司机控制着车辆,去往人类设定的目的地。如果是一般的非智能汽车,那么掌控权完全在人手中,当然,出现问题也只是司机走神或者疏忽犯错。但是如果是L3级别汽车,L3自动驾驶指的是在特定条件下,车辆能够完全自主驾驶,驾驶员可以在系统请求时接管车辆。这种级别的自动驾驶被称为“有条件自动化”,因为它依赖于特定的场景,如高速公路,在这些条件下系统可以完全接管驾驶任务。在高速路上,驾驶系统掌管驾驶任务。此时驾驶系统掌管汽车就成为另一个关系模式。如果是L4级汽车,那么要求系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。在这种关系中,驾车的人与汽车是可分离的,我们称之为独立个体。

 (2)复合实体:在复合主体中,会出现多种类型,比如人-机与人、人-机与机、人与人-机、机与人-机。因此,生产关系会出现非人的形式,比如人机协同关系、人机协调关系、人机共在关系等。与新质生产力相符合生产关系类型根基不是单个实体,而更可能是人-机融合的存在对象。

第三,劳动工具也会发生变化。然而,我们想说的是,这种成见需要反思。当我们站在人工智能的另外一个规定性上,这种成见的牢固性就会发生变化。按照陈小平的看法,人工智能产品是非人非物的第三类存在。大胆设想一下,第三类存在最终会以超级智能的形式出现。本文指出,要认识到人工智能作为工具性存在特征,因为在伦理规范的范围内,人类的主导地位始终要确保,而人工智能的辅助作用就要保持着;还要认识到人工智能的主体性变化。无论人们是否承认,人工智能作为新主体的齿轮已经发生转动,趋势难以避免。有两种力量在推进这个转动。一些学者通过赋予人工智能的人格、道德地位、自我意识来确保其主体性。另一些学者较为聪明地将这个问题转变为准主体或者拟主体来处理,认识阻力没那么大了。但是一切都是悄然在发生变化。

第四,劳动对象也会发生极大的变化。以能源开采为例,以往是开采地球自然资源,如石油、天然气、煤炭,或者利用风能等,自然资源是实体对象。但是数智时代中劳动对象会成为数字对象。在这种情况下,数据就变成了资产,变成了财富。如果一个公众号能够吸粉10万人以上,就能够带来明显受益。不少平台也给出免费、各种各样优惠措施来吸引用户,用户的数据就构成了保障。因此,数字经济成为与实体经济相并列的新的经济形式,生产劳动对象也变为数字对象。从劳动对象来看,虚拟对象开始层出不穷,比如各类数字产品开始出现。笔者曾经在上海当代艺术博物馆看到一个数字艺术作品,艺术家把观众看新闻产生的微表情用3D打印设备打印出来,从而作为展品放在场馆中展览。倘若能够进入商品流通,恐怕每个个体都要回购自己的情感数字品。勒汉·埃拉舍科(Reham A.Elsheikh)等指出,可以采取创新的深度卷积网络(AA-DCN)模型识别出包括愤怒、悲伤、快乐、轻蔑、厌恶、惊讶、恐惧和中性等八类情感。从适应关系角度看,传统的个体关系根本无法与新质生产力相适应。

从上面分析看出,劳动主体、劳动工具和劳动对象的变化意味着劳动过程的性质变化。这种变化表现为劳动主体从人到非人的变化的性质变化,劳动对象从实在对象变为数据对象的变化,劳动工具从单个的实体变为与人的融合形态的变化,而这影响新型生产关系的构建。这种关系中机器主体、赛博格主体将成为新的形式,影响着生产关系的构建。

  四、超工具人工智能的哲学根据与新型生产关系构建

 如果我们接受本杰明·约书亚的观点,很多人坚持的“人工智能仅仅是工具”的想法只是一厢情愿。我们需要做的是通过澄清人工智能多于工具的规定性内容让这些一厢情愿的人认清现实是什么。当这一点澄清之后,对于适应于新质生产力的生产关系讨论就有了一个全新的出发点。正如上面论述的,人工智能超出工具性的理解有三个方面内容,而且我们也可以为这三种理解找到合适的哲学根据。

从技术本身看,人工智能成为智能体,智能体是实体,能够自主选择目标,自主决策并且选择实现目标的方式。在这一观点中,自主性成为关键的哲学概念,它是人工智能进行感知、决策和行动的一个重要特征。从传统人工智能系统中,学习过程是有人类监督的学习过程,人类对数据进行标注,然后人工智能机器进行学习,所以标注行为的主观性很容易演变为人工智能的偏见;在决策中,人类的主导地位不容撼动,机器决策的天花板就出现了。但是在智能体的情况下,学习过程变成了无监督学习、机器决策变成完全自主。以具身智能机器人为例,新一代的机器人将通过现实生活中实际人的行为进行模仿学习,而这以前是通过视频数据完成学习。在这一情况下,辛顿的担忧也就变得可以理解了。因为人类的行为存在极大偶然性,人性的复杂使得行为变得难以理解,如果机器可以在现实中模仿并超越,那么的确危险很大。

从哲学角度看,人工智能是主体,具有意识、自主性。更为重要的是,计算机科学界已经开始介入意识问题的讨论中。谭铁牛指出,“通用人工智能旨在研制出具有与人类相同智能水平乃至超过人类智能水平的机器,甚至可能使机器拥有自主意识”。这一观点刺激了科学界,与辛顿对话的周伯文指出,“这一个观点可能让在坐的许多研究者感到惊讶” 。同时也激励了哲学界,因为意识问题关乎概念的理解,而且反思性极强,辛顿指向的是使用词语的一套理论,人们可能正确地运用某个词语,但是理论也可能是错误的。有意思的是,李飞飞拒绝这一概念的使用。她认为人工智能利用了先进的数据学习、模式识别,重要的是理解,而意识是一种科幻想象中的东西。辛顿与李飞飞之间表面是对立的,但深层却是一致的:对意识的非实在论设定。对于辛顿而言,意识是概念的理解和运用;对于李飞飞而言,意识是科幻的想象或者是形而上学的想象结果,她的态度让我们想起了牛顿。物理学要远离哲学。所以说,这两个人目前越来越清晰地表现出来一种认识张力。但是意识的说法带有太强的形而上学色彩,并且与智能科学的实证研究方法形成了鲜明的冲突。尽管意识的说法具有吸引力,但是关于意识的讨论框架极具冲突性。这种冲突性大大影响观点的可用性。最为重要的是,这种认识并没有将人与机器的关系纳入其中,而依然是把二者看作割裂的两级。

 从系统看,人工智能作为系统存在,这种理解不显山露水,但是却慢慢浸润到社会肌体内部,以一种深度智能化的形式表现出来。在这个过程中,有些对象是以不同形式、不同层次纳入系统,比如程序员利用应用程序编程接口在另一个系统中嵌入其他应用程序,用户使用母体APP进行一个平台,然后无数个APP嵌入在母体上,就让我们想到藤壶附着在鲸鱼的身体上。这个母体最希望产生的行为是无数个体涌入系统深处,这将是一个没有底、可以无限突破的过程。我们可以在西蒙栋(Gibert Simondon)和埃吕尔(Jacques Ellul)的技术哲学中找到哲学根据。这两位在人工智能的系统理解上提供了哲学根据。西蒙栋通过元素(element)、个体(individual)、组装(ensemble)等三个范畴完成了技术物系统的构建。这种观点认为技术物自身呈现为一个系统,比如复杂的汽车、电话等都是不同技术个体组装的结果。然而这个系统却是自封闭系统,而与社会没有链接起来。比如已开发的、但未普及使用的技术物或者已经为社会淘汰的技术物品,甚至演变为其他意义形式存在的技术物品。此时,技术功能完全丧失,尽管其作为技术组装的形式尚在,但是已经完全丧失了技术物的特征。埃吕尔的哲学则使得技术物系统和社会系统链接起来,构成了一个更大的系统。技术物从来不是一个单独的存在,它必须和社会系统以不同形式整合在一起。以基础设施的形式成为社会运行的物质基础。以城市智能治理为例,首先,视频采集系统布局城市角落,这是智能体的感知来源;其次,视频对象的数据进入到数据中心,进行数据分析智能化处理,这是决策的基础;最后,智能机器采纳数据中心给出的数据进行智能化行动,比如智能红绿灯与自动驾驶汽车。这个系统作为基础设施而存在。此外,以智能辅助工具的形式成为人们决策的一个重要伙伴。现在的导航系统、各类APP都是如此,能够辅助人类实现自己的目标。

人工智能新的认识内涵已经为我们反思新型生产关系提供了一个完全不同的基础。从总体上看,劳动过程智能化嵌入深度逐渐变得明显,劳动过程的社会性与属人性开始消失;劳动主体也出现了和智能机器协同的新形态,这种协同不仅仅表现在劳动层面,而且还表现在日常相处,一种新的伙伴关系会阻碍或者刺激劳动的效率;劳动工具的智能化程度开始加大甚至变成了主体,这种新主体会成为他者,嵌入原有劳动者的自然身体或者社会身体中;劳动对象也成为虚拟存在,而处置虚拟劳动对象将成为一种常态。这四者会影响到新型生产关系的整体构建。因此,新型生产关系的构建必须要考虑整个劳动过程、主体、工具和对象的改变。

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江苏省修辞学会2026年年会暨第二届语言战略与话语修辞国际学术研讨会(三号通知)

2026年4月9日 09:01

徐惠 2026-04-09 09:01 江苏

苏大7月办修辞学国际研讨会,设青年优秀论文奖,5月31日截止报名。

转载自“江苏省修辞学会”


会议通知

为推动我国中西修辞学界的深度对话,探索在全球化和跨文化背景下修辞学发展的新路径、新范式,进一步深化语言战略与话语修辞研究,江苏省修辞学会拟于20267在苏州举办江苏省修辞学会2026年年会暨第二届语言战略与话语修辞国际学术研讨会。会议由江苏省修辞学会主办、苏州大学外国语学院承办、西交利物浦大学语言学院和苏州城市学院协办。会议主题为:中西修辞研究的交流互鉴。届时,大会将邀请国内外知名学者做主旨发言,并组织专题论坛。

一、会议主题

中西修辞研究的交流互鉴

主要议题

包括但不限于以下议题:

1)话语、修辞与社会变革

2)修辞学跨领域融合研究

3)中西修辞史研究

4)中西修辞教育研究

5)“修辞能力”研究

6)中西修辞范畴研究

7)中西修辞批评研究

8)修辞与传播研究

主旨发言专家(音序)

1)Angeliki Athanasiadou (希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学教授)

2)Randy Harris (加拿大滑铁卢大学教授)

3)Mark Turner (美国凯斯西储大学学院教授)

4)皇甫素飞(淮阴师范学院教授)

5)鞠玉梅(齐鲁工业大学教授)

6)苗兴伟(北京师范大学教授)

7)束定芳 (上海外国语大学教授)

8)谭学纯 (福建师范大学教授)

9)袁影 (苏州大学教授)

10)祝克懿(复旦大学教授)

11)宗守云(上海师范大学教授)

主编论坛(音序)

1)方小兵(南京大学教授、《中国语言战略》主编)

2)高群(阜阳师范大学教授、《阜阳师范大学学报(社会科学版)》“修辞学论坛”主持人)

3)束定芳(上海外国语大学教授、《外国语》主编)

4)王军(苏州大学教授、Language and Semiotic Studies主编)

二、优秀论文奖

本次会议面向四十岁及以下的青年学者设置优秀论文奖,获奖者将颁发“王希杰修辞学奖”,并获得由袁氏奖励金赞助的奖金。申报参评者(包括青年教师、博士后、博士及硕士研究生)需成为江苏省修辞学会会员(填写会员申请表并发送至表中指定邮箱)(附件1)并提交论文全文及参会回执(附件2)。申报截至时间:2026531日。

提交邮箱:soochow2026@126.com

三、时间和地点

会议时间:

2026710日报到,711-12开会,712离会。

会议地点:

苏州大学(天赐庄校区)

四、会务

普通参会人员会务费为800/,全日制学生凭学生证减半。用餐由组委会统一安排,住宿与往返交通费用自理。

五、联系方式

会务邮箱:soochow2026@126.com

请有意参会者将参会回执(见附件)于2026531日前通过电子邮件发送至会务邮箱。论文摘要经专家评审合格后,会务组将发出正式邀请函。

江苏省修辞学会
苏州大学外国语学院

  202647

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論文徵集 - 第四屆粵港澳大灣區跨學科博士論壇:數字驅動的社會公平:技術、身份與人文的研究

2026年4月8日 10:31

澳大高研院 2026-04-08 10:31 广东

以下文章来源于:澳大高研院UMIAS

澳大高研院UMIAS

澳大人文社科高等研究院(簡稱高研院)是澳大於2019年底成立的學術單位,致力打造跨越學院疆界的校級研究平台,建設澳大在人文範疇的跨學科國際水平研究團隊,實現學術資源協同效應的戰略佈局。

澳門大學人文社科高等研究院(高研院)現就「第四屆粵港澳大灣區跨學科博士論壇:數字驅動的社會公平:技術、身份與人文的研究」進行論文徵集,誠摯邀請

由澳門大學人文社科高等研究院主辦的第四屆粵港澳大灣區跨學科博士論壇現已正式啟動徵稿。本屆論壇以「數字驅動的社會公平:技術、身份與人文的研究」為主題,延續前三屆論壇推動跨學科對話的宗旨,致力於搭建一個回應全球性挑戰、探索未來發展方向的重要學術平台。在數字化快速發展的當代,數字驅動的社會公平已成為我們共同面對的重大課題。我們需要深入剖析技術系統中隱含的權力結構,審視數字身份如何重塑公民權利,並在工具理性之外重新確立人文關懷與社會責任的價值坐標。本屆論壇將繼續促進跨學科視野的融合,匯聚人文、社會、科技等多元領域的智慧與方法,共同探索兼具有創新意義與實踐可能的研究方案,為建設可持續、公平且包容的未來社會貢獻學術力量。

論壇目標

本屆論壇面向在讀及即將畢業的博士生,議題涵蓋人文、社會科學、自然科學與技術科學等多個學科領域,旨在為青年學者提供一個跨學科交流與合作的平臺。參與者將有機會展示研究成果、交流學術思想,並與不同領域的青年學者及知名專家深入對話,獲得寶貴的建設性意見。論壇不僅能促進學術思想的碰撞,還致力於構建跨學科的學術網絡,拓展青年研究者的學術視野,建立長期合作關係,並以創新觀點回應全球面臨的挑戰。

論壇分議題

(包括但不限於以下方向)

  • 數字素養

  • 數字公平與政府治理

  • 數字身份與公民權利

  • 數字正義與平台勞動

  • 數字福祉與社會

  • 算法偏見與排斥

  • 公平機器學習實踐

  • 量子計算與法律

鑒於議題的廣泛性,論壇將設置中英文雙語分論壇,以確保來自全球的學者能充分參與與交流。

投稿與參會指南

1. 稿對象

歡迎所有在人文、社會科學、自然科學、技術科學等領域從事研究的在讀及即將畢業的博士生投稿。

2. 論文要求

  • 語言:英文或中文

  • 篇幅:7,000 – 10,000字

  • 格式要求

  • 英文稿件請遵循『牛津格式』(Oxford Style)。相關寫作規範請閱讀全文

  • 中文稿件請參照『南國學術-澳門大學學報』。相關寫作規範請閱讀全文。

  • 投稿形式:請掃海報上的二維碼,填寫個人資料並提交論文全文及個人簡介。

  • 原創性:論文須為原創且未發表,組委會保留查重與學術審核之權利。

  • 入選優秀論文將有機會在人文社科高等研究院出版之刊物『數字素養研究』中審議發表。

3. 個人簡介

  • 字數:150-200字

  • 語言須與論文一致(英文或中文)

  • 含作者學術背景、研究興趣及近期成果

4. 保密條款

  • 組委會承諾對所有提交的論文與個人資料嚴格保密。

參會事宜

1. 免費參會 

  • 本次論壇對所有參與者免費開放,不收取任何參會費用。

2. 優秀論文評選與現場報告

  • 組委會將評選出優秀論文,並邀請作者於論壇期間在澳門大學現場匯報研究成果。受邀報告者之在澳期間住宿及餐飲費用將由組委會承擔。

重要日期

  • 5月31日:徵稿截止日期

  • 6月15日:入選通知

  • 8月26日至27日: 論壇舉辯日期

聯繫方式

有關高研院更多內容,請訪問高研院網站:https://ias.um.edu.mo/。如果您有任何疑問,請通過電子郵件的方式隨時與我們聯繫:ias.phdforum@um.edu.mo

我們誠摯邀請各位博士生踴躍投稿與參與,共同在技術與人文的交匯處,探尋數字時代的公平與未來。

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转载 | 交叉前沿:AAAI2026:Convergent Semantics for Weighted Bipolar Argumentation

2026年4月8日 10:31

2026-04-08 10:31 广东

近年来,哲学系积极推动学科交叉发展,成立了多向度心灵与智能跨学科研究创新团队等一批面向交叉前沿的平台与团队。近期,中山大学哲学系、逻辑与认知研究所王宗顺博士后与沈榆平教授合作的成果《Convergent Semantics for Weighted Bipolar Argumentation》被人工智能国际学术会议AAAI 2026接收为(ORAL)论文并作现场报告。

会议信息

国际先进人工智能协会年会(AAAI Conference on Artificial Intelligence,简称AAAI)是人工智能领域历史最悠久、最具影响力的国际学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类学术会议,在全球人工智能学术界和工业界享有盛誉。会议涵盖人工智能的广泛方向,包括机器学习、知识表示与推理、自然语言处理、计算机视觉等议题。

论文简介

形式论辩是人工智能中用于处理复杂情境的非单调推理模型,现已成为知识表示与推理的重要范式。加权双极论辩框架是该领域内最具代表性的工作之一。在该框架中,多主体论证场景被刻画成带权有向图,论证点之间的边可表示支持或攻击关系。由于全面的表达能力,该框架被广泛应用于互动推理、信息决策以及可解释性人工智能等场景。然而,由于交互关系的复杂性,尤其是在含圈结构的论证图中,如何定义合理收敛的推理语义,成为该领域中一个长期开放问题。针对此问题,本文提出利用论证的接受度与拒绝度分别刻画论证间的支持与攻击关系,进而定义了一类新的推理语义,并从理论上证明其在任意加权双极论辩框架中均能稳定收敛。实验结果表明,该语义在计算效率方面具有良好表现。本工作为形式论辩领域的理论与实践提供了一种重要基础。

Abstract: Establishing convergent semantics for weighted argumentation graphs is a long-standing fundamental issue. Particularly, it is challenging to develop convergent semantics for weighted bipolar argumentation graphs (wBAG), which include both support and attack relations on weighted arguments. Existing semantics in the literature are not general enough in the sense that they only apply to acyclic graphs or special cyclic cases. In this paper, we provide an elegant solution to this issue by adopting the so-called bilateral gradual semantics, so that the strength of arguments can be defined as the limits of iterative functions that always converge for any wBAG including cyclic ones. A preliminary experimental analysis shows that our semantics appear quite efficient in calculating argument strength. Overall, this paper offers a solid and promising foundation for weighted bipolar argumentation in theoretical and practical aspects.

作者信息

王宗顺(第一作者),中山大学哲学系、逻辑与认知研究所博士后,研究方向为形式论辩、知识表示与推理,研究成果发表于AAAI、Journal of Logic and Computation、CLAR等人工智能与逻辑学重要会议及期刊,曾获“2025年中山大学优秀博士学位论文”等奖励。

沈榆平(通讯作者),中山大学哲学系、逻辑与认知研究所教授,研究方向为逻辑与计算、知识表示与推理,代表成果发表于ACM Transactions on Computational Logic、AAAI、KR等人工智能与逻辑学重要会议及期刊。

文章来源:中山大学哲学系

编辑:陈旖旎

初审:蔡一峰

复审:林  耿、陈诗诗

审定发布:张  伟

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重磅 | 教育部、国家语委规范《机器合成普通话水平测评等级标准及测评大纲》全文(附下载链接)

2026年4月8日 09:02

教育部、国家语委 2026-04-08 09:02 江苏

教育部、国家语委发布两项语言规范,明确机器合成普通话测评标准,全文可在官网下载。

近日,教育部、国家语言文字工作委员会正式发布两项语言文字规范:《机器合成普通话水平测评等级标准及测评大纲》和《人工智能 语料库 基础术语》,标志着我国在人工智能语音技术与语言规范融合发展方面迈出关键一步。

其中,《机器合成普通话水平测评等级标准及测评大纲》规定了机器合成普通话水平的等级标准和测评大纲,适用于机器合成语音的普通话水平测评,可用于技术研发、产品优化及应用评价。该规范首次从国家规范层面对相关测评体系进行了系统构建,对推动智能语音技术高质量发展具有重要意义。

规范全文现已在教育部官网发布,可通过以下链接获取:

http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/ziliao/A19/202604/t20260407_1433014.html

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重磅 | 教育部、国家语委规范《人工智能 语料库 基础术语》全文(附下载链接)

2026年4月8日 09:02

教育部、国家语委 2026-04-08 09:02 江苏

教育部、国家语委发布语料库术语规范,统一界定概念,全文可在官网下载查阅。

近日,教育部、国家语言文字工作委员会正式发布两项语言文字规范:《机器合成普通话水平测评等级标准及测评大纲》和《人工智能 语料库 基础术语》,标志着我国在人工智能语音技术与语言规范融合发展方面迈出关键一步。

其中,《人工智能 语料库 基础术语》聚焦语料库领域的基础概念与核心术语,对相关术语的定义、内涵及使用范围进行了系统规范,旨在解决当前语料库建设与应用中术语使用不统一、概念界定不清等问题。该标准面向人工智能语料资源建设与应用需求,构建统一、规范、可复用的术语体系,是语料工程领域的重要基础性规范。

标准全文现已在教育部官网发布,可通过以下链接获取:

http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/ziliao/A19/202604/t20260407_1433016.html

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博士生论坛第五十八期|大规模石窟寺全链条数字化保护的技术路径与跨学科应用研究

2026年4月7日 12:34

2026-04-07 12:34 湖北

大型石窟寺作为不可移动文物的典型代表,其数字化保护面临空间跨度大、形制复杂、数据量庞大等核心挑战。本报告系统性提出一套全链条数字化解决方案。

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摘要:大型石窟寺作为不可移动文物的典型代表,其数字化保护面临空间跨度大、形制复杂、数据量庞大等核心挑战。本报告系统性提出一套全链条数字化解决方案:首先,通过多源数据融合技术,构建兼具高空间精度与视觉真实感的三维模型,突破单一采集手段局限。其次,建立覆盖崖面与洞窟的全局时空基准,实现超大规模石窟整体数字化与细节的统一。再次,借助众源云端快速重建技术,利用云计算高效处理海量数据,推动数字化工作常态化与便捷化。最后,聚焦超高精细度记录,极限还原文物表面微痕与凿刻技法等关键信息。该方案旨在为石窟寺构建科学、动态的“数字档案”,支撑其从基础记录向数字考古、虚拟修复及智慧管理的跨越式发展。

跨学科合作方向:该研究主题未来的跨学科合作方向应以“数字模型”为纽带,深度联动测绘遥感、考古学、计算机科学与艺术保护等领域。依托多源数据融合与超高精细度记录,可联合材料工程学科,对石刻的细微病害进行科学模拟与预警;同时,结合超大规模整体数字化与云端快速重建带来的高效能,协同大数据技术实现海量文化资产的智能管理。这种深层次的交叉协同不仅能将数字化成果从“静态档案”转化为“深度知识库”,辅助考古研究中的空间演变探索与残损虚拟复原,更将为数字人文视角下的遗产价值阐释与公众沉浸式传播提供坚实的实证基础,推动文化遗产保护从传统的“经验驱动”向“数据驱动”的智能时代跨越。

主讲人张雯靖

武汉大学历史学院博士研究生

时间

2026 年 4 月 10 日 11:30-13:00

地点

人文社科楼 B305 会议室

腾讯会议:775-6968-3346

主办单位

武汉大学文化遗产智能计算实验室(教育部哲学社会科学实验室)

武汉大学大数据研究院

线下参会报名方式

扫描下方二维码填写报名表:

欢迎参与

编辑 | 文化遗产智能计算实验室

审校 | 刘争

           武汉大学人文社科楼       

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徐永明 | 明代文学文献的数字化、结构化和智能化

2026年4月7日 09:01

徐惠 2026-04-07 09:01 江西

文章围绕明代文学文献,阐述其数字化、结构化与智能化的现状、实践及意义。

转载自《中国韵文学刊》2025年第4期

明代文学文献的数字化、结构化和智能化

徐永明

【作者简介】

徐永明(1967—),男,浙江遂昌人,浙江大学文学院教授,研究方向为明代文学、数字人文。

摘要

明代文学文献的数量在1万种以上,然而影像数字化和文本数字化的工作依然任重道远。在大数据和人工智能时代,文本的结构化和智能化也提上了日程。结构化的数据,可以计量统计、定位查询及可视化呈现,同时,结构化的数据与文本结合,可以进行数据关联,为文本的阅读扫除障碍。AI通用大模型的引入,可以与专业数据结合,提升知识问答的准确率,激活学者的研究成果,而AI创意视频与古代文学的结合,则大大加强了古籍的活化利用,提高了学生学习古代文学的兴趣,促进了传统文化的普及和传播。

关键词:明代;文学文献;数字化;结构化;智能化;AI

在数字化时代,人们常见的文献形态,有纸质文献、金石文献、数字文献等样式。其中数字文献,又有影像数字文献、文本数字文献、结构化数据、智能数据等。基于芯片的数字文献,在算力、算法、模型等的加持下,在我们的学习和生活中,产生了越来越重要的影响。我们的祖先,给我们留下了浩如烟海的历史典籍,如何有计划地将这些典籍数字化、结构化和智能化,是我们这一代乃至几代人的历史使命。下面,笔者就明代文学文献的数字化、结构化和智能化谈点个人的观察和实践。

一  明代文学文献的数字化

根据《中国古籍总目·集部》的著录,明代楚辞、别集、总集、词集、诗文评及戏曲的著述有9600余种,如果再加上《中国古籍总目·子部》“小说类”1000余种的著述,则明代文学文献的数量有1万余种。当然,这不是明代文学文献的全部,因为《中国古籍总目》主要是几个大馆的联合目录,不能真正反映明代文学文献的全貌。国家后来启动的“全国古籍普查”项目已告一段落,各馆的古籍登记目录在陆续出版中。古籍普查结果显示,现存古籍总数为20余万种,比《中国古籍总目》的17余万种,多出3万余种。就明代文学文献来说,估计数量会有些增加,但总数应在15000种以内。 

根据国家图书馆原馆长张志清的说法,截至2025年,国图网站发布的数字化影像古籍大约有13万部。如以现存20余万种古籍平均3个版本计算,则古籍的实体总数为60多万部。13万部与60余万部的比例,大约为1/5。具体的影像数字化古籍的查询,可以访问“中国古典文献资源导航系统”(https://www.wenxianxue.cn/top.html?type=art),这个平台汇集了全球几乎所有图书馆、出版社、公司及个人的古籍影像数据库网址,分门别类,可以自由切换摆渡。此外,平台的建设者唐宸副教授还建立了“全球汉籍影像开放集成系统”,挂在首页。该系统提供书名和作者的一键式查询,其结果可以直接登录浏览,为学者的研究提供了极大的便利。

明代文学文献的文本数字化,在智能的OCR软件出来之前,主要是一些公司提供的产品,如北京爱如生数字化技术研究中心制作的“中国基本古籍库”软件有明别集785种,香港迪志文化出版有限公司制作的文渊阁“四库全书”有明别集239种。北京鼎秀科技有限公司开发的“鼎秀”数据库有明别集636种。由于机器学习和人工智能的出现,古籍版刻体字识别的瓶颈被突破,书同文、阿里、古联、如是、龙泉寺、汉王、字节跳动等公司和机构,纷纷推出了各自训练的古籍智能OCR软件,准确率均在95%以上。于是,古籍的文本数字化进入了快车道。按照现在的算力,如开足马力,13万种图像古籍,可以在短短的几年内文本数字化。不过,再智能的OCR软件,也不可能做到100%的准确率。人工校对,依然需要投入大量的人力和财力,不是短时间内能够完成的。

在智能的OCR软件出现的同时,也出现了智能的古籍标点软件,其准确率也达到了95%以上,一些高校和大公司都有自己开发的古籍标点软件。由于智能的OCR软件、智能的标点软件,加上众包技术的出现,古籍的整理,开始了规模化和工程化作业的模式。如文旅部自2024年开始,每年投入近1.5亿元给各省公共图书馆进行古籍数字化(影像和文本数字化)。图书馆作为收藏单位,本身没有能力承担古籍影像数字化和文本数字化的项目,于是采取招标的方式,由公司投标进行古籍的数字化项目。而国家图书馆作为牵头单位,建立一个中华古籍智慧化服务平台(https://guji.nlc.cn/),各馆数字化的古籍,均提交到这个平台来发布。

除了文旅部下属公共图书馆大规模的古籍数字化外,一些高校和公司利用众包技术,召集高校师生和专业校对机构进行古籍文本数字化的项目。如北京大学王军团队与字节跳动合作,建立了识典古籍平台(https://www.shidianguji.com/)。温州大学侯荣川团队和中华书局古联公司合作,进行明代别集的文本数字化工作。据古联公司总编辑朱翠萍介绍,明代别集的文本数字化,目前已完成600余种。浙江大学徐永明团队建立了“智慧古籍平台”(https://csab.zju.edu.cn),主要也是以整理明代别集为主。与前两者不同的是,该平台更多地侧重智能的呈现和利用。如文本要进行标点和审核,内容要进行标引和标注,人物有行迹图、世系图和社会关系图,大模型可以对文本进行翻译和赏析等(详见下文介绍)。目前已发布200余部明别集数据。

从上述的分析来看,明代文学文献的影像数字化虽然距离全部完成还有较长的路要走,但随着国家古籍数字化专项资金的持续投入,我们有信心看到,前方的终点会变得越来越清晰。明代文学文献的文本数字化,情况有些复杂,因为影像有版刻字体,有草书、行书等手写字体。如果是版刻字体,那有多少影像,就可以几乎同时得到多少未经校对的文本。不要标点的校对,可能需要一代或两代人的努力才能完成;高质量标点的校对,那可能需要数代人的努力才能完成。

二  明代文学文献的结构化

所谓结构化,就是将数据以表格的方式组织和呈现。表格,小的有Excel、Access,大的,可以是SQL Server、MySQL、Oracle等,甚至可以是标记过的text 文本。与非结构化的数据相比,结构化数据有以下几大好处。一是可以计量统计。如我们已经有了《全宋文》作家分字段的数据表,那么,我们可以利用表格中的函数(如数据透视)一键统计出各省或各县作家的人数。二是可以批量匹配。如果我们手头有两张表,一张是人物著作表,一张是人物籍贯表,那么,利用表格中的函数(如VLookup)可以生成一张带有籍贯的人物著作表。三是可以可视化。如可以将统计的结果生成柱状图、饼状图。四是可以进行空间分析。如通过不同时代的人物籍贯表,可以分析人物的分布情况及版图的变化情况。五是可以进行社会网络分析。如著录了亲属关系和社会关系的表格,就可以利用Pajk、Gephi等软件进行可视化呈现,从边和点对人物的交往亲疏和影响力进行分析。六是结构化的数据可以为语言大模型提供数据增强检索和分析,提高问答的准确率。

结构化数据的种类很多,如有人物、地名、名物、时间、职官、科举、图像、书目、篇目等。在数字技术出现以前,人们其实已经做了很多有关结构化的工作,我们可以称之为准结构化文献。如正史中的人物传记、地理志书、各类辞典等,都是带有结构化特征的文献。就明代来说,准结构化的数据,人物类如《明史》中的人物列传、《国朝献征录》(焦竑)、《明人传记资料索引》、《明人室名别称字号索引》、《明遗民传记索引》、《中国文学家大辞典》(李时人,明代卷)、《明代名人传》(英文)、《明人碑传索引》(汤志波,十四册)等;地理类如《明史》中的地理志、《大明一统志》、《天下水陆路程》(明黄汴)、《客商一览醒迷》(明李晋德)、《大明一统志》等;职官类如《明史·职官志》、《明代职官年表》、《明代职官中英辞典》(张颖等);科举类如《明清进士录》、《明清进士题名碑录索引》、《明代登科总录》(二十五册)等;年代类如《明人年谱知见录》(李佳琪,志传)、各类明人年谱等;书目类如《千顷堂书目》、《明史·艺文志》、《明代传奇全目》(傅惜华)、《明代杂剧全目》(傅惜华)、《明别集版本志》、《明别集整理总目》(汤志波)、《明人别集经眼叙录》(徐永明、赵素文)、《台湾藏稀见明别集总目提要》(李玉宝)等;篇目类如《20世纪中国古代文学研究文献总目·明代论文卷》(曹鑫)等。

然而,准结构化数据毕竟不等于数据库。如就人物辞典来说,其主要的构成是人名的词条加上小传。而人物数据库,则有人名、字号、朝代、生卒年、籍贯、经纬度、仕履、著述、亲属关系、社会关系等不同字段的信息,而且,一个人物数据库,可以是各种不同表格组合构成的关系型数据库。譬如,哈佛大学与北京大学、台湾“中央研究院”联合开发的中国历代人物传记资料库(CBDB)就是一个关系型数据库,该数据库迄今已收入了65万人物,其中明代人物为222194人(截至2025年6月11日)[该数据为CBDB项目经理王宏甦提供。]

图1中国历代人物传记资料库人物数据统计表

CBDB数据库,可以实现过去准结构化辞典不能实现的功能。如统计女性的死亡年龄、中进士或中举人的年龄、男女的婚配年龄等。因为是对群体人物的研究,故有所谓“群体传记学”之说。数据库可以多条件查询人物信息,如某地某时的官员任职情况。这个在纸本时代,即便有工具书,也是不易查找的。此外,CBDB的人物籍贯地理信息、亲属关系、社会关系信息,在查出结果后,可以保存为地理信息或社会关系的格式,用专门的软件进行可视化的呈现和分析。

现代意义的结构化数据,除了CBDB外,与明代有关的尚有哈佛大学与复旦大学史地所合作建的“中国地理信息平台”(CHGIS)、哈佛大学的“世界地图平台”(Worldmap)、浙江大学的“学术地图发布平台”(http://amap.zju.edu.cn) 、浙江大学建立的“智慧古籍平台”(https://csab.zju.edu.cn) 发布的数据。CHGIS是数字人文的基础设施平台,里面包含了历代地名所属的行政区域、地名的经纬度等信息。Worldmap是应用地图,发布过“明代卫所分布”及“明代驿站路线图”等。

浙江大学的“学术地图发布平台”发布的地图有两类,一是人物行迹图,一是分布图。就明代的人物行迹来说,目前发布的主要有张以宁、危素、宋濂、陶宗仪、戴良、刘基、杨基、张羽、徐贲、胡奎、高启、瞿佑、杨士奇、解缙、于谦、沈周、陈献章、李东阳、王鏊、杨一清、祝允明、湛若水、王九思、唐寅、文徵明、王阳明、刘节、李梦阳、王廷相、康海、边贡、陆深、严嵩、夏言、何景明、杨慎、李濂、木公、李元阳、李开先、徐阶、吴承恩、归有光、唐顺之、王慎中、冯惟敏、茅坤、李攀龙、海瑞、沈明臣、梁辰鱼、徐渭、吴国伦、张居正、汪道昆、王世贞、李贽、沈一贯、焦竑、顾大典、屠隆、孙鑛、陈与郊、梅鼎祚、汤显祖、臧懋循、胡应麟、沈璟、冯琦、叶向高、袁宗道、徐复祚、徐光启、叶宪祖、谢肇淛、袁宏道、袁中道、钟惺、曹学佺、冯梦龙、冯梦熊、王思任、刘宗周、凌濛初、钱谦益、文震亨、苍雪、叶绍袁、徐霞客、担当、吴炳、张岱、张溥、陈子龙等人。有关明代的分布图,有《中国文学家大辞典》(明代卷)分布图、明代布政使司任职名单定位查询、明代山东散曲家地域分布图等。

浙江大学建立的“智慧古籍平台”目前主要以整理明代文学文献为主。平台发布的著述,不仅篇目独立成结构化的数据,进行了文体分类,而且对文章的地域关系进行了标注,形成可按行政区查询的结构化数据。此外,人物还有世系图、社会关系图。世系图主要的人物有杨维祯(1296)[括号内为人物生年,下同。]、张以宁(1301)、宋濂(1310)、刘基(1311)、章溢(1314)、胡深(1314)、陶宗仪(1320)、王袆(1322)、高启(1336)、方孝孺(1357)、杨士奇(1365)、夏原吉(1366)、胡广(1370)、薛瑄(1389)、商辂(1414)、姚夔(大章)(1415)、谢一夔(1425)、刘健(1433)、李东阳(1447)、杨廷和(1459)、席书(1461)、唐寅(1470)、文徵明(1470)、王守仁(1472)、康海(1475)、徐祯卿(1479)、严嵩(1480)、夏言(1482)、何景明(1483)、杨慎(1488)、韩邦靖(1488)、许宗鲁(1490)、归有光(1507)、海瑞(1514)、李攀龙(1514)、徐中行(1517)、梁辰鱼(1520)、徐渭(1521)、袁尊尼(1524)、张居正(1525)、王世贞(1526)、王穉登(1535)、焦竑(1540)、孙鑛(1542)、屠隆(1543)、邹迪光(1550)、汤显祖(1550)、胡应麟(1551)、袁宏道(1568)、冯梦龙(1574)、钟惺(1574)、钱谦益(1582)、叶绍袁(1589)等。

社会关系图主要有宋濂(1310)、刘基(1311)、陶宗仪(1320)、王袆(1322)、方孝孺(1357)、虞谦(1366)、商辂(1414)、李东阳(1447)、王鏊(1450)、杨一清(1454)、祝允明(1461)、文徵明(1470)、李梦阳(1473)、顾璘(1476)、张含(1479)、徐祯卿(1479)、严嵩(1480)、何景明(1483)、韩邦靖(1488)、苏祐(1493)、李开先(1502)、田汝成(1502)、王慎中(1509)、李攀龙(1514)、徐中行(1517)、梁辰鱼(1520)、张居正(1525)、汪道昆(1526)、王世贞(1526)、李贽(1527)、戚继光(1528)、杨时乔(1531)、孙鑛(1542)、屠隆(1543)、臧懋循(1550)、汤显祖(1550)、董其昌(1555)、叶向高(1559)、冯梦龙(1574)、钟惺(1574)、凌濛初(1580)、钱谦益(1582)、倪元璐(1593)、宋征舆(1617)、董说(1620)等。

从目前结构化数据来看,明代的数据主要还集中在地名、人名方面。从今后的发展来看,要建设明代结构化数据的任务还很重。如人物的行迹数据,现在主要还局限于比较有名望的人物,而二、三流的人物行迹数据,还有待今后来建设。此外,明代人物的日记、年谱,也有待结构化。就地名来说,CHGIS主要还是省府县三级的数据,大量地方志中县级以下的地名需要结构化。就图像来说,明代文献中的图像标注还没有真正启动。

三  明代文学文献的智能化

数字技术的发展,为明代文学文献的智能化提供了可能。那么,现代的数字技术能使明代文学文献达到怎样程度的智能呢?能为我们的学术研究提供怎样的便利呢?根据笔者的认知和实践,数字技术可以在以下几个方面使文献智能化。

其一,数据生产的智能化。智能OCR、智能标点、智能标引使古籍的整理时间大大缩短,极大地提高了古籍整理的效率,并大幅度降低整理的成本。可以说,古籍整理90%以上的工作可以让机器替代,人工只要负责10%的工作量。此外,线上众包技术让众多的文史爱好者参与其中,分工合作,使得纸本时代单一作业的模式变为集体作业的模式,改变了传统古籍整理的方式,建立了全新的古籍整理范式。目前,古联科技公司、“识典古籍平台”、“智慧古籍平台”均采用了线上众包作业的模式。由于是众包作业,每个人完成的工作量都有记录,且有排行榜,有利于结算酬劳。如果有国家的经费支持,可以解决文科生的就业问题。

其二,数据呈现的智能化。就“智慧古籍平台”来说,发布在前台的文本,由于经过标引,文本数据与后台的工具书产生了关联。这样,文本的地名可以定位,人名、词语、职官、时间等实体均有工具书的关联和解释。一般的阅读障碍就基本消除了。平台引入语言大模型后,古诗文还可以今译、英译,还可以赏析。这对于传统文化的传播,起到了极大的推广作用。此外,人物的行迹图、世系图和社会关系图,又加深了读者对人物的了解。兹就地名的定位举一例说明。刘基曾写过一首《稽句岭》的诗。诗云:“白日隐岩嶅,千崖气势豪。溪流婺女阔,山入少微高。危石天敧侧,长风谷怒号。干戈方自此,行役敢辞劳!”[1](卷八)刘基的这首诗,描写的是他返乡或奉命赴任途中,经由此岭,触景生情,描绘了稽勾岭一带险峻壮丽的自然山川,抒发了诗人身处乱世、肩负使命的豪情与责任感。按:稽句岭,即稽勾岭,今名金钩岭,是丽水至武义稽勾古道上的一个要冲,在武义境内。《栝苍汇纪》:“由寿玄而北百里为稽勾山岭,曰稽勾岭,崔嵬盘绕亘二十余里。”[2](卷七)由于智慧古籍平台对稽句岭作了标引,在后台添加了经纬度,因此,阅读此诗时,就可以精确定位。这样,对诗歌的理解就有了地理空间的认知。

其三,数据问答的智能化。大语言模型的出现,使得人机交互成为人们学习和工作不可或缺的工具。浙江大学文学院数字人文中心与杭州云四库科技有限公司联合开发了文史垂类模型——云四库智能问答系统(https://www.aiyskqa.cn) 。该系统基于杭州深度求索公司的DeepSeek R1、DeepSeek V3和阿里通义千问的Qwen72B、Qwen-QwQ、 Qwen3-235B、Qwen Plus 、Qwen 2.5-max等通用大模型为底座进行数据增强。目前已投喂古籍、研究著作及论文共二百多亿字的数据,能较好地回答各类文史问题。譬如,我们问一个“杨维祯为什么被称为文妖”的问题,机器给予了如下的回答:

杨维祯被称为“文妖”,这一称号源于其独特的文学风格与当时主流文学观念之间的冲突。以下从多个角度对这一称号的由来及意义进行分析:

一、杨维祯文学风格的“怪异”与“奇谲”

杨维祯(号铁崖)是元末明初的重要文学家,他所创作的“铁崖体”诗文以奇诡、放纵、夸张、浪漫为主要特色。他不拘泥于传统格律,敢于突破形式的束缚,融合古乐府、民歌、戏曲等元素,形成了极具个性的风格。这种风格在内容上也表现出对个性自由的追求,甚至在某些诗作中流露出对传统道德观念的反叛。例如,他的一些艳情诗大胆描写情感与欲望,这种表现方式在当时理学盛行、讲究“雅正”的语境中显得格格不入。

二、王彝的《文妖》批评

明代文人王彝在其《文妖》一文中,对杨维祯的文风进行了严厉批评。他将杨维祯比作“狐妖”,指出其文章“以淫辞怪语,裂仁义,反名实,浊乱先圣之道”,并批评其文风“柔曼倾衍,黛绿朱白”,具有“妖媚惑众”的力量。王彝认为,这种文风不仅偏离了儒家正统思想,还具有蛊惑人心、影响青年的危险性,因此称之为“文妖”。

三、“文妖”称号的多重含义

“文妖”这一称号并非仅指杨维祯文风的怪诞或形式上的奇诡,更深层地反映了其文学思想与当时主流意识形态之间的冲突。在王彝等理学派文人看来,杨维祯的创作不仅形式上不守规矩,内容上也挑战了儒家伦理,是对“文以载道”传统观念的背离。因此,“文妖”不仅是对其风格的形容,更是一种道德与思想上的批判。

四、后世对“文妖”称号的再评价

尽管杨维祯在当时受到如王彝等人的严厉批评,但后世学者如胡应麟等人却对其才情给予了高度评价。胡应麟认为杨维祯的艳情诗“才情缥缈,独步当代”,其诗风“超异神俊,追踪谪仙”,甚至将其与李白、温庭筠、李贺等古代名家相提并论。这说明,随着时代观念的变迁,“文妖”这一称号逐渐被赋予了另一种解读——它成为对杨维祯文学个性与创新精神的肯定。

五、结语

综上所述,杨维祯之所以被称为“文妖”,主要源于其文学风格的奇谲怪异、内容上的个性张扬,以及与当时儒家正统文学观念的冲突。这一称号既包含了对其文学创新的否定性批评,也折射出当时文化语境中对“异端”文学的排斥。然而,从文学史的发展来看,这种“妖”的标签恰恰体现了杨维祯作为一位文学革新者的独特价值。

机器注明了大模型使用了Qwen-72B,并注明了文献来源,分别有《古代文学理论研究丛刊》(第二辑)、邱江宁撰《元代文人群体的地理分布与文学格局研究》、孙小力《杨维祯在嘉定的活动及其影响考论》、《元明清诗鉴赏辞典》、廖可斌《压抑与躁动——明代文学论集》、《明代文学思潮史》、《明代文学复古运动》。应该说,这样的回答基本是符合实际的。

上述的例子,仅仅是云四库一个应用案例。实际上,云四库的功能远不止于止,限于篇幅,此处不再展开。“智慧古籍平台”接入了云四库智能问答系统,因此,不仅“智慧古籍平台”上的诗文能今译、英译及赏析,而且还随时可以跳转到云四库智能问答系统进行人机交互问答,这样的便利是纸本时代不可想象的。

其四,AI创意与古籍的活化利用。我们除了利用语言大模型进行知识的智能问答外,还可以利用大模型文生图、文生视频的功能进行古籍AI视频创作。这是一个崭新的天地,能够极大地促进古籍的活化利用,调动学生学习古文的积极性。大语言模型刚推出的时候,央视就推出国内首部AI全流程微短剧《中国神话》。 智慧古籍平台发布了多个刘基《郁离子》的AI创意视频,附在相应的文本之后。

图2  用AI制作的相马图

千里马 绀鹊 https://abm.zju.edu.cn/share.html?id=z5gAyIrNg&type=vod

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千里马 燕王好乌 https://abm.zju.edu.cn/share.html?id=za9NS96Ng&type=vod

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鲁般 萤与烛 https://abm.zju.edu.cn/share.html?id=4eeBN9eHg&type=vod

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鲁般 九尾狐 https://abm.zju.edu.cn/share.html?id=ce_LNreHR&type=vod

我们还可以将这一应用进行广泛推广。譬如,明代诗文、小说、戏曲均可以用AI进行短视频的创作,从而激发学生学习古代文学的兴趣,推动古代文化的普及和传播。

需要指出的是,不论哪一款大语言模型,DeepSeek也好,通义千问也好,都不能解决古文深度语义交互的问题。譬如,我们要问机器关于明代乐府诗的成就和特点,机器只会根据现在的研究材料来回答这个问题,而不能从明代作家所有原典文献中去查询分析来回答。假如机器能根据提供的古书,通过检索和分析,回答提问者任何问题,那么,我们可以说,古籍的智能化真的是到达了一种理想的状态。

四  余论

从上面的叙述中我们可以看到,明代文学文献的数字化、结构化和智能化,是一个漫长且极有意义的系统工程。所谓漫长,是因为明代文学文献的体量过于浩大,即便是先进的技术能帮助解决90%以上的工作量,但依然有大量的工作需要人力来完成,这需要几代人的努力。所谓有意义,一是能提高人们的工作效率,促进学术的研究向纵深的方向发展;二是借助数字技术和优质数据,有利于文化的普及和传播;三是可以激活学者的研究成果,使高冷的学术研究成果走向社会,服务大众;四是发挥数据在人工智能时代的要素作用,使其成为推动社会发展的新质生产力。

参考文献

[1]刘基.诚意伯刘先生文集[M].明成化六年(1470)戴用、张僖刻本.

[2]熊子臣,何镗.栝苍汇纪[M]//四库全书存目丛书:193册.济南:齐鲁书社,1996.

此文原载于《中国韵文学刊》2025年第4期。

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经典回顾 | 数字人文主义者需要了解算法吗?(2016)

2026年4月7日 09:01

本杰明·M·施密特 2026-04-07 09:01 北京

本杰明·M·施密特:数字人文主义者完全不需要理解算法本身,但必须洞悉算法试图实现的转换过程。

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《傅立叶艺术》Juan López Gómez

https://www.fourierart.com/

Do Digital Humanists Need to Understand Algorithms? 

数字人文主义者需要了解算法吗?

作者:本杰明·M·施密特 (Benjamin M. Schmidt)

译者:丁怡瑞(剑桥大学数字人文系硕士研究生)

算法与转换

伊恩·博戈斯特(Ian Bogost)最近发表了一篇文章,认为对算法的过度迷恋会损害我们准确描述所处世界的能力。他写道:“像‘算法’这样的概念已经沦为草率的简写,成了将多部分复杂系统误认为简单单一系统的俚语”。他指出,即使是计算文化的批评者也难以抵挡这种诱惑,将算法描述得仿佛它们拥有某种无可辩驳的美;这导致他们对计算行为形成了一种“扭曲的、神学式的理解”,忽略了人类的能动性。

作为少数在人文学科领域内创造并应用算法的领域,数字人文拥有得天独厚的优势,能够帮助人文学者更好地理解算法的运作机制,而不是盲目地崇拜或谴责它们。然而,我们常常刻意忽略算法背后的理解和意义,转而采用一种工具化的方法,仅仅将算法视为可以凭直觉判断其效用的手段。计算机底层的复杂性使得某种程度的认知盲区在所难免。当复杂度超越临界点时,人文学者确实无需理解产出结果的算法机制;鉴于现代软件的复杂性,他们即便想理解也难以企及。

尽管软件中有些元素我们可以忽略,但要将人文数据分析作为一项学术活动而非仅仅是一项技术活动来实践,一些基本的理解标准仍然必不可少。有些算法的确是繁复冗杂、缺乏连贯性和目的性的程序,而另一些算法则包含着我们完全能够理解的假设。算法的运行方式与算法的运行方式截然不同,理解算法的运行方式更为重要。我想在此论证的是,一个成熟的人文数据分析领域不应仅仅从外部检验算法的有效性;相反,它应该探索软件所描述的流程背后假设的意义。简而言之:数字人文主义者完全不需要理解算法本身,但必须洞悉算法试图实现的转换过程。唯有如此,我们的实践才能更具成效,更可能真正实现原创性突破。

这一论点的核心在于区分算法和转换。算法是一组可精确指定的步骤,用于产生特定的输出结果。“算法”是计算机科学的核心研究对象;关于算法的主要理论问题涉及运行这些步骤所需的资源(特别是时间和内存)。另一方面,“转换”是指算法可能进行的重构。这个术语与计算机科学的联系相对较弱。其最紧密的学科联系在于数学(例如几何学中描述对形状可施加的操作)和语言学(构成诺姆·乔姆斯基“转换语法”理论的核心)。

从计算角度来看,算法创造转换。然而,从认知层面来说,人们设计算法是为了自动执行特定的转换。也就是说:转换表达了一个连贯的目标,这个目标可以独立于产生它的算法而被理解。也许最简单的例子就是排序的转换。“有序性”是一个普遍属性,任何人都可以独立于产生它的操作来理解它。在人文研究中,字母排序的用途,例如生成文本索引或整理姓名索引,与用于排序的具体算法无关。事实上,计算机排序列表的具体算法存在多种变体。某些经典的排序算法,例如快速排序,是计算机科学教学的基础。(对排序算法的经典汇编和解释是克努特经典计算机科学著作的前半部分。)如果认为人文学者需要理解像快速排序这样的算法才能使用排序后的列表,那就太荒谬了。但是, 我们确实需要理解有序性本身,才能充分利用排序列表的独特特性。

理解转换意义的另一种方法是将算法工具化地使用;例如,寄希望于潜在狄利克雷分配(LDA)之类的算法能够近似表示“主题”、“论述”或“论题”等现有对象,并探索其无法做到的细小领域。然而,这种将软件视为工具的方法,对于理解它几乎毫无益处;它寄希望于算法能够近似地表示现有意义,往往也阻碍了其创造新意义的可能性。传统人文主义者对大规模文本分析的主要批评是,它未能为学者提供任何新知。此类批评虽常有谬误,却确实触及了一个令人沮丧的缺陷:当前普遍采用的远读方法往往无法开辟理解文本的新路径。

将大规模分析与斯蒂芬·拉姆齐(Stephen Ramsay)所谓的“算法批评(algorithmic criticism)”相结合,虽然可能不那么立竿见影,但却更有趣。算法批评是指运用算法转换来开启文本的新解读方式。即便某些算法(如拉姆齐所描述的案例)在转换过程中本身不具意义,这一方法依然有效。但那些本身就蕴含某种目的的转换,更可以帮助我们创造出新的文本版本,从而提供新颖或有用的视角。探寻并描述这些转换如何运作,正是我们应该更加重视和推广的工作。

傅里叶变换与文学时间

安妮·斯沃福德(Annie Swafford)和马特·乔克斯 (Matt Jockers)就乔克斯的“Syuzhet”软件包展开的辩论。Annie Swafford 与 Matt Jockers 围绕 Jockers 的 “Syuzhet” 软件包所展开的争论,为我们提供了一个有用的案例,说明深入探讨某种“转换”本身的目的,如何能够丰富我们描述文本的词汇。尽管斯沃福德最初的批评指出了该软件包的几个问题,但她与乔克斯的后续讨论主要集中在乔克斯使用信号处理中的低通滤波器(low-pass filter)作为“平滑函数(smoothing function)”的恰当性上。乔克斯认为,这提供了一种“滤除情感轨迹中极端值”的绝佳方法。而斯沃福德则认为,这种方法常常会受到“振铃伪影(ringing artifacts)”的影响。在实践中,这意味着生成的曲线几乎只关注“最低点,而忽略了两侧的上升或下降”。

斯瓦福德和乔克斯的争论不仅围绕一个算法,更围绕一个被具体定义的“变换”展开。Jockers 用来分析情节结构的低通滤波器,其数学基础是离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)。将傅里叶变换视为理解叙事结构的一种“构成方式”,这个想法本身颇具吸引力;但正如斯瓦福德所论证的,它很可能是错误的。斯瓦福德所描述的“振铃伪影”源于一个更大的问题:变换本身所蕴含的对时间的基本理解。

傅里叶变换的的目的,是通过将复杂信号拆解为其组成部分,把周期性事件表示为频率。人类经验中最基本的一些元素,尤其是光和声音,在物理上是以重复波的形式存在的。而傅里叶变换提供了一种简便的方法,可以将这些无限长的波描述为一组不断重复的短频率。例如,纯音“A(La音)”是以每秒 440 次的频率持续脉动的;但当由单簧管演奏时,这个“A”音包含大量规则的泛音(overtones)——这些泛音是频率更高、能量较低的成分音,使声音比单一纯音更丰富。像 Jockers 使用的那种滤波器会去除这些规律性;它通常用于 MP3 压缩等处理过程中,以去除人耳听不到的高频音符。如果对这样的单簧管音色应用更强烈的滤波,它会去除高频部分,保留音符“A” , 但会削弱乐器独特的音色。

将“情节”表示在频率域中,这一想法颇具吸引力,但也建立在一些高度可疑的假设之上。其中最令人惊讶的假设是:情节如同声音或光一样,由无穷无尽重复的信号组成。乔克斯使用的这种“低通滤波器”会忽略文本中任何呈现周期性重复的要素,而是聚焦于最长周期的变化,比如那些跨度超过文本长度四分之一或三分之一的趋势。这个过程类似于根据一段仅持续 1/440 秒(基频的一个节拍)的“A”音符音频片段来预测单簧管的后续音效。令人惊讶的是,这对于音符来说是可行的,但这仅仅是因为这个音调会无限重复。而Syuzhet 软件包中的默认平滑处理假设书籍也遵循同样的规律;除其他因素外,这意味着:经过平滑后的情绪曲线会把整本书开头的情绪视为结尾情绪的“延续”。(我在《Commodius Vici》一书中对此有更详细的解释。)

对于某些情节,包括乔克斯使用的主要例子《一个青年艺术家的肖像》, 这种假设并不明显错误。但对于其他文本结构,它会造成很大的问题。图 48.1 展示了 《一个青年艺术家的肖像》 和其他四部小说的情节,文本均取自古腾堡计划。威廉·迪安·豪威尔斯的 《塞拉斯·拉帕姆的发迹》讲述的是一个关于毁灭的故事; 霍瑞修·爱尔杰的 《衣衫破烂的迪克》是十九世纪典型的“白手起家”小说; 《包法利夫人》 则是经典的关于衰落的悲剧故事。图中展示了三种不同的平滑函数:加权移动平均,这是最简单的函数之一;局部加权回归散点平滑法(LOESS),这是探索性数据分析中最基本、假设最少的算法之一;以及 Syuzhet 软件自带的低通滤波器。

这里,傅里叶变换的问题显而易见。这种周期性的函数使得包法利夫人死后境况与她出轨前一样“好”。而假设较少的方法则允许她的命运在结尾崩塌,也允许衣衫破烂的迪克的命运轨迹向上而非向下倾斜。 安德鲁·派珀(Andrew Piper)指出 , 回答 “我们如何判断一条曲线是否‘错误’?”这个问题可能相当困难。但在本例中,错误之处显而易见;只有试图闭合循环才能解释小说结尾拉格德·迪克命运的下跌。(译者注:因为傅里叶变化的循环结束点必须接上开头)

这是什么类型的证据? 根据乔克斯的说法,包法利的例子仅仅是对该方法的一种“否定性验证”(negative validation),我认为他的意思是,这是一种对“该方法在所有情况下都是最佳方法”这一论断的经验性证伪(empirical falsification)。斯瓦福德的文章也暗示,逐案验证和证伪衡量方法优劣的黄金标准。用她的话来说,这套方法(或许整个数字人文领域)需要“更多的同行评审和严格的测试——旨在证实或反驳假设”。

从这个角度来看,算法的本质是一个操作过程不透明的系统;我们可以尝试或检验它是否符合我们的预期,但我们永远无法真正了解它。然而,当算法成为实现有意义变换的手段时,例如傅里叶变换,我们就能做得比“质量测试”更好;我们可以预先通过解释性分析来判断变换会在哪些方面失败。我选择 《包法利夫人》 并非随意之举,并非为了检验它是否足够好;相反,平滑方法的推论让我意识到,悲剧类小说整体上都无法被 Syuzhet 的平滑方式正确处理。我有些忐忑地承认,我从未真正读过 《包法利夫人》 或 《衣衫褴褛的迪克》 ;但它们都是情节与低通滤波器平滑完全不相容的典型例子。任何其他以死亡和绝望或非凡好运结尾的小说都会以同样的方式“被算法误读”。

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图 48.1  以极坐标绘制的四条轨迹图

这些问题也贯穿于乔克斯的一系列基本情节模式中:所有图表都以完全相同的情绪开始和结束。然而,在软件包推出后的头两个月里(这期间的审查力度肯定远超任何同行评审流程),这种假设的明显问题却并未被发现。这些缺陷未能立即显现的一个特别有趣的原因是 ,像图 48.1 这样的折线图并不能完全体现傅里叶变换的假设。我们用来展示结果的统计图形本身就可以被视为一种转化,它将数据带入一个新的分析领域。在这种情况下,我们用来绘制图表的几何图形和坐标系本身就带有特定的模型。这类折线图假设时间是线性且无限的。一般来说,这无疑是纸上表示时间最简单、最准确的方法。然而,它并不符合傅里叶变换所假定的频域(frequency domain)。如果傅里叶变换是观察图表的正确方法,我们应该使用极坐标系作图,因为极坐标系会循环回到起点。我在图 48.2 中重新绘制了相同的数据,其中百分比用一个角度表示,该角度从时钟的 12 点钟位置开始,而情感倾向则不是由高度而是与中心的距离来定义。

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图 48.2 以极坐标绘制的四条轨迹线

在这里,傅里叶变换的假设更加清晰。对于这里的所有小说而言,时间构成了一个闭合的循环;结尾点必须扭曲自身以与开头对齐,反之亦然。而其他算法则允许存在巨大的断层:《 包法利夫人》的弧线向内盘旋,仿佛坠入下水道,而 《衣衫破烂的迪克》 则向外推进飞升。

这些环形情节图不仅仅是为了证伪。以这种方式全面理解转换背后的假设,不仅凸显了模型的缺陷,也为我们思考情节提供了一种新的视角。这种观点强调了开头与结尾之间的鸿沟是小说的核心特征;由此,它挑战我们去思考情节所占据的时间究竟是不是一种单向线性的(straightforwardly linear)存在。

这场讨论之所以值得继续,部分原因在于它提醒我们重新审视自己对于情节与时间的诸多前设。笛卡尔坐标系(直角坐标系)所暗示的无限时间,在某种程度上与极坐标图一样是错误的。许多平滑方法(包括我希望在 Syuzhet 中使用的 loess 回归)很容易将时间外推到情节的开头和结尾之外。这恰恰表明,它们在某种程度上同样不适用于当前的任务。事实上, fabula(故事顺序)与syuzhet(叙述顺序)之间的区别核心在于,我们无法谈论小说“开始之前”的内容,也无法预测莎士比亚如果在 《哈姆雷特》 结尾之后再多花几个小时创作,会写出什么文字 。任何暗示存在此类短语的模型显然都是错误的。

但即便这些转变可能并非完全正确,它们或许仍能带来新的理解和分析方法。虽然这种“循环回归”的结构显然不适用于小说,但它对更广泛意义上的情节研究却具有重要意义。通过探究频域图的适用范围,我们可以从抽象层面识别出更适合应用此类方法的领域。

例如:理想的“三机位情景喜剧”剧本应该允许剧集在轮播中以任意顺序播出。也就是说,在某些方面,它们应该是循环往复的。对于情景喜剧剧集而言,循环性是一个值得牢记的有用框架。情感、主题或其他属性的契合度,对于理解商业影响如何与创作自由交织在一起,或者理解一个类型随时间的演变,都可能是一个极其有用的工具。这种信号处理的技术或许还能用于识别,例如,电视台在何时、何处允许编剧展开跨多集的剧情线。

尽管斯瓦福德和乔克斯的对话主要围绕“平滑”问题展开,但许多数字人文主义者似乎发现斯瓦福德提出的第二个批评更有意思。她认为,乔克斯软件包提供的情感分析算法(其中大部分基于带有情感评分的词典)产生的结果经常违背“常识”。第一个问题看似枯燥乏味,但第二个问题为数字人文主义者提供了一个平台,让他们探讨如何更好地理解我们运行的算法的“黑箱”。一个算法“符合常识”意味着什么?为了实用,它需要 100%正确吗?95%?还是 50.1%?如果数字人文要成为一个会采用他人创造工具的领域,那么这些正是它需要练习解答的问题。

然而,这样表述问题,就再次将算法本身视为不可知的。就像傅里叶变换一样,我们最好有意识地探究情感分析的转换究竟做了什么。例如,我们不应该将 Syuzhet 的情感分析部分视为一组待匿名受试者测试的词表,而应该思考如何以最佳方式实现情感分析背后的底层算法——或许是逻辑回归( logistic regressio)——来区分“褒贬”二元分类之外的事物。例如,乔克斯的灵感来源库尔特·冯内古特(Kurt Vonnegut)认为,情节的核心二元不是“快乐/悲伤”,而是“顺境/逆境”;也就是说,虽然情感分析提供了一个有用的捷径,但大规模平台更应创建一个真正能区分其领域中核心二元对立的分类器。安德鲁·派珀对情节结构的研究涉及小说内部的比较。这样的研究可以帮助我们更好地理解情节。他让文本与自身对话,并从其他领域中找到新的有用的转换方式。

这样做意味着,数字人文主义者可以帮助消除博戈斯特所揭示的“算法统治神话”,而不是参与构建此类神话。当历史学家将精神分析应用于历史研究时,我们并没有建议他们与精神分析学家“合作”,然后用历史记录来检验他们的论断有多少真实性;相反,历史学家会主动运用这些概念,将其视为具有解释力、本身就有意义的理论工具。当底层算法难以理解或过于复杂时,人文主义者能够深入探究算法的“黑箱”固然有益且有用。但即便如此,数字人文主义者的首要任务也应该是理解算法所服务的转换和系统的目标和意图,这样我们才能成为新思想的创造性使用者,而不是对工具的目的和前提一无所知、只是被动使用工具的人。

/来源:Gold, Matthew K., et al.“48. Do Digital Humanists Need toUnderstand Algorithms?Benjamin M. Schmidt." Debatesin the Digital Humanities 2016, 2.0, University ofMinnesota Press,13 Apr. 2016.

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转自“左手数字右手人文”公众号

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初审:徐碧姗

复审:段婧怡

终审:夏翠娟

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