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《数字人文》2026年第3期

2026年6月25日 11:33

2026-06-25 11:33 北京

目 录 数字史学士可以群:明末复社群体空间关系可视化研究段

目    录

 数字史学

士可以群:明末复社群体空间关系可视化研究

段 伟 王钊江 吴夏平 戴 维

数字人文视角下的中国上古神话体系构建

——以《山海经》和《淮南子》的知识图谱为中心

耿雪熠 张益婷 王 硕 陈润涛 邱伟云

基础设施

机器学习驱动的计量文体学研究进展及热点

——基于Bibliometrix 的可视化分析(1996—2024)

刘世界 王子睿 孔德璐

中国历代人物传记资料库(CBDB)“社会区分”功能的数据结构与优化策略

祁 毅 杜朝晖

文本分析

由句长方差论唐文流变

张 钊 谌洪阳

基于定量分析的选体内涵考辨

张培阳

儒家五常的可视计算构建

——《论语》“仁、义、礼、智、信”数字认知探究

杜 萌 张熙昌

未来学者论坛

永明声律与近体诗律孰难?

——兼论声律合格概率的计算与难度的量化

于恒超

谁在阅读《冲锋报》?

——历史广告视角下德国20 世纪20 至40 年代大众社会与消费生活

韩 茜

DH 资讯

文本相似性计算在数字人文研究中的应用

——北京数字人文工作坊第五期活动综述

胡韧奋 王钰君 丘子靓

征稿启事

CONTENTS

Digital History

Scholars as a Community: A Visual Study of Group Spatial Interactions in the Late Ming Fu She

Duan Wei, Wang Zhaojiang, Wu Xiaping, Dai Wei 

Integration of Classics and Reconstruction of Knowledge: Centered on the Knowledge Graph of Classic of Mountains and Seas and Huainanzi

Geng Xueyi, Zhang Yiting, Wang Shuo, Chen Runtao,Qiu Weiyun

Infrastructure

Advances and Trends in Machine Learning-Driven Stylometrics: A Visualization Analysis Using Bibliometrix(1996—2024)

Liu Shijie, Wang Zirui, Kong Delu 

The Data Structures and Optimization Strategies of the “Status” Function in the China Biographical Database Project (CBDB)

Qi Yi, Du Zhaohui

Text Analysis

Examining the Evolution of Tang Dynasty Prose through the Variance in Sentence Lengths

Zhang Zhao, Shen Hongyang 

A Textual Research on the Connotation of “Xuanti” ( 选体) Based on Quantitative Analysis

Zhang Peiyang

Constructing a Visual Computing Model of the Five Confucian Constants 

Du Meng, Zhang Xichang

Future Scholars Forum

Which is More Difficult: Yongming Prosody or Jintishi Prosody? Including a Discussion of the Calculation of Prosodic Conformance Probability and the Quantification of Difficulty

Yu Hengchao 

Who Read Der Stürmer? Historical Advertisements, Mass Society, and Consumer Culture in Germany, 1920—1940

Han Xi

DH Briefing

Applications of Text Similarity Computation in Digital Humanities Research: A Review of the 5th Beijing Digital Humanities Workshop

Hu Renfen, Wang Yujun, Qiu Ziliang 

Call for Papers

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数字使人文更新

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数字人文门户网站:www.dhcn.cn

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《求是》 | 孙茂松:生成式人工智能与知识生产创新

2026年6月25日 11:33

2026-06-25 11:33 北京

6月1日,《求是》杂志刊发清华大学人工智能研究院常务副院长、计算机科学与技术系长聘教授孙茂松撰文《生成式人工智能与知识生产创新》,“清华文科”特此转载,以飨读者。

生成式人工智能与知识生产创新

孙茂松

知识生产与两个关键环节密不可分:知识的产生和知识的传播。两者相辅相成:好的知识是好的传播的动力源,而好的传播又能通过知识的“教化”作用,在人们利用所学解决各类问题的生产和生活实践中催生更多好的知识。古往今来,上述过程“环复转运,终始无端”,不断丰富着人类的知识宝库。

在漫长的历史演进中,知识的生产与拓展,长期带有少数“智者”留下的鲜明印记。随着时代的发展,“智者群”的数量会渐次扩大,但在整个人群里相对来说仍是少数。进入现代社会特别是互联网时代,这种状况发生了急剧变化,普罗大众可以依托互联网信息技术对知识的生产作出贡献。知识传播模式的演进更是令人叹为观止,从文字产生前以语音为知识载体的口口相传,数千年前以泥板、莎草纸、羊皮卷、甲骨、竹简、绢帛等为载体的文本手抄,到1000多年前尤其是数百年来以纸张为载体的图书印刷,百余年来以广播、电影、电视为载体的模拟及数字内容生产,再到近30年来以互联网和社交网络为载体的跨模态数字内容生产,知识生产以其范式持续更替所引发的巨大能量推动着人类文明进步。纵观历史,无论是造纸术、印刷术,还是模拟和数字通信、互联网等,无一不是当时的重大科技发明。科技的一次次重大进步,促成了知识生产的一次次范式创新。

近年来勃兴的以语言大模型为基础的生成式人工智能,无疑会促成知识生产的又一次范式变革。与此前所有知识生产范式中人类始终是唯一主体不同,这次破天荒地增加了一个全新的“主体”——机器。传播模式中所关涉的主体,现在既可以是人,也可以是机器,并且两者相互杂糅,构成了异常复杂的多重关系。众所周知,语言大模型具有强大的语言生成能力,同时具有较好的开放式语言理解能力。机器能做到这一点,是千百年来未曾有过的局面。向量表征、自注意力机制、强化学习、思维链等一系列令人眼花缭乱的技术创新,加之大参数、大数据、大算力的强力加持,以及复杂系统涌现机理的“玄妙”作用,诸多要素的风云际会造就了这一奇迹。语言大模型在基本学会人类语言的同时,还将海量语料中蕴含的万千世界知识及逻辑推理能力,以参数化的形式整合到模型中。《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利曾表示:“人类文化基于语言。而因为人工智能已经破解了语言,它现在可以开始创造文化。”事态的发展似乎正在印证这个判断。今年年初,被称为“龙虾”的OpenClaw开源智能体框架火爆全球,其核心驱动正是语言大模型优良的理解和生成能力。语言大模型可以说是OpenClaw的“大脑”,一定意义上形成了人工智能的“操作系统”,可用来构建并运行各类“技能”,以完成包括知识生产在内的各种任务。这为人工智能在经济文化社会等领域的推广应用,提供了难得的发展机遇。

但同时也要看到,语言大模型远非完美。本质上它是概率模型,在语言理解上,不能保证如人类一般精准可靠;在语言生成上,会出现“与生俱来”的“幻觉”现象,即生成虚假信息。换言之,OpenClaw的“大脑”时不时会犯糊涂,更麻烦的是,何时犯糊涂、犯怎样的糊涂,很难预料。其结果是当我们将“动作”的权力赋予OpenClaw时,它不能保证不出错,就好像在“瓷器店里捉老鼠”,即使非常小心,打碎一两件瓷器也在所难免,也就是说,OpenClaw天然存在安全隐患。此外,训练语言大模型使用的互联网语料中,往往掺杂人类的各种偏见与谬见,致使模型也存在偏见与谬见。一项随机抽样调研显示,截至2026年3月,互联网上由人工智能生成的文章数量与人类撰写的文章数量基本相当。尽管这个调研比较初步,存在采样规模过小等不足,但还是能从侧面反映出一种现象:现如今互联网上的文章不少是机器写的,我们却可能浑然不觉,无意识地受其影响。这个进程尚处于刚刚开始的阶段,如果不予以必要治理,今后会愈演愈烈,甚至会涉及意识形态安全、责任伦理、学术不端和知识产权等问题。生成式人工智能在进行知识生产时,从真实性、可靠性、安全性等诸多角度对我们提出了新的挑战。

这里面还会生发一些更为深刻的问题。例如,语言大模型是通过海量文本训练出来的,可谓汇总、融通了所有人的知识,性能顶尖的大模型可望得到最广泛人群的青睐和使用,于是乎它仿佛成了唯一的“智者”,在“人人为模型,模型为人人”的闭环迭代中,互联网时代“多对多”的传播模式反而有可能退回到过去印刷时代与电视时代“1对多”的传播模式,只不过此时的“1”已变成了机器,而不再是人了。此外,语言大模型会倾向于生成概率意义上“共识”较大的内容,而易忽视具个性禀赋的内容,导致知识生产出现某种平庸化、同质化倾向。有研究表明,生成式人工智能可以提升个体创造力,却降低了“新颖”内容的集体多样性。这个似乎有些矛盾的结论,其实是不难理解的。

知识生产创新中面临的此类带有普遍性的问题,促使我们必须深入思考:第一,在知识生产与传播进程中,如何处理好人和机器的关系?毋庸置疑,在这个进程中人始终应占据主导地位。生成式人工智能应成为人类的好助手、好伙伴,但绝不能“反客为主”,人是当然的主体和核心。第二,在人机共存的基本条件下,如何更积极地发挥人在知识生产中的主观能动性?第三,生成式人工智能可加速知识发现与整合,以及无时不在、无远弗届的知识传播,如何在此基础上有效重构知识生产新范式,使其与时、与世俱进?第四,生成式人工智能降低了知识生产门槛,如何以此为契机更好调动和挖掘大众知识生产能力,与专家知识生产形成互补?

总的来看,语言大模型乃至生成式多模态大模型的快速发展,给知识生产创新带来前所未有的机遇和挑战。面对技术迭代引发的深刻变革,应始终高扬人的主体性,在人与机器协同中探索知识生产的创新之路,让生成式人工智能真正成为人类文明进步的加速器。

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来源:《求是》2026/11

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喜 报 | 《山东社会科学》“数字人文:观其大较”栏目入选中宣部“哲学社会科学期刊重点专栏”建设名单

2026年6月25日 11:33

山东社会科学 2026-06-25 11:33 北京

以下文章来源于:山东社会科学

山东社会科学

《山东社会科学》杂志

近日,中宣部公布了第二批“哲学社会科学期刊重点专栏”建设名单,《山东社会科学》“数字人文:观其大较”专栏成功入选。

“哲学社会科学期刊重点专栏”由中宣部评选设立,旨在推动哲学社会科学期刊坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入学习贯彻习近平文化思想,切实担当起新的文化使命,坚持正确政治方向、出版导向、价值取向,强化学术引领,弘扬优良学风,办出专业特色,以期刊高质量发展服务文化强国建设。

《山东社会科学》作为综合性人文社会科学类学术期刊,始终围绕党和国家的重大理论与实践问题、人民群众关心的历史与现实问题、经济社会发展的重点与热点问题策划组稿,多年来一直重视跨学科研究,推出了一批特色专栏,受到学界广泛关注。期刊入选国家社科基金资助期刊、中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊、中国人文社会科学期刊AMI综合评价核心期刊、全国中文核心期刊、RCCSE中国权威学术期刊(A+)、华东地区优秀期刊、山东省优秀期刊,荣获首届“齐鲁名刊”称号,连续获得山东省新闻出版奖。

“数字人文:观其大较”专栏自2016年创设以来,一直致力于推动数字技术与人文学科的深度交叉融合,经过十年的持续建设与发展,已成为国内数字人文研究领域具有重要学术影响力和品牌辨识度的特色栏目。专栏坚持“以议题引领研究”的系统策划理念,在“数字人文”的总框架下,每期围绕一个具体议题展开集中探讨,形成了既有层次纵深又具逻辑关联的议题矩阵。迄今为止,专栏已策划刊发24个专题、64篇文章(并附录多篇学术访谈和书评),涵盖数字人文研究的基础理论、方法工具、领域应用、批判反思与前沿探索等多个维度,构建了从技术应用到理论建构再到价值批判的完整逻辑链条。专栏文章被四大文摘和人大复印报刊资料等转载数十次;2017、2018年两次获国家社科基金资助期刊特色栏目专项资助,2025年获山东省宣传文化专项资金资助;早期论文收录于《数字人文与语言文学研究》(译林出版社2022年版),2026年拟出版学术外译文集《中国数字人文研究》(中英对照版)。

此次入选“哲学社会科学期刊重点专栏”,既彰显了“数字人文:观其大较”专栏在国内数字人文研究领域的引领力与影响力,也是对《山东社会科学》多年深耕跨学科研究的肯定与激励。以此为契机,我们将持续深化特色专栏建设,为加快构建中国哲学社会科学自主知识体系贡献期刊力量。

“数字人文:观其大较”专栏

往期部分文章合集

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《数字人文》2026年第2期目录

2026年6月22日 10:16

2026-06-22 10:16 北京

目    录

 基础设施

基于“知识图谱网”大数据的集唐诗研究

陈 伟 陈逸云

构建古籍音注的智能音韵分析系统:以宋人音释为例

郑伟莉

数字文献

数字文献有损压缩误差探析:以JBIG2 标准下字符替换错误为例

杨 睿 黄一农

深度注释类古籍书稿电子辅助编校的流程设计

马 婧

艺术与传媒

基于坐标注意力引导局部—全局网络的俄藏黑水城艺术品图像修复

冯艺飞 束锡红

民国时期大学校刊的知识挖掘模型构建研究

程结晶 臧志栋 孟方圆 刘 星

教育与教学

我国语言测试研究的发展演进

——基于学术会议主题的bibliometrix 分析

薛文枫 潘鸣威

数字人文视域下俄罗斯最新版统一历史教科书社会主义叙事研究

肖佳妮 孙 涛

评论与批判

数智化语境中的典故及其与世界、人文之关联

——“数智人文”如何可能?

曾建华

数字人文视域下的语料库语言学研究:挑战与机遇

刘 洋 朱玉彬

概念与实践

计算文学批评与人工智能

 凯瑟琳·博德 夏洛特·布拉德利

数据·遗产·网络:国际拜占庭数字人文研究的现状、趋势与启示

李 强 刘健昌

未来学者论坛

数字佛教学的方法与内涵

——《数字人文与佛教》述评

周邦威

征稿启事

CONTENTS

Infrastructure

Research on Tang Poetry Collage Based on Big Data from the “Knowledge Graph Network”

Chen Wei, Chen Yiyun 

Constructing an Intelligent Phonological Analysis System for Annotations in Ancient Books: A Case Study of Song Dynasty Phonetic Annotations

Zheng Weili

Digital Documents

Analysis of Lossy Compression Errors in Digital Documents: A Case Study of Character Substitution Errors under the JBIG2 Standard

Yang Rui, Huang Yinong 

The Process Design of Using Electronic Assisted Editing Methods to Editing and Proofreading Deep Annotated Ancient Chinese Books

Ma Jing

Art and Media

Image Inpainting of Blackwater City Artworks from Russian Collection Based on Coordinate Attention-Guided Local-Global Networks

Feng Yifei, Shu Xihong 

Research on the Construction of Knowledge Mining Model for the University Newspapers of the Republic of China

Cheng Jiejing, Zang Zhidong, Meng Fangyuan, Liu Xing

Literacy and Pedagogy

On the Evolvement of Language Testing Study in China: A Bibliometrix Theme Analysis of Academic Conferences

Xue Wenfeng, Pan Mingwei 

Socialist Narratives in Russia's Newest Unified History Textbook: A Digital Humanities Perspective

Xiao Jiani, Sun Tao

Commentary and Critique

Digitalization and Intelligence Context: Allusions, World, and Humanities Scholarship:How is “Digital Intelligence Humanities” Possible?

Zeng Jianhua 

Corpus Linguistic Studies in Digital Humanities: Challenges and Opportunities

Liu Yang, Zhu Yubin

Terminology and Practice

Computational Literary Studies and AI

Katherine Bode, Charlotte Bradley

Data, Heritage and Network: The Current Situation, Trends and Implications of Digital Humanities in Byzantine Studies

Li Qiang, Liu Jianchang

Future Scholars Forum

The Methods and Implications of Digital Buddhology: A Review of Digital Humanities and Buddhism

Zhou Bangwei

Call for Papers

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2026方塘论坛议程

2026年6月22日 10:16

清华方塘研究院 2026-06-22 10:16 北京

以下文章来源于:清华方塘研究院

清华方塘研究院

方塘研究院依托学校已有的学术积累和基础,立足清华多学科优势和人文社科学科特色,坚持开放性、多样性和国际化发展导向,着力推动跨学科的思想交流激荡,促进创新精神和创新思维的培育。

2026方塘论坛中英文议程

“方塘”二字取自朱熹《观书有感》“半亩方塘一鉴开,天光云影共徘徊。问渠那得清如许?为有源头活水来。”方塘研究院以“坚持探索和传播培育世界一流创新人才,诞生重大原始创新成果的思想前提、文化机理和教育规律”为使命和前进方向,希望通过持续的努力,为学术研究引入更多“源头活水”。

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温馨提醒 | 第七届清华数字人文国际论坛“未来学者”专场报名最后三天

2026年5月20日 11:28

2026-05-20 11:28 北京

在人工智能技术迅猛发展的今天,数字人文领域正经历前所未有的变革。数据驱动的研究方法、跨学科的技术融合以及人工智能在文化遗产、文本分析和数据可视化等领域的应用,为学术研究带来了全新的可能性。

“未来学者”专场

人文学术的未来,寄托于未来的人文学者;也即是当下正致力于研究和探索的青年学子。为鼓励和支持本、研阶段学生投入数字人文研究,结合数字时代新方法、探索人文学术新方向,《数字人文》学术集刊持续举办第七届“未来学者”论坛,诚邀国内外的本科生、硕士生、博士生在读学生(不含博士后)投稿并参会。

期待来稿面向人文问题、结合数字方法,给出来自文学、历史、哲学、社科、艺术、教育、传播乃至政治学、图情档案等各个领域的回答和发现。

本届入围者将受邀参与第七届清华大学数字人文国际论坛“未来学者”专场,获得专家指导评议及进一步研究支持,并于本刊择优刊发。

投稿须知

摘要提交截止日期:2026年5月22日

摘要提交链接https://www.wjx.top/vm/e6ux8a3.aspx# 

或扫描下方二维码报名

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全文提交截止日期:2026年6月12日

投稿地址:

https://szrw.cbpt.cnki.net

在系统中投稿时请选择“未来学者专栏”

参会人员收取会务费,会务费标准为800元/人,学生半价优惠400元/人,入选“未来学者”论坛发言的作品每篇免1人参会、住宿费。缴费时间及缴纳方式将另行通知。

会议时间地点

2026年7月10日-13日    共4天

报到7月10日

会议 7月11日—12日

赋归7月13日

上海大学宝山校区(上海市上大路99号)

会议合作酒店

上海衡山北郊宾馆

:上海市宝山区沪太路4788号

总机: 021-56040088

(注:若实际报名人数超过酒店接待上限,会务组可能新增其他酒店安排接待)

我们期待您的参与,共同探讨数字人文的前沿议题,推动学术研究的创新与发展!

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会议时间地点

2026年7月10日-13日    共4天

报到  7月10日

会议  7月11日—12日

赋归  7月13日

上海大学宝山校区(上海市上大路99号)

会议合作酒店

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地址:上海市宝山区沪太路4788号

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虚构性

2026年5月14日 09:59

原创 安德鲁·派博 2026-05-14 09:59 北京

虚构与非虚构、真实文本与非真实文本之间的区别是有史以来最经典的问题之一。自从我们开始思考叙事行为以来,我们就一直在探讨真实和想象的相关含义。

概念与实践

2.png

安德鲁·派博 / 加拿大麦吉尔大学语言、文学与文化系

陈大龙(译)/ 浙江大学国际联合学院

“无法通过任何文本属性将文本认定为虚构作品,无论是从句法上还是语义上。”

——约翰·塞尔(John Searle)

虚构与非虚构、真实文本与非真实文本之间的区别是有史以来最经典的问题之一。[1]自从我们开始思考叙事行为以来,我们就一直在探讨真实和想象的相关含义。这就是亚里士多德所说的语言的交际性使用(legein,讲述)和创造性使用(poiein,制作)之间的区别。[2]千百年来,我们一直在争论虚构是否有其内在特征,或者它是否只是一个意向问题,或许虚构话语的语言其实并无独特之处。我们如何知道一个文本自身就表明了它是“真实”的,或者不是真实的?[3]对于这种最基本的区别,量化信息又能告诉我们什么呢?

请看下面两段文字:

A

在从巴克利湾(Buckley Bay)到丹曼岛(Denman Island)的短程摆渡路途上,朱丽叶(Juliet)从她的汽车里钻出来,站(stood)在了摆渡船前端的夏日微风之中。站在那里的一个妇女认出了她(her),(她们,they)两人便聊了起来(began)。这也(是,is)算不得什么稀罕事儿了,人们多看朱丽叶一眼,(他们,they)便会琢磨以前在哪儿见过这个女人,有时候也真的会记起来。

B

杰夫(Jeff)今年是(is)24岁,身材高挑健美,留着蓬松的棕色头发,带着轻松的笑容。三年前,他(he)从布朗大学获得历史学和人类学荣誉学位,毕业后搬(moved)回波士顿(Boston)郊区的家,开始(started)找工作。几个月后,他找到了一份工作,是一家小型互联网供应商的销售代表。他通过短信和电子邮件与大学同学保持联系,周末还会去市中心的波士顿“布朗酒吧”闲逛。他说:“感觉有点儿像我从未离开过大学。”他的语气中夹杂着不舍和愉悦。“同一批朋友,同样的漫无目的。”

乍看之下,这两段话有很多共同之处:都使用了单一的专有名称(杰夫/朱丽叶)和地点标记(波士顿/丹曼岛),都使用了一些代词(她/她们/他们/他),都偶尔使用修饰词(短程摆渡路途/夏日微风/蓬松的棕色头发/轻松的笑容),也都使用了过去时和现在时(“站”[stood]、“起来”[began]、“是”[is]、“开始”[started]、“搬”[moved])。虽然第二段话使用了对话形式,但假设第一段在某些时候也会使用对话也不无道理。无论是杰夫作为“销售代表”的倦怠感,还是第一段中认出朱丽叶的女人,这两个段落似乎都为描写提供了某种心理支撑。两者都会让我们思考人和性格。

然而,鲜有读者猜不出段落B来自非虚构作品迈克尔·金梅尔(Michael Kimmel)的《男性世界:男孩变成男人的危险世界》(Guyland: The PerilousWorld Where Boys Become Men),而段落A来自虚构作品艾丽丝·门罗(Alice Munro)的《沉寂》(“Silence”)。[4]那么,是什么让这一点如此明显呢?就如我们这个领域的许多人那样,我们可以说,虚构性是不可言说的,它只是我们阅读时的一种感觉。谁能说得清是什么在读者的脑海中唤起想象的世界?然而,另一方面,我们可以尝试比我上面的初步描述更加精确,尽可能多地量化这两个段落的特征,以了解它们在词法和句法层面的显著差异(见表1)。

图1.png

表1

这些结果是使用詹姆斯·彭内贝克(James Pennebaker)的语言探索与字词计数(Linguistic Inquiry and Word Count,LIWC)软件得出的,该软件可从80个不同的心理语言学维度探索文本特征。表中仅列出了所有特征的一个子集。数值以百分比表示。

以这种方式观察这些段落,我们不仅可以看到它们之间更广泛的差异,还可以看到这些差异的强度,大概也可以分辨这些差异的显著性。与金梅尔的文本相比,门罗的文本看起来动词使用得更多,而且,相对于总字数而言,现在时动词更多。此外,她的句子也更长,代词更多。她比金梅尔使用了更多的冠词和介词,还使用了表达洞察力(认出、记起来、琢磨)、不确定性(有时候、琢磨)、以人为中心(女人、人)和移动特征(汽车、摆渡船)的词汇。而金梅尔则使用了更多的6个字母以上的单词、稍多的逗号和句号、更多的数字以及更多的情感和工作词汇。我们可能以为文学文本会更多地表达情感,但门罗的写作艺术之特征就是把情感隐于字面之下,含而不露(“便会琢磨以前在哪儿见过这个女人,有时候也真的会记起来”)。

本文旨在了解虚构文本与非虚构文本之间的差异,也就是向读者提示故事真实与否的标志。

我并非如上例所示只看一个例子,或者几个例子,而是将利用大约包括28,000份虚构和非虚构文档的集合,以更好地了解虚构写作与非虚构写作的区别。我的研究重点将主要放在长篇小说上,因为长篇小说是19世纪至今虚构写作的最主要形式之一。我们知道,自1800年左右开始,长篇小说开始在数量上不可阻挡地崛起,那么,是什么让长篇小说成为一种独特的虚构话语形式?[5]

关于虚构话语本质问题的讨论在20世纪70年代到80年代初达到了一个高潮,许多语言哲学著作都在反思文本表明自己真实性的语言线索标记。[6]这一努力的关键在于如何界定和控制语言的可靠性,即区分言语中真实与非真实内容的能力。约翰·塞尔的著作成为这场运动中的里程碑,而他所提供的框架则深受奥斯汀(J. L. Austin)言语行为理论(theory of speech acts)的影响。

对于塞尔和聚集在他周围的哲学家群体来说,虚构话语与非虚构话语之间的差异并不取决于话语的实际内容。相反,它取决于说话者和受话者的意向性的结合,即所谓的以言行事(illocutionary)行为和以言取效(perlocutionary)行为。(我们可能会把这些作为言语生产与接受的框架。)正如塞尔所言:“虚构中的说话行为与严肃话语中的说话行为是无法区别的,进而,也就不存在某种足以将一串话语识别为一部虚构作品的文本自身属性。”[7]对于语言哲学家来说,虚构性并不是一种独特的语言使用,而是取决于作者和读者的意向,以及这些意向在文本界限之外的交流方式。

对于大约同一时期的文学理论家来说,文学作为虚构话语的一个子集,同样被定义为与“写作”这一更大范畴不可区分的文本实体。塞尔和奥斯汀的言语行为理论被用来对文学本质主义进行更普遍的批判。文学本质主义认为,文学作品存在着独特的且可能不受时间影响的特质。雅克·德里达(Jacques Derrida)明确援引塞尔的哲学写道:“在被直接铭刻在社会身体(social body)上的一个正确的,也即具体的意向性赋予或认可的功能之前和之外,任何论述、任何话语形式都不具有内在或本质上的文学性。”德里达接着说:“这就是我想验证并提交给你们讨论的假设。文学没有本质或实质:文学不是(literature is not)。它不存在。”[8]对于德里达和后来的许多后结构主义批评者来说,文学不是一系列可确定的特征的产物,而是一系列社会意向的产物,是支撑塞尔言语行为生产和接受的框架。[9]如将塞尔关于话语陈述的立场更广泛地转化为文学阐释,则文学之所以被视为解放性的(liberatory),正是因为它不可规约为任何模式、习惯或个人语言习惯。[10]

本文提出了一种截然不同的主张,这种主张是基于对过去两个世纪中个体从事虚构或非虚构写作的大量实例的观察。从这个角度来看,虚构性在语言内容层面(亚里士多德的术语为“语汇”[lexis])是一个高度可辨的范畴。正是这种可辨性使我们能够建立预测模型,以95%以上的准确率识别虚构作品,而且应该补充的是,它使人类读者也能做到这一点(正如我上述的初步实验所展示的)。与语言哲学家或从后结构主义者到后古典叙事学家(postclassical narratologists)的不同文学评论家流派的观点相反,语言中对真实性(或与之相反的虚构性)的表明是文本的一个高度可识别的语言特点。写作在句子或“说话”(utterance),即塞尔含糊其词地称之为“一串话语”的层面上表现出的特点,从不同的尺度上再去观察时,就不再成立了。[11]将重点全部放在读者的活动上,无论是作为认知倾向,还是作为阐释自由,都忽略了文本有大量强大的方式来根据其虚构性质来标记自身以示读者。

本文的研究不仅表明虚构性是一个极易辨识的范畴,而且至少在两百年来,它似乎一直出奇地稳定。虽然我们讲述故事的方式确实发生了重大变化,然而,当我们使用以19世纪文本为基础来训练的学习算法时,它识别当代小说的表现即使确有所下滑(毕竟历史仍然重要),但准确度仍然令人印象深刻(约91%)。事实上,举例来说,那些似乎体现了19世纪小说独特性的特征,随着时间的推移,要么在增加,要么基本保持稳定,甚至在进入20、21世纪的各种文体中也是如此。虽然不同文体在多大程度上表现出类似的虚构性特征仍是一个悬而未决的问题,但我的初步研究表明,在种类繁多的虚构写作中,存在着令人惊讶的共性。这种连续性对于我们如何思考流派和文学时期划分具有重要的影响,而这种影响在很大程度上仍未得到讨论。[12]

理解虚构性的可辨识性——它在多大程度上将自身标记为一种文化实践——对于理解我们自己的学科具有重要意义。最近对创意性写作的历史嵌入性(historical embeddedness)的强调,无论多么有价值,在很多方面都忽略了这种连贯性的意义,即虚构的驱动力之一就是将自身与其他类型的写作区分开来。这并不是说小说在某种基本意义上不是关于现实世界的,而是说小说的重心——也就是克莱斯特(Kleist)在《论木偶戏》(“On the Marionette Theater”)一文中所说的艺术作品的“重心(Schwerpunkt)”——位于别处。那么,我最终希望在此得到更好理解的就是这个“重心”,即小说作为一种写作将自己区分开来的方式。我们将会看到“虚构的稳定性”,尤其是长篇小说虚构的稳定性,似乎是建立在我们可以称之为“现象学投入”(phenomenological investment)的基础之上的。[13]小说对19世纪(及以后)虚构话语的贡献,其特殊本质就在于,它关注的不仅仅是我们周围的世界,还有我们与这个世界的知觉相遇,其中包括大量的怀疑、推诿和否定。而要在长篇小说中体验世界,首先需要的就是怀疑。

从这些角度来思考小说的虚构性和长篇小说,不可避免地会对近期的一些老生常谈造成压力。在这一视角中,经久不衰的小说“现实主义”的问题,即小说再现特定环境的程度和手段,便让位于小说对“遭遇戏剧化”(dramatization of encounter)的关注——无论是与他人还是与世界的遭遇,实际上都是与更广义的他者的遭遇。与其说长篇小说这种文体是基于其与关于事物的知识的关系的——在这里,物论(thing-theory)是对现实主义兴起的一种新的诠释——不如说根据长篇小说具有量化意义的组成部分,它在本质上似乎更具有自我指涉性,为我们提供了获取“认知之知识”的途径。它明确了一种有关假定性的经验,一种与世界的测试性关系。[14]尽管这可能是我们传统上对一小部分现代主义实验的看法,但重要的是,这一观点甚至适用于19世纪最经典的“现实主义”小说。

因此,本文认为,小说学术史中的某些经典立场需要重新思考,或者至少需要根据新兴的对小说的计算研究成果进行修正。无论是凯瑟琳·加拉格尔(Catherine Gallagher)关于小说与其自身虚构性之间暧昧关系的论述;是后结构主义对文学否定性的投入,如批评家将小说称为“无体裁(genre)的体裁”;是物论对伊莱恩·弗里德古德(Elaine Freedgood)所称的小说语言的“指称性、字面性和技术性”的强调;还是伊恩·瓦特(Ian Watt)对小说的指涉性所持的依然具有影响力的立场,比如瓦特写道,“这样看来,小说中语言的功能在很大程度上比其他文学形式更具有指涉性”;计算都对作为一种虚构话语类型的长篇小说的重要性作出了截然不同的描述。[15]问题的关键并不在于这些立场是否毫无根据——可以肯定的是,对于某些长篇小说而言,这些存在方式可能确实是主要的,正如对于许多长篇小说而言,这些存在方式可能在某些时候是有效的,这也是可以肯定的。

但是,如果我们试图理解是什么特质让小说从众多看似真实的写作类型中脱颖而出,甚至在各类虚构文本中独树一帜——如果我们试图将小说作为一种独立文体来概括——那么至少从18、19世纪之交开始,我们便能察觉到一些显著的变化。根据下文的研究,小说的重要性并不主要在于它对世界的正面表现,即它的模仿效用、它模拟某种事物的能力(如17世纪关于“真实性”[vraisemblance]的辩论)。它也不是基于一种后结构主义的否定性——小说不是一个可识别的独特而稳定的类别,这反映了文学更普遍的否定能力;恰恰相反,小说的最佳描述方式是,它是对其自身世界关照性(worldliness)的确定性的否定。它立足于对遭遇而非现实的诉求。在此过程中,正是语言的指涉性在小说中被悬置起来,这并非含糊不清,而是系统性的、有计划的,甚至在那些被广泛认为是写实性最强的小说中也是如此。

预测和描述

本文将所谓“预测”(predictive)与“描述”(descriptive)的方法结合使用。预测模型(如机器学习过程中使用的模型)之所以重要,是因其使我们得以参与分类的过程,将一组文本定义为一个连贯的实体,并根据某些预设条件了解其连贯程度。[16]通过预测模型,我们可以知道将文本判归为某个特定的文本组的确定性有多高,以及根据什么标准来确定。确定性越高,我们就认为这个类别越有内聚力。

另一方面,描述性模型之所以有用,是因其使我们在不进行分类的情况下,也能够通过将一个文本组与另一个组进行比较,确定该组的显著特征。这可以告诉我们,一组与另一组相比,哪些特征是突出的,但这样做并非为了宣称该组整体上都具有这样的独特性。这些特质不是对文本或文本组进行定义——小说是××或小说是如此可预测的,而是帮助我们根据更加个体化的标准来描述一组文本的行文(behavior)。这也是很有价值的,因为它能让我们了解使一组文本不同于另一组的成分,而这些成分未必会导致两组文本归为不同类别。对预测进行解释,也就是解释计算机如何估计出一个文本属于哪一类,是相当具有挑战性的,而解释个体差异则简单许多。我认为,正是两者的结合,让我们既能从分类的角度思考——思考在特定条件下书写的相对连贯性——也能从质的角度思考写作的具体方面,而无需给对象划分明确的界限。在许多方面,描述都比预测更接近文学批评的传统任务。

本文中使用的数据是为了了解不同类型书写中虚构性的本质而选择的,目的是考察本文得出的结果是否能够经得起不同时间、不同语言和不同样本量的检验。总体而言,这些数据包括约28,000份文档,时间跨度为从18世纪末到21世纪初,内容以英语或德语书写。这些文本集合涵盖不同类型的虚构和非虚构写作,包括长篇小说、历史著作、哲学著作、实用指南、中短篇小说、童话故事和翻译成散文的古典史诗等(但不包括百科全书或烹饪书)。这些文本可归纳为四大类。

第一类代表了我实验室整理的约600份文档,这些文档是19世纪德语和英语的经典著作,包括该时期最著名的长篇小说以及著名的非虚构作品,包括哲学著作、散文和历史著作。这些文本已经过充分清理,以确保转录错误最小化;同时,它们也已按叙事视角进行拆分,这样我们在与历史叙事进行比较时,就能够控制例如第三人称小说等变量。

第二类是一个大得多的19世纪英语作品样本,由21,158份文档组成,包括虚构和非虚构,这些文档来自泰德·安德伍德利用Hathi Trust数字图书馆进行的研究。[17]我们对这组文档的内容了解就少得多,而这也使我们得以在同一时期的经典文本子集和更广泛的作品集合之间检验我们的结果。

第三类包括约6,500篇长篇小说,分别是来自斯坦福文学实验室的19世纪长篇小说集和芝加哥文本实验室的20世纪长篇小说集。通过这些小说集,我们可以研究长篇小说词汇的历时变化。

最后,第四类包括由我的实验室整理的过去十年内出版的800部当代长篇小说和非虚构作品集。[18]这让我们能够更好地探究过去所观察到的影响在多大程度上持续至今。

表2概述了所使用的不同文档类别的构成以及各自的文档数量。

图2.png

表2 数据概览

本文探索的文本特征主要用LIWC软件提取。该软件由詹姆斯·彭内贝克(James Pennebaker)设计,是一个为社会科学领域开发的工具,用于研究大型文本集合。它包含了80种不同的特征,从识别句法和语法特征(如标点符号、介词、动词时态和代词的使用)到更高层次的认知现象(如社会、感知或情感过程)。[19]这些词典已在人类受试者身上得到测试和验证,其结果可供查阅。[20]与所有基于词典的方法一样,特定类别的语义连贯性也是一个未决问题。“insight(洞察)”词典中的所有单词是否都真正代表了小说中认知洞察的时刻?或者,所有的“I(第一人称单数代词)”都是同样的意思?[21]因此,对这些结果的解释需要慎之又慎。尤其需要注意的是,如何将这些类别理解为类别,重点是评估这些类别在小说中的语义连贯性。当我们深入研究单个特征时,我们会发现什么呢?正如我们将要看到的,我的重点将放在语义不那么模糊的类别上,从标点符号、人称代词到表达感官体验或认知犹疑的动词。

同时,强调这种词典构建方法对文学计算研究的益处也很重要。与主题建模或词嵌入所面临的问题不同,那些方法是在事后发现词语集合并加以命名,而这里我们是从预设的语言类别出发,检验它们在特定文本集合中的出现情况。词语外在于所需研究的集合,这使我们可以独立于这些集合本身来测试我们所相信的。虽然这两种方法都不完美,但它们都在单词与其被认为所承载的思想之间进行转换。最终所涉及的核心问题,是模型对自身能够逼近某种潜在文本现象的信心程度。[22]关键在于尽可能明确地说明我们是如何在不同的分析层级之间进行转换,也就是说,如何将概念层面、词汇层面与理论层面连接起来。

因此,LIWC为我们提供了一系列具有直观意义的解释性类别,以及这些类别可能部分基于的词库。它的一个核心优势是,即便数据本身具有专门性,特征集合仍然可以被共享——我在这里正是这样操作的。尽管如此,这些类别不应仅看其表面值,也应与所有语义领域一样,被加以深入考察。由于LIWC的字典是透明的,用户可以根据自己的需求进行完善或更改,就像我在此所做的那样。此外,它们还可以与其他更个性化的功能相结合,例如,使用WordNet这样的工具查看词类。虽然未来的工作需要继续扩展和完善这类特征集,但LIWC语料库仍可作为任何监督方法理解文本定量维度的有用起点。

虚构的连贯性

我想首先提出的问题是:作为一种写作类型,虚构的连贯性如何?是否真的如塞尔所言,没有句法或语义属性可以让我们预测某个对象是否具有虚构意向?虚构性是否仅仅是交际语境、作者意图和读者信仰体系的函数?还是说,一些特征在虚构文本中体现出高度规律性,而在非虚构文本中并不存在,以至于计算机也能准确猜测出文本的性质?

为了回答这些问题,我将使用所谓机器学习的方法,看看计算机能在多大程度上准确预测文本的给定类别(我将使用一种被称为支持向量机[support vector machine,SVM]的学习算法,这种算法在许多文本分类场景中都有应用)。[23]对于不熟悉这个过程的人来说,学习算法会在一组已知类别的文档中提取特征进行“训练”,然后被要求预测一组它从未见过的新文本属于哪个类别。在此,我使用在给定文档集合中发现的LIWC特征来训练算法,并使用十折交叉验证过程(process of 10-fold cross-validation)来预测文档是虚构作品还是非虚构作品。具体操作如下:随机地将语料库按9∶1的比例分折10次,每次都是90%的文档用于训练算法,余下的10%用于测试算法的可靠性。(Kernlab程序包中的folds函数确保每个折叠在两个类别之间实现均衡分配。)这样重复10次可以让我们全面了解收集的所有文档,因为每份文档都有机会进入测试集。表3列出了这一实验的结果,显示了所比较的两个数据集,以及对未见数据进行预测时的平均准确率得分。

从表3中我们可以看到,虚构和非虚构之间的差异不仅具有跨时间和跨语言的鲁棒性,而且我们可以使用在一个时间段建立的模型来有力地预测另一个时间段的数据。虽然当我们使用19世纪的模型预测21世纪的小说时,准确率会明显下降,但我们仍然可以得到相对较高的准确率(约为91%)。在过去的两个世纪中,小说话语似乎具有明显的跨时稳定性。事实上,正如我们将在下文中看到的,当我们研究更能说明小说写作的特征,特别是作为小说话语子集的特征时,通常会看到这些特征随着时间的推移而增强。除了小说的跨时稳定性之外,某些类型的小说专用词汇的增加也可追溯至19世纪。

图3.png表3 小说的可预测性

本表展示了使用SVM分类器和LIWC特征集进行分类测试的结果。在最后一个例子中,我在Hathi Trust数据集的虚构和非虚构文本中训练了分类器,然后将其运用于《纽约时报》评论的当代长篇小说集和流行的当代非虚构文本。

小说现象学

如果虚构的可预测性如此之强,那么是什么特征或特征组合造就了这种显著的可预测性呢?虽然有很多方法可以解决这个问题,但在此我将根据这些特征在虚构与非虚构文本中中值频率的增加情况对其进行排序,并使用非参数Wilcoxon秩和检验来说明统计意义。比较中值的价值在于,它保留了某一特征在特定样本中的总体分布信息。中值可以确定特定类别的中间点,而不是将所有虚构作品都简单地归入一个单一的分区,后一情况下,有些作品的某一特征的量可能明显高于其他作品,从而使结果偏向于它们。其次,有些显著性检验的设计是为了避免低频特征的影响,而本检验则并不作此假设,它只关注两组之间的比率,以了解特定特征相对于其总体出现频率的高低。因此,增加幅度大的低频特征比增加幅度小的高频特征更重要。[24]

首先,让我回顾一下这里使用的表格的整体结构,以便更好地理解它们能告诉我们什么,不能告诉我们什么(见表4)。最左边的一栏(“特征”)列出了LIWC所定义的特征。有些特征非常直截了当,如“感叹号”(exclam)是指感叹号的百分比;有些特征则比较微妙,如“家庭”(family)指的是词典中所有与家庭成员有关的词,而“社会”(social)指的是与社会经历有关的词,例如其中可以包括代词(这一选择实际上重复了代词类别,因为代词比其他词常见得多)。可以说,前者比后者更直截了当,因此,当我们遇到语义更模糊的词典时,我们需要谨慎(即便是像“你/你们”这样一个词,在小说中也可能具有不同的功能)。第二列(“类别”)列出了特征所属的类别,这是理解单个特征的一个略微宽泛的框架。接下来的两列(虚构、非虚构)列出了该特征在每个语料库中的中值频率,即占所有词语的百分比。这使我们能够了解哪些特征相对于其他特征更为普遍。

对于读者的阅读体验而言,百分比有些不够直观,因此在接下来的讨论中,这些数字通常会折算成该词在一个页面上和整部作品中出现的频次。这样,我们就想象得出读者的阅读体验,并推测出哪些特征占据了读者更多的注意力。例如,感叹号在19世纪的一部虚构作品中平均占0.45%。如果我们假设一部普通篇幅的小说约有100,000个词(或每页500个词,共200页),这意味着约每200词就有一个感叹号,或每页2—3个,或每部小说共约500个。而人称代词在小说中出现的频率约为10%,即每10个词出现一次,或每页出现50次(每部小说出现10,000次)。

第五栏“比率”可以让我们了解该特征在不同集合中的出现率差异有多大。感叹号在虚构作品中出现的频率几乎是非虚构作品的十倍。这是一个巨大的差异,但与其他特征相比,这个特征仍然是出现频率相对较低的。另一方面,虽然人称代词在小说中出现的频率只比在非小说中出现的频率高出两倍多一点(差异仍然很大),但是,这种差异依赖于文本中更广泛的语言层面。代词数量的两倍意味着每部作品中大约多出5,000个代词,或每页多出25个代词。虽然我在解释结果时优先采用了比率,但是,从特征的总体普遍性到不同集合之间的相对差异,这两个方面还是都要关注的。

从使用我们的经典样本和规模更大的Hathi Trust数字图书馆中19世纪作品来对虚构和非虚构写作进行基线比较开始(见表4),我们可以看到最能体现虚构性的特征是如何由对话驱动的——感叹号、问号、引号、“我”“你”等第一人称和第二人称代词、“是的”“好的”“哦”等表示赞同的词,以及最后还有“说”(said)这个词(LIWC将其标记为听觉动词)。

图4.png表4 虚构与非虚构对比:19世纪经典(英文)

与非虚构类作品相比,虚构类作品增幅最大的前20个特征。数值代表特定特征的百分比中位数。以下符号用于表示p值:<0.0001=***,<0.001=**,<0.01=*。

重要的是,我们还发现19世纪的样本与Hathi Trust文献更大规模的样本之间具有很强的一致性,但“社会过程”(social)类别以及潜在的“家庭”(family)、“家”(home)和“摄食”(ingest)除外。如果我们直接比较这些类别,就会发现,只有“家庭”和“摄食”在经典样本中频率有些高(大约高了10%—15%)。换言之,虽然存在值得探讨的有趣差异,但总体而言,通过较小的样本也是能够很好地捕捉到与较大样本相同的信息的。综合来看,这些特征表明,与非虚构类作品相比,虚构类作品具有相对明确的独特对话结构。虽然这可能不是什么“新闻”,但它确实有助于我们建立起来关于此类写作社会意义差异的分类体系。想象人与人之间的对话似乎是小说的主要文化功能之一。

事实上,把人想象成人可能是小说最重要的作用。如果我们把对话,连同伴随对话的代词表达(她说、他喊等)从上述集合中剔除,[25]就会发现,第三人称代词与提及家庭成员和身体的词语一道,成为虚构性最强的标志之一(见表5)。在对话之外,虚构作品中她/他(she/he)代词的平均数量比非虚构作品多了三倍多,仅这两个词就占了全文总词数的5%以上(换句话说,在一部中篇小说中约出现5,000例)。

图5.png表5 删去对话后的虚构与非虚构对比:19世纪经典(英文)

再考虑到历史作品使用的专有名词平均要比虚构作品多得多(估计是后者的2倍多),上述差异就尤为值得注意了。[26]虚构作品中人物数量较少,但得益于人物持续存在的时间更长,从而使得代词成为关键的语言标记。在虚构作品中,人们的身份似乎更具延伸性,但这不应与更“广阔”的身份,即语义更丰富的身份混淆。指代人物的代词出现频率与围绕这些人物的语言多样性并不等同。尽管如此,这还是让我们初步了解到虚构作品如何将身份认同过程展现为一种重复而广泛地指称同一个人(或主体)的行为。

家庭和朋友类词汇在虚构作品中如此常用,也表明了哪类人在这一文体中更为突出,正如“家”(home)这一场景设置让我们了解到他们最活跃的地方。大体而言,当我们阅读19世纪的虚构作品时,小说的独特之处,即何以不同于其他类型的自称关于真实事物的文本,就在于对家庭和熟悉事物的关注。旅行、探险、工作——这些都能够在别处以某种方式体验到,而对家庭生活和每个人长时间活动的记录则不可能。

当我们聚焦于德文和英文文本集以及跨越历史和当代的数据集之中一种特殊类型的虚构作品(第三人称小说)和一种特殊类型的非虚构作品(历史著作)时,上述关注的重要意义将变得更加清晰(见表6—表8)。首先需要关注的是一系列关于感知的表达(视觉、听觉、触觉),它们构建了体验者的现象学现实。而身体词汇的广泛运用,揭示了人们注意力的主要焦点所在。从定量角度来看,小说中最稳定的认知视角并非仅仅是关于他人的知识,而是关于另一个具身个体的知识。这一结果对“心智理论”(theory of mind)提出了有趣的挑战,因为该理论认为小说的核心目标是展现另一种人类意识。[27]尽管在接下来的测试中,我们将会看到这一假设确实有其合理之处,但就理解小说与众不同的虚构特质而言,鉴于小说着重强调感官输入和具身实体,心智理论模型所依赖的身心二元区分在此显得难以立足。较之于相应的非虚构作品,在小说创作中,一个具备感知能力的存在所经历的感官体验似乎是被反复强调的独特内容。

图6.png表6 删去对话后的第三人称小说与历史著作:19世纪经典(英文)

图7.png表7 未删去对话的第三人称小说与历史著作:19世纪德文

图8.png表8 删去对话的第三人称小说与历史著作:英文当代文学

为了更清晰地阐释我所指的小说现象学取向的意义,并使之更加明确,我将对19世纪的长篇小说与同时期出版的虚构作品中的特定非小说子集(HATHI_TALES)进行比较。这里的非小说类虚构作品指的是那些在19世纪读者中具有强烈存在感的各种虚构作品,包括翻译成散文的古典史诗(《伊利亚特》《奥德赛》《埃达》《尼伯龙根之歌》)、经典散文虚构作品(《源氏物语》《十日谈》《亚瑟王传奇》和拉伯雷的作品)、世界各地的童话集(源自爱尔兰、德国、丹麦、日本和印度)、同时代中短篇小说集(霍夫曼、托尔斯泰、狄更斯、莫泊桑、霍桑和华盛顿·欧文的作品),以及各种传说故事集(《昔日故事》[Tales of Former Times]、《家庭生活故事》[Tales of Domestic Life]、《道德故事》[Moral Tales])。这组数据旨在反映19世纪英语读者广泛阅读和了解的一系列散文虚构作品(prose fiction),但这些作品并不被归类为“小说”(novel)。虽然这些材料源自不同时代,但其出版(和翻译)整体上都是同时代的。

图9.png表9 小说与其他虚构作品

本表首先有三个突出的有趣特点。首先,这些比率与非虚构类相比,要低得多。虽然与非虚构类相比,这些组别差不多都具有很好的区分度,但如果相互比较,整体区分度就会大大降低。如果我们对其运行与前述相同的分类器,预测小说的准确率约为68%,接近统计学显著性阈值(p=0.018)。如果我们使用Hathi Trust文本集中稍大些的长篇小说集合(428部,以反映“其他虚构作品”),准确率将略微提高到74%(p=7.23e-05)。这仍然大大低于从不同文体中预测区别出长篇小说的能力。正如泰德·安德伍德所指出的,在150年的时间跨度内,预测侦探小说和科幻小说的准确率在88%—90%之间。[28]因此,“其他虚构作品”这一宽泛的类别与作为虚构作品子集的长篇小说之间区别并不大。

其次,我们不仅看到了诸如代词和对话等我们较为熟悉的有关虚构性的语言标记,与此同时,还在动词类别中看到了一个新特点:总体而言,动词数量更多,时态也更加多样(过去时、将来时、现在时,此外还有助动词)。换句话说,与一般虚构作品相比,长篇小说的时间复杂性似乎更大。这一现象值得深入探讨,因为它揭示了一个初步的见解,即长篇小说在19世纪如何通过时间处理上的独特方式区别于其他类型虚构写作。[29]

图10.png表10 长篇小说与其他虚构作品:独特的词汇

最后,我们还看到这里出现了一个前所未见的新类别,属于“认知过程”的类别。这些词典被LIWC加上了“差异”“否定”“不确定性”和“洞察”(discrepancy、negation、tentativeness、insight)的标签。如果我们分析一下这些词典中最能体现小说特色的词语(在此我按对数似然比[log-likelihoodratio]进行排序),我们便能清晰地观察到,这些词语在多大程度上倾向于标示出自我反思、怀疑和犹豫的时刻,呈现出一种对世界的试探性关系。

在此,情态动词(如could、would、must、might和should)及其否定缩略形式(如don't、can't、didn't、not、never、nobody)的使用极为普遍,否定的表达也十分常见。正如“如果”一词所体现的,这些词组提供了表达条件性甚至不可能性的不同方式。与此同时,不确定词汇(something、anything、somebody、anybody)以及更具体的表达犹豫的词汇(也许、机会、希望、可能、猜测、或许、怀疑、不确定)也更为常见。在长篇小说的语境中,表达条件和不可能性的语言中,还蕴含着相当多的潜在性和可能性,同时也夹杂着怀疑性。[30]

最后,我们不难发现,长篇小说的特点在于其对心理状态的广泛运用,这主要体现在“知道”“感觉”“思考”“记忆”和“相信”(know、feel、think、remember、believe)等动词的频繁使用上。此外,还有一些使用频率稍低但同样独特的复杂认知动词,如“承认”“思考”“想象”和“原谅”(admit、ponder、imagine、forgive,后者在文章中未具体展示),这些词汇构成了小说反思性的基石,它将怀疑与条件性思维融合在一起,形成一种连贯的精神状态。事实上,“似乎”和“感觉”(seem、feel)在长篇小说中的出现频率比其他形式要高出30%,这两个词共同展现了小说所特有的现象学倾向。与其他形式的经典虚构作品相比,长篇小说的独特之处在于,它聚焦的不是世界本身,而是人与世界的相遇和对世界的思考——即对世界的感知。正是这种感性认识与认知怀疑主义的结合,凸显了长篇小说对虚构话语的贡献。长篇小说的魅力在于,它为读者提供了一种长期阅读体验,让人们得以深入评价世界给予性(world's givenness)。[31]

长篇小说的现实主义问题

如果我们认同长篇小说作为一种文学体裁,其独特之处在于对现象学词汇的更多关注,那么问题就来了,这种关注是否也意味着对世界更深入的关注,即对现实或者——按照卢卡奇的抽象表述——“给予性”的更密切的关注。现象学与现实是相互排斥,还是相互构成?换句话说,我们能否检验长篇小说具有高度现实主义这一由来已久的假设?

虽然这些问题都需要进行专门的研究,但我在此先进行两个测试,旨在评估长篇小说现实主义倾向的有效性。在第一个测试中,我探讨了小说对抽象概念和物理实体的关注程度差异。为此,我选取了查德威克·希利集合(Chadwyck Healey Collection)中的19世纪长篇小说子集(约700部小说),并将其与Hathi Trust的“其他虚构作品”进行比较。随后,使用WordNet将这些文本转换成各自的上位词树。[32]上位词提供了名词的高阶分类(例如,“家具”是“椅子”的上位词),可以让我们了解在特定语料库中特定类别的词语是否比其他类别更常见,这与LIWC在情感和心理过程中的作用非常相似。举例来说,如果小说中出现了“沼泽”一词,它将被转换成“湿地”“土地”“地面”“土壤”“物体”“物理物体”“物理实体”或“实体”。在这种情况下,所有名词都被视为“实体”,其首要区别是区分物理名词(如“沼泽”)和抽象名词(如“死亡”)。

通过这一模型,我们可以提出这样一个问题:与其他类型的经典虚构作品(可以算上历史著作)相比,小说中的物理名词数量是否明显较多?由此,我们可以探讨,小说的独特性是否与其物理客观性(作为理解其现实主义程度的一种潜在方法)有关,或者更多地取决于抽象的精神或情感状态。

第二项测试则试图将现实主义理解得更加具体。一个文本越具体,它就越关注周围的世界。为了检验这一点,我比较一个文本中的词语是另一个文本中词语的上位词的百分比。在一组词语中,如果其中包含更多另一组词语的上位词,就说明第一组词语更抽象,第二组词语更具体。例如,如果我使用“沼泽”一词,而你使用“土地”一词,那么我的语言可以说比你的语言更具体(你的语言比我的语言更抽象)。在第一项测试中,文本中包含更多的物体(objects)是对现实主义的一种体现方式,而与之形成对比的是,第二项测试强调以具体性作为现实性的标志,认为越具体的事物就越贴近现实。

图11.png图1 抽象名词对物理名词的比率

该图测量了按WordNet分类法确定为“抽象”与“物理”的名词比例。

图12.png

图2 虚构作品中的上位词比较

该图测量了一个语料库中属于另一个语料库中词的上位词的百分比。上位词比下位词更抽象。由于误差条太窄,无法直观显示,因此已将其删除。

研究结果表明,以这种方式进行衡量,长篇小说与具体性之间的关系在19世纪确实发生了变化。观察19世纪上半叶的情况就会发现,与经典虚构作品和故事(tales)相比,那时长篇小说对物理对象的表达抽象程度更高,但到了下半叶,这种差异就消失了。正如瑞安·豪泽(Ryan Heuser)和龙黎克(Long Le-Khac)所言,英国小说在这一世纪中经历了价值性下降而具体性上升的过程。[33]然而,关于这一结论,有一点需要特别注意,虽然小说中的抽象性似乎在下降,但它从未低于该时期其他类型的虚构话语。相比于维多利亚时期的小说成为独一无二的具体作品,更准确的说法是,19世纪早期的长篇小说与这一时期其他类型的虚构性话语相比,其抽象程度之高是独一无二的。这表明,我们可能一直以来都误解了这个故事:对于19世纪小说而言,重要的并不是后来具体性提升、使其看起来更接近其他类型的虚构写作,而是早期的抽象性相较于其他类型的虚构写作更为突出(更不用说抽象性对于这些文本的重要性整体上仍然远远高于其物理性)。

研究的另一部分,即关于长篇小说具体程度的部分,则从另一个角度讲述了同样的故事。在19世纪上半叶,长篇小说与其他类型虚构作品的具体程度差异不大(约0.003%),而到了下半叶,小说中具体的词语比其他类型虚构作品多出约0.5%(每页约多出2个词)。[34]换句话说,小说在抽象程度上接近其他类型的虚构作品,而在具体程度上则偏离了其他类型的虚构写作。从19世纪开始,小说变得愈加抽象,而到了结尾部分则呈现出极为具体的特征。

当然,我们还可以从许多其他方面来思考小说的现实性问题。但这些初步结果表明,瓦特关于小说现实主义的论点——在此可理解为对物理性和具体性的更高追求——在第一种情况下,并非仅仅讲述一个特殊情境的故事,而是更倾向于回归到更为普遍的小说话语规范。其次,小说在展现其具体性方面确实变得出众,但其兴起的时间实际上要比传统观点所认为的晚得多。实际上,小说在18世纪末至19世纪初在数量上的崛起,似乎是以其更高的概念复杂性和概括性为标志的。与对周围世界的描写相比,小说更倾向于对抽象概念的探索和表达。[35]正如马修·埃林(Matthew Erlin)所言,小说的哲学维度是其历史的重要组成部分,而我们迄今为止都忽略了这一点。[36]学术界对现实主义小说具体化的强调,忽略了小说作为一种写作形式在历史上具有重要意义的主要方式之一,即小说的抽象性。

结论

在试图区分虚构与非虚构作品、找出虚构和长篇小说作为写作类型的独特之处时,我一直在深入探究它们更广泛的社会功能,以回答“文学为何重要”这个由来已久的问题。根据本文的研究结果,如果我们特别关注长篇小说在数量上的特质,即它们与非虚构或“真实”写作的区别,可以认为,自19世纪以来,长篇小说的重要性似乎与社会现实性无关,而更多地关乎现象学体验,是一种对世界的社会性嵌入(social embedding)。这并非长篇小说对读者产生意义的唯一方式。这涉及我在一开始就讨论的预测方法与描述方法的问题——可预测性方法可能会排除其他可能重要的可能性和特点,而描述性模型只需确定哪些特征存在差异,以及差异的程度,而无需预设特征空间的限制。量化观点的价值在于,它能使我们更好地理解特定类型的写作如何向读者传递特定的导向信号,我们可以称之为其社会定位(social positionality,这里借用布尔迪厄[Bourdieu]的概念)。这并不排除读者可以通过无数种方式找到自己理解长篇小说意义的可能。但它确实让我们能够更好地理解作为社会范畴的长篇小说。

从这个角度来看,长篇小说的虚构性之所以特别,是因为它有“相遇”(encounter)的概念和随之而来的质疑,它以一种特殊的方式将我们读者置身于世界之中。事情看起来、感觉起来就是这样,就如存在着大量的怀疑、偶然性、可能和或许一样。这些发现在两种不同的语言、两个截然不同的时间框架下,并且不管在更多还是更少,以及更经典的写作样本中都表现得很稳定。正如我们看到的,我们使用建立在19世纪经典长篇小说写作基础上的模型,仍然可以非常准确地预测现当代长篇小说的发展趋势。如果我们更仔细地观察这些特征随时间的变化,就会发现它们是如何变得愈加明显,而后最终趋于稳定的(见图3)。19世纪围绕虚构话语所确立的价值观在很大程度上随着时间的推移而保持不变,但有些特征,如对感官知觉的强调,其重要性则大大提高了。[37]

图13.png

图3 长篇小说的虚构性质(1800—2000)

1800年至2000年出版的英国小说中“怀疑”(doubt)和“感知”(perception)的比例。前者在19世纪下半叶略有上升,后者则持续上升,二战后趋于平稳。

当然,并不是所有长篇小说都是这样,也不是所有的长篇小说都以同样的方式呈现。在不同类型的小说创作中,这些虚构性的标志在多大程度上是一致的,仍然是一个悬而未决的问题。我们还可以设想另一项研究,探讨长篇小说变得高度非虚构的契机,以了解想象中的真相。我们该如何描述虚构中的非虚构,这些段落的作用又是什么?在本文开头使用的算法所误判的少数小说中,梅尔维尔(Melville)的《泰比》(Typee)和《奥穆》(Omoo)就属于这一类(但《白鲸》[Moby Dick]不在其中,这表明《白鲸》成为经典至少在一定程度上是以其虚构性为基础的),而这不会让人感到意外。但科尼利厄斯·马修斯(Cornelius Matthews)所著的《巨兽:土丘建造者的传说》(Behemoth: A Legend of theMound-Builders)也是如此,这部小说讲述的是杀死一头远古乳齿象的故事,被认为对梅尔维尔产生了重要影响。[38]我们能否不仅在这些小说中,而且在更普遍意义上的小说中,在虚构写作中,更具体地说明,语言的信息性使用——亚里士多德所说的“legein”(讲述)——究竟具有何种功能?这样的研究将为本文的观点提供一个镜像、一幅双联画,让我们能够从中清晰地看到,小说中的某些特质得以凸显。

不过,对我来说最重要的是,本文所使用的方法无法单独应用于某个段落或修辞优美的句子上。我们的小说标记、代词、感官知觉、从句语气和否定实例,遍布于成千上万行的小说文本中。每一句都略有不同。单独来看,它们并无特别之处。然而,把它们组合在一起,却向读者传达了一个强有力的信息。小说的虚构性是我们作为读者的一种感知体验,因为我们能够看到所有这些词语在页面上闪现,这些词语包括“感觉”“知道”“看到”“记得”,以及表达不确定性的词汇,如“几乎”“可能”“隐约”,还有各种形式的否定,即含有“不”的词语。这就是小说的异域空间。罗兰·巴特(Roland Barthes)曾提出这样一个问题:“这个他方在何处?”回答便是:“在语言的天堂里。”

编辑 | 姜文涛

原文信息:Andrew Piper, “Fictionality,” Journal of Cultural Analytics, Dec. 20, 2016, DOI: 10.22148/16.011.

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[1]感谢加拿大社会科学和人文科学研究理事会(SSHRC)对本研究的支持和资助。

[2]全面的讨论参见Käthe Hamburger, The Logic of Literature, 2nd ed., trans. Marilyn J. Rose, Bloomington:Indiana UP, 1973, p. 233;Gérard Genette, Fiction and Diction, trans. Catherine Porter, Ithaca: Cornell UP, 1993, pp. 1-29.

[3]这里需要明确区分虚构与真实之间的重要区别。本文探讨的是文本向读者表明其虚构性或真实性时所固有的特质识别问题。这与检测文本是否真实(即“测谎”意义上的真实性判断)有着本质不同。

[4]中文译文引自艾丽丝·门罗:《逃离》,李文俊译,北京:北京十月文艺出版社,2016年,第133页。出于与后文分析一致的需要,括号内补充了原中文译本中省略的动词“is”(对应词“是”)和代词“they”(对应词“她们”“他们”)。——译注

[5]尽管虚构作品的可预测性研究已取得初步且卓有成效的成果,但本文将聚焦于虚构写作的标志性特征,探讨这些特征如何揭示虚构性的本质,尤其是长篇小说的历史。参见Ted Underwood, “Understanding Genre in a Collection of a Million Volumes, Interim Report,” https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.1281251.v1。

[6]Richard M. Gale, “The Fictive Use of Language,” Philosophy, vol. 66, 1971, pp. 324-340; David Lewis, “Truth in Fiction,” American Philosophical Quarterly, vol. 15, 1978, pp. 37-46; John R. Searle, “The Logical Status of Fictional Discourse,” Expression and Meaning: Studies in the Theory of Speech Acts, Cambridge: Cambridge UP, 1979, pp. 58-76; Hilary Putnam, “Is there a Fact of Matter about Fiction?” Poetics Today, vol. 4, no. 1, 1983, pp. 77-82; Benjamin Hrushovski, “Fictionality and Fields of Reference,” Poetics Today, vol. 5. no. 2, 1984, pp. 227-251; Gregory Currie, The Nature of Fiction, Cambridge: Cambridge UP, 1990.

[7]John R. Searle, “The Logical Status of Fictional Discourse,” p. 68. (中文译文引自约翰·塞尔:《虚构话语的逻辑地位》,冯庆译,《南京社会科学》2012年第6期,第145页。——译注)一切皆取决于塞尔对“一串话语”这一概念的区分——而这一区分本身亦构成一串话语。

[8]Maurice Blanchot and Jacques Derrida, The Instant of My Death, Demeure: Fiction and Testimony, Stanford: Stanford UP, 2000, p. 28.

[9]Stanley Fish, Is There a Text in This Class? The Authority of Interpretive Communities, Cambridge: Harvard UP, 1982.

[10]此观点绝非过时之论,它如今正以“后经典”叙事学的形态在学界重演——该学派主张,虚构叙事与非虚构叙事之间不存在本质性区隔特征。受心智理论新近研究成果的驱动,其关注焦点已从文本的独特性转向处理文本的认知机制,并假定这种机制普遍存在于各类叙事之中。而本文将说明,虚构与非虚构叙事不仅存在显著差异,而且这种差异主要是源于对感官感知(即具身体验)的高度关注,这使得将认知框架作为叙事研究的基础范式问题重重。关于后经典叙事学的立场,参见J. Alber and M. Fludernik, eds., PostclassicalNarratology, Columbus: Ohio State UP, 2010。这类新的研究主要是为了回应多里特·科恩(Dorrit Cohn)以及更早的凯绥·汉伯格(Käthe Hamburger)的“经典”叙事研究。Dorrit Cohn, The Distinction of Fiction, Baltimore: JHU Press, 1999; Käthe Hamburger, The Logic of Literature, Bloomington: Indiana UP, 1973.

[11]或有必要对此观点稍加阐发。语言哲学家们执着于这样一种理念:对于任何特定话语而言,并不存在能绝对判定其真实性的决定性特征。以前文段落中的句子为例——“站在那里的一个妇女认出了她,两人便聊了起来”——我们无法从字面本身明确判断其真伪,无从确证其所指涉的是现实世界真实发生的事件,抑或纯属虚构场景。然而,当我们将语言置于整体语境中观照时,其意向指涉性便开始显现。这恰如斯坦利·卡维尔(Stanley Cavell)常指出的,这类情形暴露出哲学家们建构的例证往往因过度简化而丧失了解释现实世界的效力。

[12]“虚构性”的多样化程度仍是一个悬而未决的问题,泰德·安德伍德(Ted Underwood)的研究准确地处理了文体的稳定性这一观念,而马克·阿尔吉-休伊特(Mark Algee-Hewitt)等的研究处理了19世纪之前虚构叙事的异质性问题。参见Ted Underwood, “The Life Cycles of Genres,” CA: Journal ofCultural Analytics; Mark Algee ‐ Hewitt, Laura Eidem, Ryan Heuser, Anita Law, and Tanya Llewellyn, NovelTaxonomies: Prehistories of Genre in the Eighteenth Century, CA (即将出版)。(从作者信息等方面判断,此文后来发表于斯坦福大学文本实验室的系列项目里面,题目略有差异,参见https://litlab.stanford.edu/projects/taxonomy-titles-18c/。——译注)在非计算的研究中,托马斯·帕维尔(Thomas Pavel)认为19至20世纪长篇小说的统一是一个有意为之的审美概念,意在与现代早期的子文体优先序次问题形成对照。“现代早期的叙事文化强调子文体之间的差异,而长篇小说后来的形态则是融合这些子文体的多种尝试的结果。”参见Thomas Pavel, The Lives of the Novel: A History, Princeton: Princeton UP, 2015, p.10。

[13]这一观点关注到多里特·科恩早期在计算研究之前所相信的“只有当虚构将聚焦潜能实现时,才能被明确识别为虚构”。Dorrit Cohn, The Distinction of Fiction, p. 25.

[14]在此,我发现我的这些结论与“可能世界理论”(possible worlds theory)高度一致,这一理论在1990年代很有影响力。参见Thomas Pavel, Fictional Worlds, Cambridge: Harvard UP, 1989; Marie Laure-Ryan, Possible Worlds, Artificial Intelligence, and Narrative Theory, Bloomington: Indiana UP, 1992; Ruth Ronen, Possible Worlds in Literary Theory, Cambridge: Cambridge UP, 1994。这也支持了约翰·班德(John Bender)更晚近的新历史研究,他的研究强调18世纪长篇小说的兴起与科学实验的关系。参见John Bender, Ends of Enlightenment, Stanford: Stanford UP, 2012。

[15]正如凯瑟琳·加拉格尔写道:“如果一种文体可以被认为是具有态度的,那么小说对其虚构性似乎持有矛盾的态度——既把它发明为本体论基础,又对它施加了严格的限制。”参见Catherine Gallagher, “The Rise of Fictionality,” The Novel, vol. 1, ed. Franco Moretti, Princeton: Princeton UP, 2006, pp. 336-363; Elaine Freedgood, “Denotatively, Technically, Literally,” Representations 125, Winter, 2014, pp. 1-14; Frances Ferguson, “Now It’ s Personal: D.A. Miller and Too-Close-Reading,” Critical Inquiry 41, Spring, 2015, p. 527; Ian Watt, The Rise of the Novel: Studies in Defoe, Richardson, and Fielding, Berkeley: California UP, 2001。需要补充说明的是,弗里德古德对小说技术性词汇重要性的强调绝非规范性的;她只是希望我们关注这一被忽视的维度,因为它拓展了阅读研究的史料范围。正如我将在本文结尾所展示的,对小说内部事实性的关注是计算方法非常适合解决的问题。同样值得注意的是,这些学术观点所关注的时间范围都比我在此探讨的时间框架要早,但它们的时间框架仍然构成了更广泛的长篇小说(用迈克尔·麦基恩(Michael McKeon)的话说,就是“我们的那种小说”[our kind of fiction])的规范性论述的基础。一个悬而未决的问题是,这些虚构性的模糊性或强化的指涉性感知之所以呈现出如此面貌,是否与17世纪小说中发生的事情有关,也就是说,这些论点是否基于17、18世纪之交发生的另一种转变,而这种转变到19世纪已不再起作用。

[16]更充分的讨论和预测模型的运用,参见Ted Underwood, “The Life Cycles of Genre”。

[17]虚构与非虚构的划分来自泰德·安德伍德的文献数据集。所有的重复题名都已剔除,所有在文体或题名域中有“essays”“tales”“scenes”“stories”词干的文档都已剔除,所保留的作品均为有89%或更高的概率其内容80%以上篇幅属虚构。

[18]与此前.txtLAB网站的19世纪文献集类似,本文涉及的文档都代表了近十年间虚构与非虚构作品的典范样本——这意味着它们都通过了某种筛选机制:无论是入选《纽约时报书评》、入围文学奖项提名,还是出现在亚马逊网站或《纽约时报》等多种畅销书榜单。对于该数据集更为详细的说明,以及围绕长篇小说的当代社会价值形态的揭示,参见Andrew Piper and Eva Portelance, “How Cultural Capital Works:Prizewinning Novels, Bestsellers, and the Time of Reading”。

[19]如对研究LIWC使用的词典感兴趣,可参阅其语言手册,http://www.liwc.net/LIWC2007LanguageManual.pdf。

[20]参见Yla R. Tausczik and James W. Pennebaker, “LIWC and Computerized Text Analysis Methods,” Journal of Language and Social Psychology, vol. 29, no. 1, 2010, pp. 24-54。

[21]有关词典驱动研究的周详而实用的综述,参见H. A. Schwartz, J. C. Eichstaedt, L. Dziurzynski, M. L. Kern, E. Blanco, S. Ramones, M. E. P. Seligman, and L. H. Ungar, “Choosing the Right Words: Characterizing and Reducing Error of the Word Count Approach,” in Proceedings of SEM-2013: Second Joint Conference onLexical and Computational Semantics, Atlanta, Georgia, USA, 2013, pp. 296-305。有关文本分析的词典与机器学习方法的对比,参见Andrew Piper and Eva Portelance, “How Cultural Capital Works”。

[22]有关建模和计算阐释学,参见Andrew Piper, “Novel Devotions: Conversional Reading, Computational Modeling and the Modern Novel,” New Literary History, vol. 46, no. 1, 2015, pp. 63-98。

[23]本研究使用R语言中的kernlab程序包,所有分析均采用高斯核函数(“rbfdot”)。关于机器学习,有一篇有用的导论文章:Brett Lantz, Machine Learning with R, Birmingham, UK: Packt, 2013。

[24]完全可以推翻这一假设,优先考虑总体上更普遍的特征,这在评估单个词语时很有价值。单个词汇的使用频率可能很低,因此偏好使用数量较多的词汇可以确保找到更多“重要”或“相关”的词汇,即随机词汇较少。关键的一点是,结果是由模型中使用的初始假设决定的。

[25]除了删除对话,有关交流的200个动词及其前后紧挨着出现的人称代词(I said, said she等)也被从文中删除了。

[26]通过R语言中的NLP程序包分析发现,小说文本中平均提及的人名数量为10.58个,而历史类著作中这一数值则达到23.94个。

[27]Lisa Zunshine, Why We Read Fiction: Theory of Mind and the Novel, Columbus: Ohio State UP, 2006.

[28]Ted Underwood, “The Life Cycles of Genres,” Journal of Cultural Analytics, Vol. 2, no. 2, 2016.

[29]这种随着时间推移而演变的“虚构作品/长篇小说”的区别,将在当代长篇小说的文体区分中再次显现,因为它与社会价值息息相关。当前畅销书与获奖小说之间最显著的差异特征之一,便体现在对怀旧与回溯(retrospection)这一特征的处理上。参见Piper and Portelance, “How Cultural Capital Works”。

[30]这一观察与马修·埃林(Matthew Erlin)有关小说叙事的哲学维度的论述一致。参见 Matthew Erlin,“From the Philosophical to the Epistemic Novel?” CA: Journal of Cultural Analytics (即将出版)。(原文如此,译者并未找到这篇文章。——译注)

[31]如果仅以这四项特征作为分类依据,分类结果的准确率将显著高于随机选取四项特征的平均水平。不过需要说明的是,该准确率仍远低于使用全部80项特征时的表现,且存在其他特征组合能够实现略优的效果。在这些表现更佳的特征组合中,出现频率最高的是现在时动词和感官知觉类别——这也印证了前文关于小说文本独特性的其他讨论。具体数据如下:使用全部四项特征的准确率为76%,表达认知推诿的特征准确率为63.4%,而随机选取四项特征的准确率(基于100次试验)为60.8%±3.8%。

[32]这些小说首先使用R语言中的openNLP工具包进行文本处理,仅保留名词,然后再用Python脚本hypernyms_ReturnTopClass.py处理后的文本进行转录。

[33]Ryan Heuser and Long Le-Khac, “A Quantitative Literary History of 2,958 Nineteenth-Century British Novels: The Semantic Cohort Method,” Stanford Literary Lab Pamphlet 4, http://litlab.stanford.edu/LiteraryLabPamphlet4.pdf.

[34]这里的p值极低,原因之一是观测数据的数量较多。在比较各组中每篇小说和其他所有小说时,我们得到了超过13,000个观测值。在这种情况下,即使是微小的差异也会显得很重要。因而,实际差异从0.003%变为0.5%。

[35]将小说的抽象性视为其早期独特性关键的观点,为我们反思现实主义假说提供了一条有别于韦恩·布斯(Wayne C. Booth)的思路。在布斯看来,长篇小说(或者他所说的“优秀的”长篇小说)的价值在于对戏剧性张力的关注,而非现实主义呈现。他说道:“对现实主义的兴趣并不是一种可证实或证伪的‘理论’,甚至也不是多种理论的组合;它只是一个时代人们最深切关怀的表达。”这种观点将我们引向更接近马修·乔克斯(Matthew Jockers)著作精神的情节弧线理论——情感强度如韵律般起伏波动的叙事结构。参见Wayne C. Booth, The Rhetoric of Fiction, Chicago UP, 1983, p. 63。

[36]Matthew Erlin, “From the Philosophical to the Epistemic Novel?” CA: Journal of Cultural Analytics(即将出版)。(原文如此,译者未找到这篇文章。——译注)

[37]进一步分析表明,这一增长主要是由于对“地点”(site)这类词的依赖。而其他大多数词则保持不变。更多的研究可以揭示这种明显的偏差对虚构的影响。

[38]Curtis Dahl, “Moby Dick's Cousin Behemoth,” American Literature, vol. 31, no. 1, 1959, pp. 21-29.

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校对  |   肖爽

美编  |  王秀梅

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《人民日报》 |  刘石:人工智能时代,立住人的主体性

2026年5月14日 09:59

2026-05-14 09:59 北京

《人民日报》 | 刘石:人工智能时代,立住人的主体性

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编者按:2026年5月9日《人民日报》发表清华大学人文学院院长刘石《人工智能时代,立住人的主体性》一文。这是刘石教授2026年4月18日在“传统赓续与时代书写:2026年清华大学人文学院博士生学术论坛暨清华大学第816期博士生学术论坛”开幕式上的致辞,原题为《正确认知自我这个主体与AI这个客体之间的关系》,《人民日报》发表时略有删节。

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我查了下这一周手机里的各种信息,有一二十条有关AI(人工智能)的信息,平均一天差不多有三条。

对于AI领域的核心技术,呈万箭齐发态势的各类大模型,在人文领域,我们听见两种不同的声音。一种是大模型有用吗?我怎么觉得它不仅离道的层面很远,就是在器的层面功能也很不完善?还有一种是,大模型确实太了不得,无所不能,因此副作用也随之而来:学生不用学习了,教师难以教学了。这是两种相反的认识,但奏响的都是唱衰大模型和AI的乐章。这两种认识,我觉得都值得商榷。

首先,大模型没那么弱,觉得它没用,很大的原因可能是你没有掌握使用的技巧,没下过正确训练的功夫,没有使用真正厉害的那款大模型。我们一定不要对它轻下无用的判决。其次,大模型确实也没强到绝杀万物、唯我独尊,至少它不会比人聪明,何以见得?人能发明它,它不能发明人。人会主宰它,而不是反过来,除非人愿意将主宰权拱手相让。因此,我们一定不要被它吓倒。

最近密集的AI信息中,最耸人听闻的一篇题目是“课堂已死”。就是说,有了大模型,学生不用学习了,凡事依赖大模型,大模型成了懒人宝典;有了大模型,教师没法教了,因为教不过大模型。

大模型强吗?学生为什么不能利用它,为什么用大模型就叫不爱学习,甚至叫不学习?有没有不爱学习的学生?当然有,大模型时代之前就有,这怨不得大模型。大模型强吗?如果真强到优于教师,那教师就理应被取代,为什么不?所以为那些已经开始为自己的饭碗担忧的同行们提一个建设性思路,大模型如果能倒逼着我们致力于提升自我,塑造出一个更新的自我,重新赢得学生的青睐,不是好事吗?

倒是在自我与AI间,如何认识和处理两者的关系,是关键。

有一种观点,认为AI技术带来了非专业和专业的知识平权。这里我想引用一段理想汽车创始人李想说的话。他说大部分领域,顶级专家使用AI的杠杆价值,远远高于普通人使用AI。指望AI抹平专业差距,纯属做梦。非AI时代,普通人和顶级专家的差距是100倍,AI时代,这个差距可能会扩大到1万倍。AI和Agent(智能体)会成为一面放大镜,把人与人之间专业能力的差距,放大给人看。

确实,很多人以为,有了AI,大家就站在同一起跑线上了,专业不专业无所谓了,反正AI都能帮你完成。这个想法,恰恰是危险的误解。

对于学生来说,AI能帮你写作,也能帮别人写作,所以,你能不能向它提出别人提不出的问题,让它写出跟别人让它写的不一样的东西,能不能在它写错的时候发现它的错,能不能判断它写得好不好,能不能用它生成的东西做出真正有价值的研究就很关键,而这些,全部依赖于你自己的专业基础。对人文社科领域的学生来说,尤其值得自省的是,我们这个领域最核心的训练是什么?是问题意识,是分析能力,是批判性思维,是三观,是对人类经验真实、独到和深刻的理解。这些东西,AI给不了你,只能靠你自己一页一页、一本一本地读书、思考和积累。对于教师来说同样,假设你真的是有专业水准的学者,而且你依然在持续致力于专业水准的不断提升,同时你还是一个有思想、情感、温度、修养,一颦一笑间尽显品位和人格魅力的教师,AI又如何能取代你呢?

也许我们还可以这样说,AI是放大器,放大的是你已经拥有的东西。你的专业越扎实,你使用AI才越像老虎添上了翅膀,AI在你手里的杠杆就越长。没有这个底子,AI不过是帮你更快地生产出一堆看起来像模像样、实则一无可取的东西。关键是,即使是有价值的东西,因为不是基于你专业基础的所思所得,也难以内化于你的内心和头脑,融汇成你自己学识涵养的一部分。

总之,古人说,工欲善其事,必先利其器。我们很幸运,赶上了AI这个科技加速时代带给我们的利器,我们不拥抱它不利用它是不明智的。但请记住,它再是利器,也只是你的工具,不是你的主人。我们得先把自己这个“人”的主体性立住了,才谈得上其他。

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来源:《人民日报》2026年5月9日第8版

转载自“清华文科”公众号

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报名开启 | 第四届语料库与数字人文暑期学院(2号通知)

2026年5月14日 09:59

2026-05-14 09:59 北京

暑校报名5月5日开始,5月15日截止,线上线下免费学习!

第四届语料库与

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为推动计算语言学与数字人文的学科建设与人才培养,南京师范大学联合北师港浸大、澳门大学、香港科技大学、南京农业大学五校,于2026年7月25日-8月4日(共11天),通过线上线下结合的形式举办语料库与数字人文暑期学院,包括讲习班实训和讲座论坛两大部分。

01

报名链接

扫描上方二维码即可进行报名

02

各班概况

01

A班:数据库编程讲习班

  • 以《全唐诗》为例,教习人文语料库构建技术与交互式检索网站开发方法,实现文史数据的结构化存储与动态展示。

  • 主讲:李斌(南京师范大学)

  • 设备要求:需准备16G内存以上的Windows 10/11笔记本电脑

  • 详细课程大纲:

第一讲:课程简介与软件安装

第二讲:数据表的构建

第三讲:数据库的查询

第四讲:PHP程序设计

第五讲:字符编码

第六讲:字符串处理

第七讲:交互式网站搭建

第八讲:本地小模型优化

02

B班:语言统计方法讲习班

  • 聚焦语料库计量分析,系统讲授基于SPSS的统计基础、参数检验、非参数检验、聚类分析、相关分析、卡方检验、多元线性回归及逻辑回归等核心方法,帮助学员掌握语言研究中的定量分析技能与统计报告生成能力。

  • 主讲:沈威(华中师范大学)

  • 设备要求:需准备安装有SPSS 27.0及以上版本的Windows/Mac笔记本电脑

  • 详细课程大纲:

第一讲:统计基础与SPSS安装实操

第二讲:常见的参数检验

第三讲:常见的非参数检验

第四讲:聚类分析

第五讲:相关分析

第六讲:卡方检验

第七讲:多元线性回归

第八讲:逻辑回归

03

C班:大模型编程讲习班

  • 掌握大语言模型基础原理与人文场景落地技术,能够独立开发面向文史研究的大模型应用。

  • 主讲:王东波、刘浏(南京农业大学)

  • 设备要求:需准备性能较好的Windows/Mac笔记本电脑(推荐16G以上内存)

  • 详细课程大纲:

第一讲 大语言模型基础

第二讲 基础模型和推理模型

第三讲 提示工程

第四讲 继续预训练和监督微调

第五讲 强化学习

第六讲 大模型的部属

第七讲 检索增强生成

第八讲 AI Agents

  • 招生要求:具备基础Python编程能力,对大语言模型有基础认知。

03

专家讲座与配套活动

01

系列讲座

邀请20位领域顶尖学者,开设20场讲座,覆盖理论前沿、技术方法与应用实践,每日上午线上线下同步直播。

 特邀讲座和论坛嘉宾 

新疆大学 冯志伟教授

澳门大学 袁毓林教授

香港理工大学 黄居仁教授

中国社科院民族所 龙从军研究员

中国社科院语言所 张永伟研究员

北京大学 苏祺研究员

北京大学 朱本军研究员

华中科技大学 唐旭日教授

同济大学 王昊奋教授

南京大学 黄书剑教授

南京农业大学 王东波教授

南京师范大学 李斌教授

北京师范大学 胡韧奋副教授

中国人民大学 卢达威副教授

北京语言大学 饶高琦副研究员

华中师范大学 沈威副教授

中国传媒大学 王璐璐副教授

江南大学 王萌副教授

(持续邀约中)

02

主题圆桌论坛

设置2场专题Panel,围绕「LLM时代人文学科的理论重构」「语言学与数字人文的未来」展开深度对话,开放学员提问与交流环节。

03

文化考察与学术研讨

每日下午安排南京及周边特色人文考察与分组学术研讨,线下学员可全程参与。

04

成果展示与颁奖

闭幕式设置优秀成果汇报环节,邀请专家现场点评,为优秀学员颁发证书。

04

招生与报名规则

01

招生规模 

本次暑期学院计划录取线下学员120人,线上学员80-100人,总计不超过240人。其中主办五校(南师大、北师港浸大、澳大、香港科技大学、南农大)学员录取不超过 60 人,其他单位学员录取不超过 180 人。

02

面向对象

全国高校及科研院所数字人文、计算语言学、语料库语言学、中国语言文学、历史学、文献学、考古学、新闻传播学等相关学科的本科生、研究生,以及青年教师、科研人员。

03

分班报名要求

学员仅可选择1个平行讲习班进行报名,不可兼报,各班报名要求如下:

  • 数据库编程讲习班:面向零基础或编程初学者,具备大学英语四级及以上水平即可报名,已具备计算机相关专业背景者请勿申请。

  • 语言统计方法讲习班:具备基础的文本分析认知,对语料库计量分析有学习需求,已具备统计学/计算机专业背景者请勿申请。

  • Python大模型编程讲习班:具备基础的Python编程能力,对大语言模型有基础认知,尚未掌握人文场景大模型开发与应用技术,已具备计算机相关专业背景者请勿申请。

04

报名方式

  • 报名时间:官方报名通道将于2026年5月5日正式开启,2026年5月15日截止报名,报名二维码及链接将在官方公众号同步发布。

  • 报名材料:申请人需填写报名表单,并上传个人简历、研究基础与学习目标说明,主办方将根据报名材料进行择优录取。

  • 录取通知:最终录取结果将于2026年6月1日前通过邮件及官方公众号推送,录取学员需签署上课承诺书,承诺全程参与课程学习、按时提交作业,报名成功后无特殊原因不得中途退课、不得更换报名班级。

05

结课与考核方式

本次暑期学院以独立完成的人文研究成果为核心考核目标,具体要求如下:

  • 数据库编程讲习班:独立构建专属人文数据库与交互式检索网站。

  • 语言统计方法讲习班:完成基于语料库的人文研究计量分析报告。

  • Python大模型编程讲习班:完成面向人文研究场景的大模型应用开发。

学员成果将在闭幕式进行集中汇报,邀请领域专家进行现场点评与指导;完成全部课程学习、通过成果考核的学员,将颁发暑期学院结业证书,优秀成果将授予优秀学员证书。

05

组织架构

(以下各项排名不分先后)

 主办单位 

南京师范大学文学院

联合主办单位

澳门大学人文学院

香港科技大学人文学部

北师香港浸会大学人文社科学院

南京农业大学信息管理学院

特约支持单位

中国社科院民族所民族语言文化行为实验室

 协办组织/单位 

中国民族语言学会语言资源与计算人文专委会

中国人工智能学会语言智能专委会

江苏省人工智能学会自然语言处理专委会

江苏省修辞学会

数字人文专业发展联盟

浙江大学文学院

 出版与媒体支

科学出版社

高等教育出版社

中华书局古联公司

外语教学与研究出版社

南京大学出版社

南京师范大学出版社

汉语堂公众号

语言服务公众号

比特人文公众号

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相关链接:

第四届语料库与数字人文暑期学院(1号通知)

比特人文

投稿邮箱:dhbase@126.com

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会议议程 | 人工智能时代的文学计算研究工作坊

2026年5月9日 13:27

2026-05-09 13:27 北京

时间:2026年5月16日(周六)9:00—17:00地点:重庆大学沙坪坝校区A校园博雅书院报告厅

以下文章来源于重庆大学文字斋

人工智能时代的文学计算研究工作坊

人工智能技术的飞速发展正在深刻重塑人文学科的研究范式与问题意识。在文学研究领域,“计算”不再仅仅是数据处理的工具,而逐渐成为一种介入文本解读、批评实践与理论建构的新思维。计算思维如何为经典文本解读、文学史书写及批评理论创新提供新路径?数字人文教育又该如何回应“新文科”建设的时代要求?诸多问题都亟待深入探讨。

为此,重庆大学人文社会科学高等研究院将于2026年5月16日举办“人工智能时代的文学计算研究工作坊”。期待通过这场小规模、高密度的学术对话,推动文学计算批评这个新兴领域的理论创新与方法自觉,为相关领域的探索者提供一个开放、共创的交流平台。会议的具体安排如下。

时间:

2026年5月16日(周六)

9:00—17:00

地点:

重庆大学沙坪坝校区A校园博雅书院报告厅

召集人:

刘洋(重庆大学中文系副教授)

主办:

重庆大学人文社会科学高等研究院&博雅学院

承办:

重庆大学中文系、重庆大学科幻文学与科技人文研究中心

会议议程

一、开幕致辞(9:00 - 9:15)

李广益(重庆大学人文社会科学高等研究院执行院长、教授 )

刘洋(会议召集人,重庆大学中文系副教授)

二、集体合影(9:15 - 9:30)

三、会议报告第一场(9:40 – 11:40)

主持人:江晖(中山大学)   

评议人:赵薇(中国社会科学院)

李飞跃(清华大学):数字人文研究的实验传统与方法

战玉冰(复旦大学):数字人文研究中的“主观性”与“主体性”

陈涛(中国人民大学):数字人文视域下的电影色彩研究:范式转型与实践困境

刘洋,韩笑(重庆大学):“只赛博,不朋克”:对中国赛博朋克小说的情感计算研究

四、午餐(新华园餐厅)

      午休(11:40 – 13:40)

五、会议报告第二场(13:40 – 15:10)

主持人:姜振宇(四川大学)   

评议人:刘洋(重庆大学)

许秋斌(南方科技大学):大语言模型创意写作评测基准的现状与未来展望

耿弘明(清华大学):大语言模型文学计算的可解释性:双向反事实解释的可能

江晖(中山大学):文学计算的“黑箱”问题:深度学习模型应用于风格识别的机制初探

六、会议报告第三场(15:20 – 16:50)

主持人:战玉冰(复旦大学)   

评议人:陈涛(中国人民大学)

赵薇(中国社会科学院):计算建模与量化形式研究

姜振宇(四川大学):从“计算审美”到“培养模式”:一项文科实验室的跨学科项目实践反思

吉云飞(中山大学):以计算批评应对算法推荐——以番茄小说为中心

七、会议闭幕(16:50 – 17:00)

报告文章摘要

数字人文视域下的电影色彩研究:范式转型与实践困境

陈涛

在数字人文视域下,电影色彩研究正经历从主观解读到量化分析的范式转型。相较于传统电影色彩在形式主义、符号学、精神分析和文化研究方面的研究路径,以计量分析和可视化呈现为核心特征的数字人文电影色彩研究发挥了数字工具的“色彩透镜”作用,从而推动电影研究技术史、美学史与接受史的三维整合。从“遥观”的角度来说,目前电影色彩的研究工具主要呈现为基于电影文本形式的内部大数据和可视化电影色彩两种。而相对于RGB模型,HSV色彩模型提供了更适合人文学者研究的空间路径,并通过不同属性的对比特征与空间分布,来呈现色彩的语义关联与象征体系,令我们更好地揭示技术与风格的互动关系,并构建起多层级分析框架,打通色彩的微观、中观与宏观研究。与此同时,我们要避免技术工具从“精确性”到“过度简化”的局限性,警惕数据质量和语境缺失带来的危害,并提倡“色-声-触”的跨模态验证。

数字人文研究的实验传统与方法

李飞跃

实验是在悬置和控制条件下观测现象、验证假设,构建可重复检验的知识生产链。数字人文在理想条件下探究变量之间的因果关系,正让人文研究经历“从开放思辨到闭环实验”的范式迁移。随着文本工具的广泛使用,超经验的知识秩序正在浮现。考察古典文献的实证传统、近代人文的实验主义探索,有助于明确数字人文研究的核心理念与方法,并借以重审一些重要的传统人文命题。

“只赛博,不朋克”:对中国赛博朋克小说的情感计算研究

刘洋,韩笑

“只赛博,不朋克”是对中国赛博朋克小说的经典论断,但其情感基础尚缺乏系统的实证检验。采用基于词典的情感计算方法,构建21维情感向量,可以对105篇中国赛博朋克短篇小说与105篇西方经典赛博朋克短篇小说进行系统性比较。通过主成分分析与独立样本t检验,研究发现两组文本在情感分布上存在显著差异:中国赛博朋克小说在“赞扬”与“快乐”两类积极情绪上强度显著更高,而“憎恶”“贬责”等消极情绪显著更低,整体呈现明确的乐观偏好。研究进一步发现,这一情感模式与1990年代以来电脑游戏文化的深度渗透密切相关,游戏经验为赛博空间赋予了探索、成长与社交的积极意义。

大语言模型创意写作评测基准的现状与未来展望

许秋斌

本分享聚焦大语言模型在创意写作领域的评测基准,从短篇生成、长篇叙事到多维创造力评估,逐一梳理各类benchmark 的演进。讨论重点包括:评测指标如何从语言流畅性转向新颖性、多样性、一致性与人类偏好对齐,以及自动评价方法的局限和评审可靠性问题。最后展望创意写作评测的几个发展方向——从单一结果打分,转向多维、过程化、多模态。

计算建模与量化形式研究

赵薇

量化形式主义仍是一个未竟的议题。莫莱蒂的“远读”虽融合了形式主义传统与马克思主义的社会学视角,推动了文学概念的可操作化测量,但大多停留于中观尺度的描述性统计,缺乏检验与反思环节。本发言以数字人文与计算批评实验室近年来的工作为中心,介绍机器学习建模在现代汉诗节奏观念重构、语词分布模型在20世纪美国小说生态批评话语跨文类演变研究中的功用,兼及民国文类与文献计量等方面的建设实践,旨在探讨如何将计算建模系统性地嵌入“假设—验证”的实验设计,实现文学命题的推理与论证,从纯形式的演化中发掘文化意识形态内涵,揭示形式变迁的历史动因。

文学计算的“黑箱”问题:深度学习模型应用于风格识别的机制初探

江晖

深度学习在文学风格识别领域展现出潜力,但其判断逻辑的不透明已成为数字人文研究方法论层面的核心难题。即关于模型所依据的语言信息仍然缺乏有效的解释路径,这不仅制约了对模型判断的信任,也阻碍了对风格内涵本身的深层理解。本研究基于前期的实验基础,对风格判别的可能依据进行拆解性考察,目前的结果更多指向了问题的复杂性。这一探索过程本身,为数字人文领域应对计算方法的“黑箱”困境提出了有待深化的问题。

数字人文研究中的“主观性”与“主体性”

战玉冰

本报告一方面以本人曾经尝试过的数字人文个案研究——关于网络小说的空间地理统计——为反思对象,重点关注其中存在的1数据源的信度和效度问题、2数字人文研究方法背后所隐含的“主观性”问题。特别是第二点,其直接关系到“数字人文”研究方法究竟能否生产“新知识”,抑或仅是在印证“旧结论”这一根本性争议。另一方面,将以程小青《霍桑探案》系列小说的城市空间书写与现实中的地理单元分布为研究对象,尝试融合传统文本细读与计算批评方法,探索如何将研究过程中不可避免的“主观性”转化为具有生产潜能的“主体性”。

以计算批评应对算法推荐——以番茄小说为中心

吉云飞

抖音集团旗下的番茄小说凭借移植于抖音的推荐算法,已拥有超两亿月活跃用户,是最大的网络文学平台。当算法推荐成为网络文学推荐机制的主要组成部分,计算批评便同样应该成为网络文学批评的必备武器。本报告将讨论建立一种适配于算法推荐的计算批评的必要性与可能性,主要关于它的问题域、操作方法与限度。

“计算审美”到“培养模式”:一项文科实验室的跨学科项目实践反思

姜振宇

在人工智能与文学研究交叉的背景下,文科实验室如何定位自身价值、如何培养适应跨学科需求的人才,成为亟待探索的议题。本文以四川大学中华文化传承与全球传播数字融合实验室的一项具体研究——“科幻审美计算”项目为例,反思一次“成果有限”的探索如何转化为人才培养的宝贵经验。该项目尝试将科幻文学中的审美问题转化为可计算对象,通过自建关键词强度表、赫斯特指数和双重固定效应模型,分析科技名词在文本中的融入程度。虽然模型未能直接“解决”科幻审美难题,但项目执行过程中,团队逐步摸索出一套“项目驱动型跨学科培养模式”:包括多背景学生的协同分工、从问题提出到模型迭代的完整流程设计、以及学术产出与教学目标的平衡策略。本文认为,文科实验室的核心价值不仅在于产出高质量研究成果,更在于为数字人文领域培养“既能提问、又能动手”的复合型人才。这一经验或可为同类实验室的建设与跨学科教学提供参考。

大语言模型文学计算的可解释性:双向反事实解释的可能

耿弘明

理解文学大模型生成文本的逻辑,需要融合计算分析与人文批评两种视角。传统可解释性AI方法,如LIME和SHAP,为我们提供了基础工具。然而,这种归因停留在统计层面。为此,我们引入文学批评中的细读法与的“推敲”传统等。将这种方法论应用于提示词工程,需要从“主题指令”转向“机制指令”。

更富启发性的路径,是第二种思路,对模型进行“反事实”的文学能力推演。如果改变模型的“文学经历和记忆”,它的“文风”会如何系统性改变? 例如,如果在大模型训练过程中,完全剔除了以“含蓄蕴藉”著称的晚唐李商隐的全部诗歌,那么,与完整训练的版本相比会出现何种“退化”或“转移”。最终,有意义的结合在于为计算特征赋予文学阐释。期待这种跨学科的对话,对我们能够描绘出大模型内部那座由海量文本构建的、复杂而有序的“文学记忆宫殿”的有所贡献。

海报 | 周雅婕

审核 | 刘洋、张可心、唐杰

编辑 | 郑晓

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迈向AI时代:数字人文基础设施的先锋之路 ——刘炜先生访谈录

2026年5月8日 10:01

原创 刘炜  赵薇 2026-05-08 10:01 北京

数字人文这个领域概念太多,含义太多,我并不认为我们所做的事情就一定处于核心地带,只是由于数字人文非常需要文化遗产、历史文献这些方面的内容和数据,促使我们参与其中。

DHer 访谈

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刘炜 赵薇

受访人简介:

刘炜,计算机软件与理论博士,上海社会科学院信息研究所所长、研究员,上海大学博士生导师,兼任中国科技情报学会和中国索引学会副理事长。曾任上海图书馆副馆长、上海科学技术情报研究所副所长,曾获上海市科技进步奖一等奖和上海市领军人才称号。长期从事智慧图书馆、数字人文研究,作为“数图笔记”公众号主理人,致力于前沿技术的应用研究和普及。

采访人简介:

赵薇,中国社会科学院文学研究所副研究员,数字信息研究室、数字人文与计算批评实验室负责人。

整理人简介:康吉赢,清华大学人文学院博士生

访谈地点:上海图书馆西宾馆

访谈时间:2024年11月11日

赵薇刘馆好,我大概从2019年开始注意到您的研究和工作,您是目前中文图书情报与信息管理领域发表数字人文论文被引次数最高的学者之一,可以说是领军人物。我注意到,在每一个数字人文发展的关键节点,比如数字图书馆、数字人文、去中心化网络、Web3.0,还有现在所谓AI与人文,您都站在风口上,扮演了弄潮儿的角色。我想请您谈谈,您是如何做到这一点的?也请您谈谈您的数字人文之路。

刘炜:首先非常感谢你们选择我来做访谈。我觉得其实赵老师你们做的很多研究都很有意义,在数字人文界是非常扎实、前沿的团队,我很敬佩。这个问题对我来说很自然,因为我们这个行业和数字人文实际上是自然而然就走到一起了。

当然,数字人文这个领域概念太多,含义太多,我并不认为我们所做的事情就一定处于核心地带,只是由于数字人文非常需要文化遗产、历史文献这些方面的内容和数据,促使我们参与其中。而且,由于数字人文整体来说还是处于初期阶段,我们这方面的工作比重比较大,也很重要。在向数字世界迁移的过程中,现在大量研究人员还是数字移民,而不是数字原住民。如果现在不抓紧时间把人文学者所需要的数据基础及时迁移,那么传统以非数字载体为主的知识世界很可能就会被边缘化,这样未来的人文发展可能会出现断层。实际上,东亚有些非英语地区的人文研究,已经呈现这样的问题。像现在的大语言模型,对东亚语言和少数族裔文化其实是不利的。因此,数字化这一进程必须持续推进。

我一直在上海图书馆从事数字化工作。这个行业从20世纪90年代开始提出数字图书馆,我们就在做这件事,主要是要把这个行业带入数字时代,可以说是“歪打正着”。我大概在2012、2013年的时候开始关注到数字人文概念。2014年我们开了一个会,当时很关注语义技术。数字化一开始是扫描,后来做OCR。当时语义技术蓬勃发展,关联数据、RDF[1]——国外W3C[2]提出的这一套方法,我们觉得非常好,把传统资源数字化,可以更好地基于内容揭示关系,并把很多关系以更规范的方式呈现。这样学者在使用时,就能直接处理知识,而不是被大量杂乱无章的噪声干扰。虽然当时没有更好的技术,但我们认为这条路是必不可少的,因此组织了一个关于“语义技术与数字人文”的会。后来技术不断发展。我们机构对科技资料也非常关注。科技资料本身产生于先进的科研机构,具有高经济价值,各国都高度重视科技文献、科技知识的交流,基本上,IT技术一产生就直接应用到这个领域了。为此,我们订购了很多数据库、基础设施服务,这些为人文社会科学提供了很好的参考。人文学科的内容,如果不由我们这样的机构来做,就没有人做,因为它缺乏商业价值。如果我们做得太慢、太晚,传统的文献就会被忽略。鉴于此,我一直坚持在这个领域工作。

赵薇谢谢您从上海图书馆的几个关键节点回顾历程。我其实也算您的一个粉丝吧,比较好奇您的职业生涯,是怎样一步步走到今天的,包括您的专业背景和个人经历,是否与学术相关?

刘炜:1983年我上大学时读的就是图书馆学,当时是热门专业。我在华东师范大学读书,当时图书馆学专业文理都招,我是理科生。这个专业当时属于华东师大试点班,对外语和计算机都有强化训练,录取分数也很高。计划经济时代,图书馆学被认为前景不错。我硕士考的是图书馆学基础理论,后来转到情报分析方向,师从上海科技情报所的马远良研究员。在图书馆学和情报学的学习过程中,我对IT技术一直很感兴趣。当时系里面专门有机房,总是最早一批购买IBM PC、IBM XT、IBM AT、286、386、486给感兴趣的同学上机。我本科毕业论文是在情报所老师指导下写的,题目是检索表达式的转换,用逆波兰式和准波兰式转换算法。硕士论文写的是数据库产业问题。我当时就感到IT技术会对图书情报领域带来很大冲击,产生颠覆性影响。

我在情报所的工作部门是理论方法研究室,负责跟踪高新产业发展,因此看了很多国外的材料。上海当时确立了十大重点高新产业方向,我们情报所参与激光产业领域,其中一个方向是光盘存储(CD-ROM)。后来情报所受上海市科委和经委的委托进行产业孵化,把中科院有机化学研究所的化学数据库转换成CD-ROM产品,提供服务,我们是国内第一家做的。

后来情报所和图书馆合并,图书馆有大量的人文社科资料。我到了技术部门网络中心,觉得自己的技术本领尚有欠缺,就读了复旦大学计算机系的在职博士,比较系统地学习了计算机技术。我一直隐隐约约觉得,计算机技术的发展、信息处理、信息加工和文化遗产保存之间存在着一条脉络。因此,我沿着这个方向不断学习,在我看来,自己学到的所有知识和积累的经验经历都是有帮助的。直到现在,我在从事数据分析、做人工智能相关工作时,都感到得心应手。

赵薇:在您看来,中国的数字人文——无论是学术研究、建设,还是产业——大约从哪一年、哪个时间节点开始受到重视、进入关键时刻?另外,您是否对这个领域一直有自己的设计?之所以这样问,是因为我感到在每个关键节点上您都试图想成为一个领航人,尽管后面实际上不一定按照您的构想发展。

刘炜:我大概在2012、2013年的时候接触到“数字人文”这个名词。我一直比较关注国外同行,特别是国外的汉学研究。武汉大学王晓光教授那边成立了一个研究中心,他在2009年发表过一篇相关文章,影响很大。但后来他们中心成立之后一段时间没有太多动静,他更多精力转向数字出版和其他领域。我们也碰到过几次,聊起这些,他认为国内当时的条件还不成熟。2014年我们开完那个数字人文会之后,开始和国内一些同行接触。我们觉得对图书馆来说,这是一个机遇:图书馆数字化之后会有一个新方向。仅仅提“数字图书馆”,不知道具体为谁服务、要做什么,数字人文的到来突然让我们的数字化服务可以落地了,有了明确的目标,我们觉得应该推进,在其中发挥作用。

后来王晓光教授一直在宣传推广“数字人文”这个概念,在中国社会科学情报学会那边成立数字人文专业委员会时,他也拉着我一起讨论一些事情。专委会成立后,2019年在敦煌开了第一届年会。大概从2017、2018年开始,大家陆续做一些研究并发表论文,到2019年第一届年会,我觉得这可能是中国数字人文真正的一个起点。后来上海图书馆承办了第二届年会,即2020年中国数字人文机构联盟的中国数字人文年会(CDH2020)。

再往更早一些说。零几年开始,海峡两岸都在做“数字/数位典藏”。台湾做“数位典藏”和我们做“数字图书馆”是同步的。台湾做得扎实,前些年投入很大,虽然近几年可能受一些影响,在中国历史、中国传统学术方面的经费减少了,但早期积累很深。他们把“数位图书馆”直接做成“数位典藏”“数位人文”。2008、2009年左右,他们就开始组织“数位人文”会议。我们这边2014年才办的会,我在2012、2013年也深受台湾的影响。那时我就觉得,“数字图书馆”这个概念在国外没有多少专著,但“数字人文”一出来,国外一下子出了上百本著作,台湾也出了很多专著和论文集。“数字人文”显然更容易汇聚共识、形成话题。

因此,在大陆,2017、2018年是一个启动期,2019年之后在知网上相关论文直线上升,现在每年1000多篇,已经成为热点领域。一开始主要是图书情报专业占比比较大,后来稍微好一些,但总体来说,数字人文仍未摆脱基础设施建设类机构对这一领域的垄断地位。可以这样说,什么时候由人文学者真正占主导,数字人文才算真正成熟。

至于有没有“设计”,如果说我能踏准一些节点,那完全是巧合。除了数字化等基础设施起牵引作用,另一个最重要的因素是技术自身的发展。我一直在跟技术,我觉得这些时间节点在很大程度上是技术推动的结果,比如人工智能刚出现时,大语言模型还是有争议的;ChatGPT出来后,我花了两三个月看了很多资料,才开始认可一些人的观点——这项技术的颠覆性非常强。比尔·盖茨最初认为它只是人机交互,后来他认为几乎触及“人类智力的奥秘”,把它类比为工业革命级别的技术。其他节点上,比如当年对关联数据技术的判断,我们认识到,若想用计算机系统对知识进行有效管理,没有比这项技术更合适的了,我们纯粹是出于技术层面的考量来推动其发展。

赵薇:您刚才谈到以ChatGPT为代表的人工智能,可能是堪比工业革命级别的技术。能否具体谈谈,就当下来讲,这类通用(而非专用)技术,会给基础设施建设带来哪些具体的挑战与机遇?在技术建设层面会不会出现翻天覆地的变化?能否结合一两个小例子,谈谈您的想法和打算?

刘炜:现在ChatGPT带火的生成式人工智能,具有通用性,它对各类数据,包括眼、耳、鼻、舌、身等,只要是传感器能够获得的,甚至人类日常无法感知到的,它都能从中发现模式和规律。

它带来的结果是什么?这次的人工智能和以前都不一样。一方面,它能做很多过去想不到的事情;但另一方面,过去很多专门人工智能算法能做的事,它未必能做得更好。所以,它在高速发展的同时也带来很多争议:它并不能仅凭一己之力就对现代生产力带来明显的提高,尤其是它克服不了与生俱来的幻觉,因此还很难在可信度要求高的领域得到应用。

目前普遍认识到,这是一轮工业革命级别的技术进步,但由于应用开发的滞后,还没有显示出它的威力。我们现在看到的还只是一些研究性的测评指标,要让它在数字人文领域真正发挥能力,一方面,要等一些关键技术的成熟,让我们“顺便”就用上了;另一方面,通用模型不会顾及垂直领域的特殊需求,我们可能需要自力更生,依靠自身的力量组织团队,积极应用人工智能,为行业带来变化。

关于对基础设施的影响,大致分两方面。一是对既有工作的影响。我们一直在把大量文化遗产、文献、历史遗存迁移到数字世界,新技术可能大幅提升效率,也可能使一些技术成为明日黄花,比如关联数据技术。当然它的作用还不能全盘否定,还可以利用它来为大模型提供语义素材和基础数据。当大模型能力足够强、语义获取路径改变后,关联数据就被完全替代,或者仅在某些环节保留价值。

此前的人工智能是以符号学派为主的一套东西,现在是以深度神经网络为代表的连接学派大行其道,符号学派似乎已经走到了尽头。也有人说连接学派会碰到瓶颈、撞到南墙,到那时可能还会回过头来考虑符号学派的某些思想,进行融合。计算机技术的历史就是这样,潮起潮落,“东方不亮西方亮”。

对于传统世界的这些东西,如果要把它数字化、数据化,把它们关联起来、建模,更准确地构建一个虚拟世界——也就是知识世界——这个知识世界可能可以具象化为元宇宙,也可能不具象化;在大模型中,它就是互相之间的关联,通过向量空间模型来呈现。当然模型也有我们讨论过的黑箱问题;如果完全是向量化表示,就很难还原真实世界里有血有肉的描述。

所以,在有“智慧”的大模型之下,智慧所依赖的知识世界与信息世界是相辅相成、不可替代的。不能因为有一批“很聪明”的大模型,就说著作、书本、期刊、报纸不需要了,现在还没到这个时候。大模型可以知道四大名著及其人物关系,而且很准确,但要让它把四大名著一字不落地重写,恐怕不行,至少对于深度神经网络来说成本太高。我猜测它有一个问题:它能学到知识、变成“智慧”,但未必能等价地还原知识;即便能复述故事,也不可能保证完全用相同的语言来表达。由此推论,要保存人类知识,人类的记忆机构不能只依靠大模型,而不再保存知识与载体。这不是完整的文化保存,所以我们这种机构仍然有意义。

新技术至少可以加速传统知识数据迁移到虚拟世界的过程。但迁移总会有损失。迁移的目标取决于你要解决的问题,数据采样的颗粒度与问题直接相关;不可能满足一切目的,因为成本太高。因此,迁移可能是大批量推进、分层精度并存的过程。就像我们上海图书馆在20多年前开始的扫描,如今要重扫,因为当年分辨率、保真度不够,很多技术当时实现不了,现在就要重新做,国家也出了新标准。未来可能还会经历类似“重做”。不管怎样,新技术可以加速迁移过程。

另一个具有更大意义的事情是,未来很多人文学科的课题都是聚焦当下的问题,而不是基于历史资料,这些课题本质上是原生数字化的。就像推特上的所有动态和互动数据,可能都会被马斯克的Grok大模型所利用。曾有很长一段时间,推特每年都要把所有数据拷贝一份给美国国会图书馆,号称“保存历史”。但在2017、2018年前后,作为行业顶尖并肩负保存数字遗产职能的美国国会图书馆宣布停止接收这些数据,因为即使把打包的文件都存在云盘上,也没办法有效还原利用,技术跟不上。这被很多知识分子视为一种倒退,他们认为不应该停止接收这些数据。

将来很多事情都是当下发生的。所以,人文学科可能会以另一种形态存在。过去古希腊有“七艺”,中国有“六艺”,孔子讲学、弟子著述;如果是纯数字时代,可能会产生很多新的学科——与数字媒体直接相关的人文研究。数据采集的方式、编码与解码的方式,都与机器、数字技术直接相关,就会出现数字时代的《诗》《书》《礼》《乐》《易》《春秋》。现在很多人文学科得不到资金而有生存危机,恐怕也是必然的。当“元宇宙”或类似的虚拟世界出现、当人不再需要劳动时,人在虚拟世界中的任何行为都被赋予价值,游戏里的探索和创造都被视为有价值的。那时对人文领域的影响会是:在虚拟世界里,人会留下大量新的思考与问题。这方面的变化是数字原生世界的基础设施。

所以,这是另外一个“人文”带来的问题。原生的数字世界过了奇点之后,会出现大量我们现在看不懂的新事物。日常工具的消失速度会很快。过去分散在许多设备上的功能,如今都集成到手机里,而人工智能到来后会带来更大的变化。智能硬件将作为人的延展与功能的延续,形态会非常普遍、五花八门。像帮助残疾人或老年人的体外骨骼、帮助视障人士的设备,本质上都具有人文关怀,应该鼓励。科技应让人类无所不能、更加幸福。当然也会带来很多问题,这是人文要面对的第二方面。

我对人类记忆机构的价值也开始有危机感。大模型出现后,传统的收集、整理、加工、服务以及教育这一整套做法,将来会变成什么样子?尤瓦尔说,信息有两类作用,最大的作用不是积累知识,而是沟通交流、取得共识。和我们这个职业的传统认识完全不同,他认为并不是所有信息都要保存,大量信息可能毫无保存价值,只是为形成共识服务。真正要保留的是经过验证的、可循证的知识,尤其是科技知识,能为下一代的发展提供基础。这意味着我们对未来基础设施的设想还很不清楚:现在的基础设施是GLAM机构[3],把载体书刊报做成数字媒体,而未来,奇点之后会是什么样子,尚不知道。

赵薇:谢谢您对近未来的畅想。很早就读过您的文章,我觉得这是您的一个特点,您对未来的设想通常有预见性,当然也带有技术乐观主义的乌托邦色彩,但这恰恰很有意思,如果将来写思想史,您可能是一个典型的例子。您谈的不只是技术,而是对技术的认识,这不是一般人能做到的。

但我还是想请您结合一些具体的例子,比如说去年王军老师在北京大学办的那个以数字人文教育为主题的会议,大模型正逢其时,王东波教授有“荀子”大模型的展示,包弼德(PeterBol)教授也在场,他提出了一个与基础设施相关的倡议。我当时没完全理解,似乎是想把分散的数据、机构资源整合起来,形成共享的基础设施,这是他此前一贯的想法。我想听听您对这种提议的看法。因为在现在这样一个追求通用人工智能、追逐最大数据的格局下,可能面临更大范围的共享是否现实的问题。您也知道,大模型已经变成军备竞赛意义上的一个专门领域,各个主权单位对这个东西都非常敏感。学者的构想和现实之间肯定有张力,包弼德教授本身是海外人文学者、汉学家,在这一点上尤甚。所以也请您谈谈,作为国内基础设施建设的排头兵,您怎么看?

刘炜:包弼德这个想法我知道,也在某种程度上参与过。他2018、2019年在上海开会,我去过。后来又开过小会。一开始他和中文在线合作,后来中文在线独立出去,转向做数字加工。包弼德曾拉了德国马普所和中国台湾的相关机构成立委员会,希望形成汉学资源一网打尽的格局,不一定要放在一起,但要有互操作的方案。超星当时也很热心,组织了两次会。包弼德的想法是有意义的,但在技术路线方面大家始终没能达成一致。随着资金投入的减少,尽管还在不断努力,但进展不大。

不过,我仍然认为能够整合所有中文古典资料、汉学资料还是很有意义的,这是一个集大成的设想,也带点乌托邦意味,即便政府出面也很难做到。国家花很多钱,常常被不同学者分散使用,缺乏统一路径,钱花了,结果未必好。很多地方搞大典、图书的再版,但并不愿意真正建设数据库、知识库或大模型。各路利益相关者都想分一杯羹,所以往往做不成。

我个人更相信去中心化、分布式的路径:大家基于自己的目的各自做一点,最后自然能汇聚起来。可能国外的玩家影响力更大,但国内的玩家更加重要,这两类玩家相辅相成、缺一不可,我倡导多交流、多讨论。现在学术界的年会还是小圈子,真正干活的人没参与,领导也缺乏数字人文的观念。比如敦煌,花了那么多钱,成果至今不开放,也不知用什么标准做的,别人很难研究他们在做什么,他们只关起门来做,结果还是墙内开花墙外香,很可能要等国外东方学成果出来,他们才开放。

我觉得国内的基础设施建设目前不可能统一。国内能出点钱做数字化、数据化已然不错,哪怕百分之八九十白费,要留下百分之一二十也有价值。未来国内中文人文学者使用的主要基础设施,恐怕还要依靠海外的影响。我对国内整体前景并不乐观,包括我们自己单位,得到的支持和团队都很有限。我退休之后,恐怕更难推进,因为他们没有自觉意识。

赵薇:对,包弼德当时的表述我们也没理解,还引起一些追问。

刘炜:当年其实有两个方案。一个是超星提出的,从美国聘请人直接给包弼德做,专门有一套方案,比较封闭;另一个是马普所的,曾与爱如生合作,但因费用问题中断了。马普所方案包含两个协议,可以在一定程度上解决互操作问题:各家资源放在自己地方,有一些节点可以收购元数据,通过协议实现统计、审计,按使用付费或开放获取。这类技术方案很好,后来又出现IIIF的技术[4],也能突破互操作。但光有技术方案不够,还需要大家遵从的行业联盟或机构联盟,有监督机制,让协议不断迭代,形成良性生态。

赵薇:谢谢您的讲解。另一个问题,随着人工智能的兴起,大家都需要大量语料训练模型,这会不会对图档类机构的数据管理造成影响?比如,数据外流、监管等。从基础设施角度看,如何理解被人工智能加速或抑制的“去中心化”?我们知道此前有《互联网共产主义宣言》,它其实是非常乌托邦化的,现实里人工智能却促使主权单位筑起更高的“墙”,这形成一个悖论,即模型越来越高级,数据却越来越不自由?还是说在监管更严的情况下,流动性反而更大,共享的可能性就更大了?

刘炜:问得很到位,这确实是关键问题。现在有讨论和猜测,但都没有系统研究。尤其在人文社会科学领域,缺乏对数据流通趋势现状的调研。国家层面已把数据作为主权的一部分,有法律框架,重视程度很高。大模型兴起,促进了数据价值的变现,大家越来越重视数据。在全球化的大背景下,人文数据也受到影响。比如,常州一家公司,主要做家谱,和美国家谱协会关系密切,夫妻俩创办公司,雇了几十人,他们在中国民间收集了大量家谱、谱牒、宗亲的数据,在全国范围内使用的信息技术也较好。后来据说被人举报数据外流被调查,就是一个典型例子,当然他们被举报具有偶然性,到现在都无法解释清楚。

但实际上,社会人文类数据早已在流通,只要开放、提供服务,很多收藏机构的数据早就被买来买去。然而,单有数据无法发挥价值,必须有平台、工具才能发挥作用。我们也不用过分担心,因为图书馆数据本就应该开放,国外的高清数据都直接拿出来,过去还只能允许非商业使用,现在商业使用也开放了。像我们这种公藏机构,只是文化遗产寄放在这里,并不算版权拥有方。版权法规定作者去世50年后作品就进入公有领域,所以我们馆藏的大量清代、民国资料,相关的数据其实都应该开放。可现在大家都非常保护自己的数据。

问题是,目前还没有人文领域哪家机构肯出钱认认真真去做服务平台,所以哪怕各家有数据,也不知道如何处理。国家即便投几个亿,最后也可能不开放,大家积极性也不高,各自有数据也不愿交——这就形成悖论。目前数据当然很有价值,这一方面造成了数据的隔离,大家都知道数据值钱了,但与此同时,民间的数据交换、盗版却愈发活跃,大模型用了谁的数据你未必知道,数据质量良莠不齐,生成的内容既不能保证质量,也得不到版权保护,有人把这视为商机。现在是战国时代,群雄并起,谁的算力大,就能抢占更多数据,未来或有价值。现在民间数据交易其实很多,民间个人收集古籍、方志等,扫描文本的数据量可能达到PB级,但凭借私人的力量难以加工整理。实际上,整个数字人文圈,要么文史哲功底深,要么技术强,要么占有海量数据,能真正把人文、技术、数据结合起来的人极少。人工智能确实加剧了数据垄断和占有的趋势,但同时也在促进新一轮平等化。前期的数据不均等会存在,数据因稀缺而有价值;后期一定是数据和模型、应用结合才有价值。光有数据是没有前途的。

赵薇:您讲得非常精彩。这个关系是既促进又制衡,但制衡的同时又有机遇。我很受益。

刘炜:我再补充一点。我们现在做的是基于上海图书馆馆藏资料的,外购数据旨在用来补充、丰富馆藏的描述或版本信息。我们很矛盾,是做大而全的数据库,还是只做馆藏范围内的?主要还是由于资源投入有限。比如方志库,是做上图馆藏方志库,还是中国方志库?收购大量方志会增加工作量。原本图书馆职能就是收集,但没有预算、没有投入,做了也没有商业价值,所以很难推进。如果公司愿意做大而全的方志库,让我出主意,我可以帮忙。但上海图书馆自己做不成。将来方志大模型要想能回答问题、普及教育、支持研究,就必须有更全面的资源。

赵薇:谢谢您的解答。最后一个小问题,这两天注意到“全国报刊索引”发布了智能问答“索引君”,我非常惊喜。从研究者角度,我知道您从去年开始主导这件事,做得很及时。如果是ChatGPT演化的问答机器人,大家根本不会在意。但学者每天做研究必须用的工具,一旦开发成智能体,就会有颠覆性影响。这才是人工智能的价值。

刘炜:他们胆子比较大。我鼓励韩主任他们去做、去尝试。但现在还是“拉到篮子里都是菜”,最终会有什么结果,尚不可知。因为他们有创收和增值服务的压力,所以更有积极性。通常我们这种机构对新技术会更慎重,所以我觉得他们现在先推出来的产品,可能比较粗糙,甚至会有问题,但至少先做起来了,在迭代中进步,可以走得更快。

赵薇:那么上图在大模型应用领域,是否顺着这一路线有进一步的举措?

刘炜:我们有很多想法,现在要推进的是整个行业的大模型应用。大模型我们跟了两年,馆里很多年轻人工作时会把它们当作工具。但是现在面临一个问题,过去我们没有对成果提出要求,只希望大家关注和交流,现在发现形势不等人,外面很多良莠不齐的公司开始推出一些包括数字人在内的乱七八糟的产品。所以我们今年年底、明年年初会布局一些产品,除了与一些公司合作开发产品或评测,还会在行业里下场,制定标准规范白皮书,推动大模型的应用。

编辑 | 王波

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[1]RDF(Resource Description Framework),资源描述框架。——整理者注

[2]万维网联盟(World Wide Web Consortium),简称W3C。——整理者注

[3]GLAM指Galleries, Libraries, Archives, and Museums,即美术馆、图书馆、档案馆和博物馆。——整理者注

[4]IIIF(International Image Interoperability Framework,国际图像互操作框架),是一组实现图像资源互操作的技术标准,旨在使用户能够更轻松地查看、操纵、比较和注释网络上的数字图像。引自复旦大学图书馆“IIIF图像服务简介”,https://library.fudan.edu.cn/e6/80/c42704a517760/page.htm,2025年9月21日。——整理者注

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迈向AI时代:数字人文基础设施的先锋之路——刘炜先生访谈录.pdf

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校对  |   肖爽

美编  |  王秀梅

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原刊《数字人文》2025年第4期,转载请联系授权

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会议通知|“大哉言数:AI时代人文研究的范式重构与价值回归”研讨会暨2026年中国数字人文年会(CDH2026)会议通知

2026年5月3日 08:08

2026-05-03 08:08 北京

摘要与海报征集5月10日截止

点击蓝字 关注我们

时间:2026年7月31日-8月3日

地点:内蒙古师范大学

    当前,人工智能与大数据技术正深刻重塑人文学科的知识生产方式与价值判断框架。“数”之一字,贯通古今:从古人“参天量地”的度量智慧,到今日数据驱动的数字人文,数字化浪潮不仅为人文学科开辟了全新的研究范式,更在“言数”之间激发了对文明演进、文化传承与社会治理的深层追问。

    在此背景下,中国索引学会数字人文专业委员会、内蒙古师范大学科学技术史研究院将以“大哉言数:AI时代人文研究的范式重构与价值回归”为主题共同主办2026年中国数字人文年会(CDH2026)。会议将邀请知名专家学者,围绕数字人文及相关领域的前沿问题,开展主旨发言、会议报告、专题讨论、案例分享、数字人文空间展演、海报展示等多种形式的学术交流活动。现诚挚邀请数字人文领域专家、学者与学生莅临会议,共探AI时代人文研究的范式重构与价值回归,为数字人文发展注入新动能。

一、 会议议题

包括但不限于:

1.典籍重光:科技古籍与多民族文献的智慧化整理

2.时空重构:GIS与时空大数据驱动的文明演进研究

3.协智重塑:多智能体与具身智能的人文社会仿真

4.谱系重绘:知识图谱与智能注释驱动的知识重组

5.记忆重述:AIGC赋能下的文化遗产与艺术创新

6.文脉重析:计量方法与主题模型的文本深度挖掘

7.伦理重思:数字人文中的算法批判与负责任创新

8.素养重育:数字人文课程体系与跨学科人才培养

9.数字人文学科建设

二、 会议信息

1.会议时间:

2026年7月31日至2026年8月3日

2.会议地点:

内蒙古师范大学(呼和浩特市赛罕区昭乌达路81号)

3.会议注册:

本次会议将于2026年6月开放注册报名。

注册费:1500元(6月30日之前早鸟价1000元),学生价800元,获会议录用宣讲论文/海报/项目作者一人可免注册费,如多于一人则需按增加人数缴纳注册费。参会代表交通食宿自理。

三、 征文征集

1.会议征文对象为数字人文相关专业的专家、学者与在读学生。

2.论文要求为:作品原创,未发表;中文、英文皆可;问题明确、方法严谨、论证充分、引用规范、观点新颖。

3.征文分为两轮,第一轮为论文摘要和海报征集,第二轮为入选论文全文提交,具体要求如下:

(1)论文摘要需包含中英文标题、摘要、关键词、作者姓名、作者单位、作者简介(姓名、单位、年级、邮箱、手机号码、研究方向等),摘要内容不少于500字。

(2)海报需以PPT格式制作,页面设置为90cm*120cm,纵向布局。

(3)论文全文格式可参考附件“CDH2026论文格式规范与要求”,正文字数为7000-15000字。

4.组委会将邀请国内知名学者组成专家评审组,对提交的论文开展严格评审,从中选出高水平学术论文在会议上进行交流和专家点评。

5.论文提交邮箱:20250051@imnu.edu.cn。邮件标题格式为“CDH2026论文摘要/全文-姓名-单位”。

6.摘要提交截止时间:2026年5月10日

摘要录用通知时间:2026年5月30日

论文全文提交截止时间:2026年6月30日

四、 项目征集

1.本次会议征集项目为中文或中国主题的数字人文研究项目,包括但不限于数据库、软件工具、数字平台、可视化作品、XR交互设计作品、大模型及智能体应用等。所征集的项目需提供可访问的路径和方式。专家委员会将根据项目征集情况分类评审后择优进行大会展示交流。

2.所有征集项目需填写“2026年中国数字人文年会项目报名表”进行报名,并提供相关附件(包括但不限于网站、APP、小程序、视频及图片等)。

3.请将报名表和相关附件压缩,以“CDH2026项目-项目名称”命名,发送至邮箱20250051@imnu.edu.cn。

4.项目征集截止时间:2026年5月30日

五、 会议组织

1.主办单位

中国索引学会

内蒙古师范大学

2.承办单位

中国索引学会数字人文专业委员会

内蒙古师范大学科学技术史研究院

内蒙古自治区科技文化遗产认知智能重点实验室

内蒙古师范大学蒙古学学院

3.协办单位(按笔画顺序排列)

IMR Press

上海大学数字人文研究与发展中心

上海外国语大学中国国际舆情研究中心

上海师范大学数字人文研究中心

上海财经大学“中文+数智经济”研究中心

上海财经大学国际文化交流学院

上海社会科学院信息研究所

上海图书馆历史人文大数据中心

山西数字人文研究院

云南大学历史与档案学院 “数字人文” 工作室

云南省图书馆数字资源与信息技术部

中山大学信息管理学院

中山大学数字人文实验室

中山大学数字人文联合研究院

中国人民大学数字人文研究院

中国社会科学院大学数字史学研究中心

中国社会科学院文学研究所数字信息研究室、数字人文与计算批评实验室

东华大学纺织遗产与数字人文实验室

北京大学数字人文研究中心

北京师范大学文理学院中文系

北京师范大学珠海校区图书馆数字人文中心

电子科技大学数字文化与传媒研究中心

兰州理工大学文学院

华中科技大学汉籍数字化实验室

华东师范大学数字文化发展协同创新中心

齐鲁工业大学 (山东省科学院) 数字人文研究中心

启元实验室战略研究中心

武汉大学文化遗产智能实验室

武汉大学数字人文研究中心

南京大学中华文明数智创新实验室

南京大学高研院数字人文创研中心

南京师范大学语言大数据与计算人文研究中心

南京师范大学数字与人文研究中心

南京农业大学数字人文研究中心

复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所

首都师范大学初等教育学院

清华大学中国古典文献研究中心

淮阴师范学院文学院

湖北中医药大学医学人文学院

湖南女子学院文学与传播学院

(持续更新中)

4.媒体支持(按笔画顺序排列)

《Knowledge Organization》

《中国数字人文》

《古籍数字人文》

《全国报刊索引》

《南通大学学报(社会科学版)》

《信息与管理研究》

《烟台大学学报(哲学社会科学版)》

《数字人文》

《数字人文研究》

「DH数字人文」公众号

「DH数字人文动态」公众号

「IMR 图书情报学」公众号

「SHNU 数字人文」公众号

「三明学院学报」公众号

「山东大学」公众号

「广东省国学学会」公众号

「比特人文」公众号

「中国索引学会」公众号

「古代汉语信息处理」公众号

「立行数字人文」公众号

「全国报刊索引」公众号

「京狮人文DH」公众号

「科技古籍整理研究所」公众号

「域外汉籍与汉学研究」公众号

「揆古察今科史哲」公众号

「数字人文」公众号

「数字人文开放实验室」公众号

「数字人文研究」公众号

「数字人文资讯」公众号

AI & Innovation (《人工智能与创新》)

上海师范大学数字人文网

上海社科院信息所社科智能实验室(AI4SS Lab)

广东财经大学《智能高教》

社科大数字史学实验室

南京大学中华文明数智创新实验室

(持续更新中)

有意参与协办和媒体支持的单位,请扫描下方二维码登记相关信息,我们将在下一轮的会议通知中更新名单。

六、 会议联络

1.会议邮箱:20250051@imnu.edu.cn

2.会务咨询:周老师 13191432051/18852850582(微信同号)

附件

2026年中国数字人文年会项目报名表

CDH2026论文格式规范与要求

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为什么莫莱蒂需要被pass,及论睁了眼看

2026年4月25日 17:16

2026-04-25 17:16 北京

当下中国的问题并非理论缺席,而是追捧大师的太多,肯沉下心做经验研究、真正懂经验数据的太少。

内容来自“数字人文”公众号

数字人文

日前,弗朗科·莫莱蒂(Franco Moretti)教授为华东师范大学中文系带来了名为“Digital Humanities: False movement”的讲座,系列活动再度拉开架势,要将这位“远读”的提出者推到国内数字人文讨论的中心。然而,莫莱蒂真的是“数字人文大师”吗?当莫莱蒂教授以十年前的观察视角,对当下的数字人文展开某种漫不经心的整体性评价时,我们在收获一种盲视之上的“洞见”时,也不得不直面一个令人无奈的错位:他所倾心的“量化形式主义”尚未完成便已“烂尾”,其根源究竟在于数字人文本身走上了歧路,还是缘于莫莱蒂先生自己的半途而废、半折心始?或者说,对于一个并非真正有能力将量化方法落地的学者,当他在面对量化实证与文学阐释的融合难题时,最终选择了望而兴叹,转而以理论批判来回避实践的困境?

量化分析和人文阐释果真难以调和吗?答案或许是否定的。二十年来,在莫莱蒂止步的地方,多少中外青年学者前赴后继,以辛勤的数据工作、严谨的计算建模和严肃的理论思辨,甚至耐心的细读阐发,持续探索文学量化研究的全新可能,试图弥合量化证据与文本阐释之间的鸿沟。莫莱蒂教授在讲座中言及:“当下主流的数字人文方法,如主题建模、文本挖掘、内容分析、情感分析等,均源自那些‘形式’概念不起作用的学科领域,因此它们对深化文学理解的贡献十分有限。”我们不禁要问:某种方法,“源自”形式概念不起作用的领域,就不能用于形式研究吗?这类论断的内在逻辑站得住脚吗?放眼当下,不说国外DH中的量化形式研究(以Hoyt Long, Richard Jean So, Andrew Piper, Ted Underwood等等为代表),单论中国的文学数字人文实践,哪一项有意义的量化工作不是从“形式”入手的?不从形式入手,量化的锚点又在何处?

莫莱蒂扣给数字人文的另一帽子是:“若只关注可见的经验数据,而放弃对理论机制的探索,那么数字人文学就只能是一场错误的运动。”事实上,这不是简单的理论与经验研究之间非此即彼的抉择问题——当大数据时代到来,原有的假设-验证范式和数据驱动之间的矛盾并不会自己得到解决,把理论的式微归咎于数据,认为数字人文是一个“非理论”的领域,是莫莱蒂一贯的看法。“他之所以这么说,很可能因为他自己的研究便不能令人满意,虽有强烈的理论兴趣,但在面对数据时却时常显得束手无策,他看不到出路。”(《作为计算批评的数字人文》)。

在我们看来,当下中国的问题,并不是理论缺席,而是空谈理论、追捧大师的太多,肯沉下心做经验研究、真正懂经验数据的太少。以致于到今天,置身这样一片本应由实干引领的天地,人们看到的还是那些热衷于形上思考、打理论仗的人;而更难堪的是,这一局面导致的后果之一,便是那些既有经验数据支撑,又有理论思考的成果不仅被淹没,甚至很可能根本就出不来,被扼杀于襁褓之中——这一理论与实践、东方与西方的错位,恰是莫莱蒂教授的讲座所折射出的、更值得我们深思的学术场生态。

也许现在真正需要反思的,是一种还未具备扎实实践的能力,还没有过硬的实践涌现,就急于“反思”、急于下定论的心态,这种悬空的“反思”未免可疑。或许,我们不妨先在西方与全球数字人文发展语境中,好好反思(“历史化”)一下莫莱蒂自身的局限与困境,这倒似乎是理论工作者不仅具备条件,而且应该去做的事情。

以下四篇文章,前两篇来自2017年 PMLA 推出的重审莫莱蒂及“远读”专辑,后两篇则从计算批评角度,系统回顾了莫莱蒂道路的内在矛盾,及其终将被超越的必然。坦率说,这些十年前的检讨文章,在数字人文飞速发展的今天已有过气之嫌;但令人遗憾的是,这些文章中早已被反观、辨清的对象自身,竟在时隔十年后的中国课堂上,依旧宣讲着一些新意寥寥的观点和错位的观察,还在试图带来新的热度——这一现象本身,是不是更值得我们停下来“反思”?

延伸阅读

1

《“所有模型都是错的”》(“All Models are Wrong”)

苏真(Richard Jean So)的文章堪为当年PMLA专辑中最尖锐、精彩的一篇,直指莫莱蒂式远读的局限:其文学统计分析始终停留在描述性统计的表层,由于缺乏模型检验与统计推断等步骤,而尚未走向真正的“建模”。事实上,任何统计学模型都有其“自反性”,人文学者的职责,恰是通过巧妙、负责的运用将其激发出来,这也是Ramsay和Rockwell等人“通过模型来思考,来阐释”的真义所在。对统计学工具的理解与应用存在根本偏差,所谓的“远读”批评从未真正实现量化方法与文学批评的有机融合。

all-models-are-wrong.pdf

02

《以小见大:论文学建模》(Think Small)

Andrew Piper以科学哲学的模型理论为核心框架,检讨了莫莱蒂远读理论对“规模” 与“宏大”的过度推崇,提出了“以小见大”的文学建模方法论,重构了计算文学研究的底层逻辑。Piper首先指出了文学研究对“大人物”的路径依赖,包括学界对莫莱蒂本人的过度聚焦,指出远读的核心缺陷在于忽视了知识生产过程中本就存在的微观的、建构性的建模环节,将模型输出的结果等同于文学现实本身。文章还提出文学建模的五层嵌套框架:理论化、概念化、实施、选择、验证,系统呈现了文学建模的全流程表征实践,揭示了远读在模型建构各环节的理论与实践缺陷——包括对模型的虚构性与建构性缺乏自觉、测量环节的还原主义、缺乏反思、验证环节未能将细读作为核心标准等。最终提出,文学建模的价值不在于提供宏大的文学史论断,而在于推动文学研究从个人化的权威阐释,转向集体性、累积性的知识生产,实现远读与细读、宏观与微观的有机统一。

think-small-on-literary-modeling.pdf

3

《从概念模型到计算批评:数字时代的“世界文学”研究》

文章以弗朗科·莫莱蒂、文学实验室和文本光学实验室的探索为中心,尝试用“世界文学”问题来检视“莫莱蒂道路”,揭示其早期实证化探索中概念模型与验证手段之间的悖论,追踪它随后努力汇入数字人文大潮的轨迹。从世界文学最棘手的方法论问题入手,可以发现“远读”虽试图以统计推断和概念建模解决比较文学的危机,却因依赖二手批评、挥之不去的欧洲中心主义和悬置民族语言等问题而终究搁浅;而其后具备了“文化分析学”面向的数字人文,则通过多语种语料建模和可伸缩阅读,将“世界文学”这一抽象猜想发展成为可操作、可证伪的计算批评对象,从而实现了对莫莱蒂道路的超越。

从概念模型到计算批评:数字时代的“世界文学”研究

4

《作为计算批评的数字人文》

“计算批评”一词虽然曾为莫莱蒂本人所使用,但真正将其发扬光大的,却是后来更年轻的一批人文背景的数字人文学者。艾伦·刘曾指出,数字人文若不能在文本分析与文化分析间顺畅衔接,便难以与莫莱蒂、卡萨诺瓦等人同台竞技。但是十年来人们逐渐看清了莫莱蒂“远读”批评的诸多局限,其中之一便是对数字技术工具性倾向的习焉不察,而后续学者的工作,竟也成了以其实绩不断揭除这种工具化的过程。在Ted Underwood等人看来,以建模为方法已经成为计算批评的根本,这是莫莱蒂之后的人文学者围绕着统计模型的概念,一直在发展的一种严密的方法论。譬如文类研究中,一种思路便是将机器学习的建模和传统的细读结合,借助算法来“发现”某种文体模式的“本质”特征,当这种“本质”恰恰迎合了我们的批评诉求,则有助于完成批评的“实证过程”。因而明智的做法,并不是像莫莱蒂的欧洲小说兴起的研究那样,对四十四种英国小说亚文类直接做聚类可视化,呈现出一种二百年间此消彼长的兴替过程,一种“本该如此”的效果(同时也是很难证实的结论),而是要对文类“视角”和文类观念本身建模……

作为计算批评的数字人文

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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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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.pdf

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校对  |   肖爽

美编  |  王秀梅

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第七届清华数字人文国际论坛“未来学者”专场报名通知

2026年4月14日 10:09

2026-04-14 10:09 北京

在人工智能技术迅猛发展的今天,数字人文领域正经历前所未有的变革。数据驱动的研究方法、跨学科的技术融合以及人工智能在文化遗产、文本分析和数据可视化等领域的应用,为学术研究带来了全新的可能性。

“未来学者”专场

人文学术的未来,寄托于未来的人文学者;也即是当下正致力于研究和探索的青年学子。为鼓励和支持本、研阶段学生投入数字人文研究,结合数字时代新方法、探索人文学术新方向,《数字人文》学术集刊持续举办第七届“未来学者”论坛,诚邀国内外的本科生、硕士生、博士生在读学生(不含博士后)投稿并参会。

期待来稿面向人文问题、结合数字方法,给出来自文学、历史、哲学、社科、艺术、教育、传播乃至政治学、图情档案等各个领域的回答和发现。

本届入围者将受邀参与第七届清华大学数字人文国际论坛“未来学者”专场,获得专家指导评议及进一步研究支持,并于本刊择优刊发。

投稿须知

摘要提交截止日期:2026年5月22日

全文提交截止日期:2026年6月12日

投稿地址:

https://szrw.cbpt.cnki.net 

入围名单及参会事宜请参见后续通知。

时间地点

2026年7月10日-13日    共4天

报到7月10日

会议 7月11日—12日

赋归7月13日

上海大学宝山校区(上海市上大路99号)

合作酒店

上海衡山北郊宾馆

:上海市宝山区沪太路4788号

总机: 021-56040088

(注:若实际报名人数超过酒店接待上限,会务组可能新增其他酒店安排接待)

我们期待您的参与,共同探讨数字人文的前沿议题,推动学术研究的创新与发展!

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《数字人文》2026年第1期——“数字人文与出土文献研究”专刊出新

2026年3月25日 10:02

原创 数字人文 2026-03-25 10:02 北京

《数字人文》上新了!

封面.png

《数字人文》2026年第1期是“出土文献与数字人文专刊”,系国内学界首次以学术专刊形式对出土文献等冷门“绝学”内数字人文成果的集中展示。本期共刊发12篇文章,从内容上看,包括理论探索、平台建设、个案研究和出版实践等多方面,关注甲骨和简帛的缀合、古文字识别与析形,探索天文地理,介绍数据库平台及数字化出版方式。从涉及的材料类型和时代上看,涵括甲骨文、金文、战国秦汉简帛、石刻等,跨越商周到蒙元数千年历史。这些文章,反映近几年来相关领域数字人文的成果,并加以综述,希望能对关心出土文献研究的学者提供新的视角,为数字人文拓展新的领域。本期专刊从选题确定到编校完成,历时超两年,编辑部对作者们的大力支持表示诚挚感谢,也衷心邀请更多出土文献领域采用数字人文手段进行研究的学者不吝赐稿!我们愿意为最新的实践创造发表平台,让更多新颖的、有意义的学术探索尽快公之于众。

目    录

 理论与平台

数字人文与当代中国出土文献研究的现代性特征

许  可

人工智能古文字析解模型的初步训练

聂 菲 宋奥齐

数智时代的出土文献研究:“古汉语小站”建站经验与反思

薛腾阔 

动态视图在文字编管理系统中的应用研究 

数字人文与甲骨学研究

人工智能引导人类直觉产生的甲骨新缀第41-50 组

李霜洁 蒋玉斌

数智化整理助推甲骨文校重工作新发展

莫伯峰 巩诗晨 武智融

面向识别研究的甲骨文数据集标准的探索

陈婷珠

数字人文与简帛学研究

楚简古书类文献通假研究的数据库方法

——以“清华简”(壹—玖)为中心

 孙 欣 刘志基

语料信息处理视角下的里耶秦简缀合研究

冯慧敏 郭帅帅

秦汉简帛文献数据库的建设及文字学应用

张再兴 林 岚

实践与出版

上博简五《竞建内之》“星1.png子曰为齐”考

——基于天象模拟技术的探析

李 凡

蒙元时期石刻族谱文献的数字化分析

——以地域分布与时代特征为中心

王 琪 

动态视图在文字编管理系统中的应用研究 

古文字工具书的数字化转型思考与实践

——以 《古文字构形类纂·金文卷》为例

姜 慧 闵怡然 

动态视图在文字编管理系统中的应用研究 

征稿启事

CONTENTS

Theory and Platform

Digital Humanities and Modern Characteristics of Contemporary Research on Unearthed Documents in China

Xu Ke 

Preliminary Training of an AI Model for Ancient Script Analysis

Nie Fei, Song Aoqi

Research on Unearthed Texts in the Digital-Intelligence Era: The “Classical Chinese Hub” Website—Development Experience and Reflections

Xue Tengkuo

Digital Humanities and Oracle Bone Studies

AI-Guided Human Intuition Discovers New Oracle Bone Fragment Rejoinings: Series 41–50

Li Shuangjie, Jiang Yubin

New Developments in Repetition Proofi ng for Oracle Bone Inscriptions Driven by Digitalization Collations

Mo Bofeng,Gong Shichen, Wu Zhirong

Exploration of Oracle Bone Inscription Data Set Standards for Recognition Research

Chen Tingzhu

Digital Humanities and Bamboo Slips and Silk Studies

The Database Method for the Study of Ancient Literature in the Chu Bamboo Slips: Centered around the Tsinghua Bamboo Slips (1-9)

Sun Xin, Liu Zhiji

Research on Liye Qin Bamboo Slips Conjugation from the Perspective of Digital Humanities 

Feng Huimin, Guoshuaishuai

The Construction and Application of the Qin-Han Bamboo Slips and Silk Database

Zhang Zaixing, Lin Lan

Practice and Publication

Research on the “ 星1.png子曰为齐” in the “Jing Jian Nei Zhi” of “Bamboo Slips V in the Shanghai Museum”:Analysis Based on Celestial Event Simulation Technology

Li Fan

Digital Analysis of Stone Carving Genealogical Documents during the Mongolian Era and the Yuan Dynasty: Focusing on Geographical Distribution and Times Characteristics

Wang Qi

Reflection and Practice of the Digital Transformation of Ancient Chinese Character Reference Books:Taking the Compilation of Ancient Character Confi guration Categories Formations —the Volume of Bonze Inscriptions as an Example

Jiang Hui, Min Yiran

Call for Papers

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会议通知 | “大哉言数:AI时代人文研究的范式重构与价值回归”研讨会暨2026年中国数字人文年会(CDH2026)

2026年3月25日 10:02

2026-03-25 10:02 北京

2026年7月31日-8月3日,内蒙古师范大学,“大哉言数:AI时代人文研究的范式重构与价值回归”研讨会暨2026年中国数字人文年会(CDH2026)

——CDH2026——

 “大哉言数:AI时代人文研究的范式重构与价值回归”研讨会暨2026年中国数字人文年会(CDH2026)

会议通知(第一号)

2026年7月31日-8月3日

内蒙古师范大学

2026期待与您相聚

当前,人工智能与大数据技术正深刻重塑人文学科的知识生产方式与价值判断框架。“数”之一字,贯通古今:从古人“参天量地”的度量智慧,到今日数据驱动的数字人文,数字化浪潮不仅为人文学科开辟了全新的研究范式,更在“言数”之间激发了对文明演进、文化传承与社会治理的深层追问。

在此背景下,中国索引学会数字人文专业委员会、内蒙古师范大学科学技术史研究院将以“大哉言数:AI时代人文研究的范式重构与价值回归”为主题共同主办2026年中国数字人文年会(CDH2026)。会议将邀请知名专家学者,围绕数字人文及相关领域的前沿问题,开展主旨发言、会议报告、专题讨论、案例分享、数字人文空间展演、海报展示等多种形式的学术交流活动。现诚挚邀请数字人文领域专家、学者与学生莅临会议,共探AI时代人文研究的范式重构与价值回归,为数字人文发展注入新动能。

01

会议议题

包括但不限于:

1. 典籍重光

科技古籍与多民族文献的智慧化整理

2. 时空重构

GIS与时空大数据驱动的文明演进研究

3. 协智重塑

多智能体与具身智能的人文社会仿真

4. 谱系重绘

知识图谱与智能注释驱动的知识重组

5. 记忆重述

AIGC赋能下的文化遗产与艺术创新

6. 文脉重析

计量方法与主题模型的文本深度挖掘

7. 伦理重思

数字人文中的算法批判与负责任创新

8. 素养重育

数字人文课程体系与跨学科人才培养

9. 数字人文学科建设

02

会议信息

会议时间

2026年7月31日至8月3日

会议地点

内蒙古师范大学

(呼和浩特市赛罕区昭乌达路81号)

会议注册

本次会议将于2026年6月开放注册报名。

注册费:1500元(6月30日之前早鸟价1000元),学生价800元,获会议录用宣讲论文/海报/项目作者一人可免注册费,如多于一人则需按增加人数缴纳注册费。参会代表交通食宿自理。

03

征文征集

1、会议征文对象为数字人文相关专业的专家、学者与在读学生。

2、论文要求为:作品原创,未发表;中文、英文皆可;问题明确、方法严谨、论证充分、引用规范、观点新颖。

3、征文分为两轮,第一轮为论文摘要征集,第二轮为入选论文全文提交,具体要求如下:

(1)论文摘要需包含中英文标题、摘要、关键词、作者姓名、作者单位、作者简介(姓名、单位、年级、邮箱、手机号码、研究方向等),摘要内容不少于500字。

(2)论文全文格式可参考附件“CDH2026论文格式规范与要求”,正文字数为7000-15000字。

4、组委会将邀请国内知名学者组成专家评审组,对提交的论文开展严格评审,从中选出高水平学术论文在会议上进行交流和专家点评。

5、论文提交邮箱:

20250051@imnu.edu.cn。邮件标题格式为CDH2026论文摘要/全文-姓名-单位

6、摘要提交截止时间:

     2026年4月30日

     摘要录用通知时间:

     2026年5月30日

     论文全文提交截止时间:

     2026年6月30日

04

项目征集

1、本次会议征集项目为中文或中国主题的数字人文研究项目,包括但不限于数据库、软件工具、数字平台、可视化作品、XR交互设计作品、大模型及智能体应用等。所征集的项目需提供可访问的路径和方式。专家委员会将根据项目征集情况分类评审后择优进行大会展示交流。

2、所有征集项目需填写“2026年中国数字人文年会项目报名表”进行报名,并提供相关附件(包括但不限于网站、APP、小程序、视频及图片等)。

3、请将报名表和相关附件压缩,以CDH2026项目-项目名称命名,发送至邮箱20250051@imnu.edu.cn

项目征集截止时间:

2026年5月20日

05

会议组织

主办单位

中国索引学会

内蒙古师范大学

承办单位

中国索引学会数字人文专业委员会

内蒙古师范大学科学技术史研究院

内蒙古自治区科技文化遗产认知智能重点实验室

内蒙古师范大学蒙古学学院

协办单位(按笔画顺序排列)

山西数字人文研究院

上海大学数字人文研究与发展中心

上海外国语大学中国国际舆情研究中心

上海师范大学数字人文研究中心

上海社会科学院信息研究所

上海图书馆历史人文大数据中心

中国人民大学数字人文研究院

中国社会科学院文学研究所数字信息研究室、数字人文与计算批评实验室

中山大学信息管理学院

中山大学数字人文实验室

北京大学数字人文研究中心

电子科技大学数字文化与传媒研究中心

华东师范大学数字文化发展协同创新中心

齐鲁工业大学 (山东省科学院) 数字人文研究中心

云南大学历史与档案学院 “数字人文” 工作室

云南省图书馆数字资源与信息技术部

武汉大学数字人文研究中心、武汉大学文化遗产智能计算实验室

复旦大学大数据研究院人文社科数据研究所

清华大学中国古典文献研究中心

南京大学高研院数字人文创研中心

南京师范大学数字与人文研究中心

南京农业大学数字人文研究中心

南京大学中华文明创新实验室  (持续更新中)

媒体支持(按笔画顺序排列)

「DH数字人文」公众号

《全国报刊索引》

「全国报刊索引」公众号

上海师范大学数字人文网

上海社科院信息所社科智能实验室(AI4SS Lab)

《中国数字人文》

「中国索引学会」公众号

「SHNU 数字人文」公众号

「比特人文」公众号

《数字人文》

《数字人文研究》

「数字人文」公众号

「数字人文开放实验室」公众号

「数字人文研究」公众号

「数字人文资讯」公众号

南京大学中华文明数智创新实验室

 (持续更新中)

   有意参与协办和媒体支持的单位,请扫描下方二维码登记相关信息,我们将在下一轮的会议通知中更新名单。

06

会议联络

会议邮箱:20250051@imnu.edu.cn

会务咨询:周老师 13191432051

附件

CDH2026论文格式规范与要求

2026年中国数字人文年会项目报名表

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基于改进YOLOv8的刺绣动态检测与分类研究

2026年3月20日 10:03

原创 鲍亚林 吉国秀 2026-03-20 10:03 北京

针对现在检测和分类算法存在分类种类少、准确率低、无法满足实时检测需求等问题,本文将实时分类技术应用于传统刺绣行业,为刺绣文化研究和保护提供宝贵的算法支持。文章对现有YOLOv8算法进行改进。

多模态学习

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鲍亚林 / 辽宁大学文学院

吉国秀 / 辽宁大学文学院

针对现在检测和分类算法存在分类种类少、准确率低、无法满足实时检测需求等问题,本文将实时分类技术应用于传统刺绣行业,为刺绣文化研究和保护提供宝贵的算法支持。文章对现有YOLOv8算法进行改进。首先,基于DCGAN网络均衡刺绣图像数据集,解决小样本刺绣图像类别不均衡问题。其次,将YOLOv8的主干网络替换为InceptionNeXt模块,实现在不同尺度上提取特征,增强特征提取能力;增加GAM模型作为过渡模块,在特征融合前对信息进行筛选,提升网络的特征融合能力。最后,使用改进后的网络模型对测试集进行实验,并使用图片、视频和摄像头进行离线和在线验证。实验证明,改进后的模型对10种刺绣类别的分类性能表现出色,整体平均准确率达到0.9043,平均精度达到0.9151。与其他分类检测算法相比,改进后的YOLOv8模型具有明显的优势,达到了较高的泛化能力和鲁棒性,能够满足实际应用中的实时性需求。

关键词:动态检测 刺绣分类 YOLOv8 实时分类 数字人文

作为中国传统历史文化的工艺象征之一,刺绣蕴含着丰富的文化意蕴与美学价值。在技术转型的背景下,刺绣传承的方式悄然发生改变。刺绣由以往博物馆式静态传承走向面向大众的活态传承。刺绣活态传承由囿于以往“口传心授”的谱系性方式,转向突破自身专业性和排他性的多方互动。立足于数智时代,技术是缩减主体间隔与形成文化交流的关键枢纽。借助于数智技术的传输路径,刺绣内部的专业知识扩散并渗透到民众的日常生活世界,人们在感受传统刺绣带来的意象气韵时,也在享受当代技术建构的创新实践。因此,数智技术成为刺绣回归日常生活的重要介质。

当下,非遗数据库是整合、完善非遗传承人及其代表性项目的重要系统化存储手段。非遗数据库建构的首要基础是数据的完备性。从广义上来看,数据完备性至少包括体量的充盈及分类的合理化两大方面。对于我国刺绣类非遗来说,其数据集种类多样,具备数据量庞杂的特点。但传统的刺绣分类识别主要依靠专业人员,耗时大、成本高、能力差异等因素都限制资源的合理化利用。因此,刺绣分类智能化是打破传统人工藩篱的基本思路。例如,董馥伊[1]首次引入计算机技术局部矢量化的方法,实现了传统栽绒毯纹样特征的智能检索分类。

近年来,深度学习技术被广泛地应用到刺绣分类识别领域中。刘净净、郭飞等[2]改进BP神经网络,使得模型的正确识别率高达78%,开辟了刺绣深度学习分类的先河。目前基于深度学习的刺绣研究现状如表1所示,刺绣的深度学习分类方法虽然能实现刺绣的智能检测,构建较为完善的非遗分类结构体系,但是这些方法以静态识别为主,程序烦琐、局限性大、灵活性低,尚未真正实现刺绣实时检测的功能。因此,本文旨在借助目标检测领域先进、高效、准确的YOLOv8模型[3],为刺绣动态实时视频分类提供有力支持。

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表1 基于深度学习的刺绣研究现状[4][5][6][7][8][9][10]

针对现在检测和分类算法存在的问题,本文将计算机视觉和人工智能技术与数字人文领域结合,对现有YOLOv8算法进行改进。基于DCGAN网络均衡刺绣图像数据集,解决小样本刺绣图像类别不均衡问题;改进YOLOv8的主干网络,引入InceptionNeXt模块,实现在多个尺度上高效提取特征,从而提升特征提取能力;增加GAM模型作为过渡模块,在特征融合前对信息进行筛选,提升网络的特征融合能力。最后使用改进后的网络模型对测试集进行实验,将实验结果进行可视化分析,与现有的技术进行比较,并验证所提出的方法的有效性。同时,使用图片、视频和摄像头进行离线、在线验证。通过这一研究,为刺绣文化的传承与创新提供一种全新的技术手段,将传统手工艺与现代科技有机融合,为刺绣艺术的发展注入新的活力。本文的研究成果不仅对于刺绣文化的传承和推广具有重要意义,还将为多端部署技术在文化艺术领域的应用提供有益的参考和借鉴,其基于YOLOv8的刺绣动态检测与分类流程图如图1所示。

一、整理和优化刺绣数据集

本文的分类对象为中国传统十大名绣:汴绣、汉绣、杭绣、京绣、鲁绣、瓯绣、蜀绣、苏绣、湘绣和粤绣。每种刺绣因其历史背景和地域文化的差异,形成了独特的针法与风格,例如汴绣的“蒙针绣”、苏绣的“双面绣”、京绣的“打籽针”、蜀绣的“锦纹针”、鲁绣的“抽丝编花”、瓯绣的“八字针”、杭绣的“贴续绣”、粤绣的“乱底针”、汉绣的“齐针”和湘绣的“掺针”,都是各自绣种的工艺代表。为了构建全面的刺绣样本库,本研究的刺绣作品来源广泛,包括小红书、抖音、微博、京东等线上网络渠道和博物馆、文化馆等线下文化机构公开的数字图像资源(共计1,263件),以及刺绣大师与传承人提供的作品图像(共计152件)。此外,还补充和吸收相关刺绣艺术书籍和刊物中的高质量图片(共计315件)。所有采集的图像均经过非遗领域专家的严格质量把控与品种鉴定,以确保样本的艺术代表性和数据完整性。

图2.png图1 基于YOLOv8的刺绣动态检测与分类流程图

数据预处理技术是指在将数据输入模型之前,对数据进行一系列处理操作,以提高模型的性能和泛化能力。常见的数据预处理技术包括数据均衡、数据增强、数据标准化、归一化和数据降维等,在医学影像分析、农业检测、遥感影像等领域,已广泛应用于各类计算机视觉任务中。针对数据集样本不均衡问题,郭忠远等[11]利用DCGAN模型均衡和扩充红枣外观缺陷数据集,使得模型准确率上升2.18%—3.26%;袁卫民等[12]利用DCGAN模型,生成虚拟样本,使得准确率优于其他算法,解决了轴承故障数据不均衡的问题。同时,针对数据集样本容量较小问题,郑慧怡等[13]利用添加椒盐噪声和随机旋转技术,实现了数据样本容量的扩充。陈金荣等[14]利用翻转、亮度转换和旋转等技术扩充了数据集的总量,从而提高模型的准确率,极大地降低了漏检率。

针对当前刺绣数据集种类不均衡和样本较少等问题,本文在已有前沿方法的基础上,采用对抗生成网络技术和数据增强技术,整理和优化刺绣数据集,有效增加少样本类别的数据量,增强模型对不同类别特征的捕捉能力,从而提高分类的准确性。相比于现有前沿数据预处理方法,本文针对不同刺绣针法和图案的特点,进行优化适配,确保增强后的图像仍然保留了刺绣特有的细节和艺术性。

(一)类别均衡

由于地域和文化背景的差异,一些刺绣因其历史悠久或地理位置偏远,获取相关图像的难度较大,导致此类别的数据样本较少;而另一些刺绣因文化传播广泛、应用场景多样,相关图像较多。因此,在实际收集这些刺绣图像时,往往会面临类别不均衡的问题。在不均衡的数据集中,模型容易偏向于多样本类别,忽视少样本类别,从而导致分类结果偏向常见类别,严重影响分类的准确性和可靠性。

为了实现不同类别刺绣样本的均衡,可以考虑收集更多的小样本刺绣图像,或者减少大样本的刺绣集图像数量。但由于刺绣类别的不均衡性,获取较多的小样本刺绣图像存在较大难度。利用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)生成图片,可以有效解决上述问题。[15]传统GAN尽管在生成逼真图像方面表现出色,但在训练稳定性和生成图像质量上存在诸多挑战,导致模型在训练过程中容易出现梯度消失、模型崩塌和生成的样本类别不可控等现象。[16]

深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)通过引入卷积层、批量归一化、去掉池化层、使用Leaky ReLU激活函数以及改进架构设计,显著提升了传统GAN的性能。[17]通过改进,DCGAN在生成图像质量、训练稳定性和模型鲁棒性方面表现出色,因此,本研究使用DCGAN来生成小样本刺绣图像,以缓解类别不均衡问题。为了确保传统刺绣样本和非遗数据库数据的真实性和完整性,基于DCGAN生成的刺绣图像仅作为模型训练中的辅助数据,旨在提升分类性能,而非用于非物质文化遗产数据库的核心数据保存。同时,为了保证DCGAN生成的刺绣图像在艺术性和工艺上的代表性,生成过程严格依据各类刺绣的针法和纹理特征进行,且由非遗领域专家进行审查和筛选,以确保生成图像在风格和工艺上与传统刺绣相符,从而避免偏离原有的工艺特色和文化价值。

DCGAN的结构如图2所示。从中可以看出,DCGAN由生成器和判别器组成。生成器的任务是从随机噪声中生成逼真的图像,判别器的任务是区分真实图像和生成器生成的假图像。通过生成器和判别器的反复对抗训练,不断迭代优化,两者共同提升,生成高质量的图像。

利用DCGAN生成特定类别的刺绣图像,有助于平衡数据类别,有效扩充数据集,使各类别的数据量趋于一致,从而提升模型在各类别上的分类性能。生成的刺绣图像变化情况如图3所示。

(二)数据增强

利用深度学习进行刺绣检测与分类时需要大量的刺绣图片作为训练样本,如果没有足够的训练样本支撑,当网络深度较深时就极易出现过拟合的情况。在深度学习中,数据增强是提升模型性能的一种常用手段,可以在不降低网络深度的同时又能够有效地拟合数据,提高模型的鲁棒性和泛化能力。亚历克斯·克里泽夫斯基(Alex Krizhevsky)等人[18]通过对CIFAR-10数据集的图像进行随机裁剪和水平翻转,显著提高了分类准确率。西哈姆·塔比克(Siham Tabik)等人[19]则在手写数字识别任务MNIST数据集中使用了扭曲和缩放等变换手段,成功提升了模型的表现性能。

在刺绣图像分类领域,目前的研究主要集中在特征提取和模型设计方面,对于数据增强的研究较为有限。刺绣作为一种兼具生命情感与审美意象的手工艺,其图案庞杂丰富,但由于刺绣图像收集和标注的困难,训练样本通常较为有限。为有效缓解这一问题,支撑更深的神经网络训练,本研究采用常见的数据增强方法,包括旋转、水平翻转、垂直翻转、随机裁剪、随机改变亮度和添加高斯噪声。[20]在数据预处理阶段,对原始刺绣图像应用上述增强方法,提高模型分类性能、防止网络过拟合,并生成新的训练样本,部分刺绣数据增强示例如图4所示。

图3.png图2 DCGAN结构

图4.png图3 刺绣图像生成过程示例

图5.png图4 部分刺绣数据增强示例

原始数据集分别按照0.7、0.2和0.1的比例随机分为训练集、验证集和测试集。原始刺绣数据集、刺绣增强数据集和经过DCGAN均衡后的刺绣图像图幅数如表2所示。

图6.png表2 均衡和生成数据集划分情况

二、YOLOv8原理及改进

(一)网络结构设计

在目标检测算法中根据检测过程的不同,可以分为双阶段算法和单阶段算法。双阶段算法先提取图像候选区域再进行类别的判定,其漏识别率较低,但速度较慢,典型网络有RCNN和Faster-RCNN。[21]单阶段算法则不需要产生候选区域阶段,一步到位直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到,因此有着更快的检测速度,最典型的是YOLO系列算法。[22]考虑到刺绣在线检测的实时性,因此采用YOLO算法来分类刺绣图像。

YOLOv8是由Ultralytics公司于2023年1月发布的一种目标检测算法,[23]本研究基于YOLOv8算法,旨在对十种刺绣图像进行分类。针对当前YOLOv8算法存在的分类准确率不足等问题,我们对其进行了改进,以提高刺绣分类的准确度。为增强多尺度信息提取能力,我们将YOLOv8的主干网络替换为InceptionNeXt模块,从而提升特征提取的性能。通过引入并行卷积操作,模型能够捕捉到更多的图像细节和上下文信息,从而提高特征提取的效率和整体性能。在原始的YOLOv8中,主干网络提取特征后,直接将其输入到颈网络。尽管YOLOv8在特征融合方面已有一定设计,但对于关键信息的针对性提取和识别仍显不足。因此,我们引入全局注意机制(Global Attention Mechanism,GAM)模型作为过渡模块,在特征融合前对信息进行筛选,以增强关键信息的识别能力。

1.InceptionNeXt模块

InceptionNeXt模块在ConvNeXt和Inception架构的基础上进行了一系列改进,同时引入更优化的模块设计,适用于图像分类、目标检测等多种计算机视觉任务。[24]用InceptionNeXt模块取代原有的C2F模块,可以实现在提高模型特征提取能力的同时,不额外增加网络参数数量。InceptionNeXt通过并行卷积操作(3×3,1×11,11×1)在不同尺度上提取特征,同时引入跳跃连接并添加了常量映射,这种分解不仅有效减少了参数量和计算量,还保留了大核深度卷积的优点,扩大了感知领域,提高了模型性能。InceptionNeXt模块的主要结构如图5所示。

图7.png图5 InceptionNeXt模块结构图

2.GAM注意力机制模块

近年来,注意力机制已成为目标检测任务中的关键组成部分。[25]注意力机制的灵感来源于人类视觉系统,能够筛选大量信息并找到重要数据。GAM注意力机制模块使用通道注意力机制和空间注意力机制,通过关注全局信息和局部信息的交互,增强特征表达能力,并广泛应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务,其结构如图6所示。GAM通过引入全局和局部的注意力机制,对全局上下文信息进行引导,调节局部特征的表达,提升网络对重要特征的捕捉能力,最终提高网络的识别和分类能力。[26]对于给定的输入特征,图8.png,中间状态特征F2和输出特征F3定义为:

图9.png1)

其中,00.png表示按元素进行乘法操作。

图10.png图6 GAM注意力机制模块结构图

3.改进后的网络结构

改进后的网络结构如图7所示,使用刺绣增强均衡数据集,将输入的刺绣图像首先通过主干网络部分逐步提取特征。在主干网络部分中,刺绣图像特征通过5个卷积模块、4个InceptionNeXt模块和1个SPPF模块后,得到不同尺度的特征图。再由颈部网络将不同尺度的刺绣特征图进行融合,最后头部网络根据分类需求输出预测结果以及置信度。改进后的网络结构通过多尺度特征提取和全局特征交互与融合等操作,提高了目标检测与分类的性能和鲁棒性,并在复杂场景下取得更准确的分类结果。

图11.png图7 改进后的YOLOv8网络结构

(二)超参数设置

本研究模型在CPU(Intel Core I7-12700K,20线程,3.6GHz)和GPU(NVIDIA RTX 3070,8GB,5888CUDA)上进行训练,使用Adam作为模型的优化算法。为加速网络收敛,避免网络陷入局部最优解,学习率自适应调节方法,其超参数具体设置如表3所示。

图12.png表3 超参数设置

(三)评价指标

在图像分类问题中,通常使用二元交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy,BCE)作为分类损失函数。[27]在刺绣十分类问题中,BCE的梯度形式更优,训练时更加稳定,训练输出时对每一种类别k进行判断,并输出置信度,其公式如(2)所示:

图13.png(2)

其中,yi为第i刺绣样本的真实类别,pi为网络对刺绣样本i的预测类别。

为了能够有效评估改进后的YOLOv8模型对刺绣的检测和分类结果,本研究采用召回率(Recall)、准确率(Accuracy)、精度(Precision)、F1值(F1-Score)和AP作为评价指标。上述五种评价指标均为数值越大,代表模型的分类性能越优,公式如下所示:

图14.png(3)

图15.png(4)

图16.png(5)

图17.png(6)

其中,TP为真正例,表示模型正确地将类别k的刺绣样本预测为类别k;TN为真负例,表示模型正确地将不属于类别k的刺绣样本预测为不是类别k;FP为假正例,表示模型错误地将不属于类别k的刺绣样本预测为类别k;FN为假负例,表示模型错误地将属于类别k的刺绣样本预测为其他不是类别k的类别。

图18.png(7)

以召回率为横坐标,精度为纵坐标,便能绘制出精度召回率(Precision-Recall,P-R)曲线。P-R曲线与横纵轴围成的面积代表对应刺绣类别的AP。其中,围成的面积越大,AP值就越高,对应模型的检测效果就越好。

为了防止模型出现过拟合状态,采用早停法策略确定合适的训练周期。[28]假设Eopt(t)是在第t个周期下的最优验证集损失值,GL(t)为泛化误差。当泛化误差GL(t)的增长率大于指定值001.png时,则停止训练,如公式(8)所示:

图19.png(8)

三、实验结果可视化分析

(一)训练结果可视化

1.损失曲线

图8展示了改进后的YOLOv8模型在训练过程中随着迭代周期次数的增加,训练集和验证集损失值的变化趋势。从图8可以看出,由于前期学习率较大,导致模型在验证集上的损失曲线出现震荡,但总体呈下降趋势,表明模型在持续学习特征并不断地进行优化。在第25个周期后,预测损失的偏差逐渐减小。在第40个周期后,验证集的损失值逐渐趋于稳定,并在第45个周期左右基本达到收敛状态。选择在验证集上损失值最小时的权重,即第48个周期下的权重作为模型最终权重。

图20.png图8 训练集与验证集损失曲线

2.分类结果评价指标

将测试集的刺绣图像输入到最终的分类模型中,检测改进后的YOLOv8模型的分类效果,其刺绣分类结果评价指标如表4所示。再对表4的内容进行可视化分析与展示,其结果如图9所示。

图21.png表4 改进后的模型刺绣分类结果评价指标

图22.png图9 刺绣分类结果评价指标柱状图

从图9中可以看出,刺绣分类模型在各个类别上表现出色,整体平均召回率为0.90434,平均准确率为0.90434,平均精度为0.91505,平均F1值为0.90751,平均AP达到0.96889。鲁绣、京绣和蜀绣表现尤为突出,鲁绣的各项指标几乎达到最佳。汉绣、瓯绣和湘绣在各项指标上表现均衡,特别是汉绣的精度和AP较高,显示出较强的分类能力。而杭绣虽然精度较高,但是其召回率较低,表示模型可能遗漏了部分真正例。从整体来看,改进后的分类模型在大多数刺绣类别上能保持高识别精度和召回率。

3.分类结果可视化分析

图10展示了改进后的分类模型在不同刺绣类别上的混淆矩阵,图11展示了不同刺绣类别的P-R曲线。从图10的混淆矩阵可以看出,改进后的分类模型在大多数刺绣类别上的分类表现较好,特别是鲁绣,其主对角线上的值较高,表明这一类别的样本大部分被正确分类。然而,对于汴绣和湘绣,存在较明显的分类错误,其他类别的样本被误分类为这些类别的频率较高,说明模型在这两个类别上的区分能力有待提升。

图11的P-R曲线进一步展示了模型在不同阈值下的精度和召回率之间的权衡关系。曲线上每个点表示在对应召回率下的最大精度值,当P=R时对应的阈值点即为均衡点(Best Event Point,BEP),BEP越大,则说明模型对此类别的分类性能越好,即P-R曲线越靠近右上角。对于综合混淆矩阵和P-R曲线的分析,证明改进后的分类模型整体性能较好,能够较准确地分类大部分刺绣类别。对于鲁绣,模型的分类效果几乎没有误分类。尽管杭绣的P-R曲线明显低于其他类别,表明模型在识别杭绣时的效果不佳,但其精度较高,使得在目标检测过程中有较好的性能。改进后的模型在对刺绣图像的识别和分类的表现稳定且优异,这表明模型在处理大部分刺绣类别时已经达到了较高的精度和可靠性,展示了很强的泛化能力和鲁棒性,能够满足实际应用中的需求。

图23.png图10 混淆矩阵

图24.png图11 P-R曲线

t-分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)[29]是一种用于高维数据降维的非线性算法,特别适用于在二维或三维空间中可视化高维数据。由劳伦斯·范德马滕(Laurens van der Maaten)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)于2008年提出,t-SNE通过将高维数据点嵌入到低维空间中,同时尽可能保持相似数据点的邻近关系,因而广泛用于数据可视化和探索性数据分析。t-SNE首先在高维空间中计算数据点之间的相似度。对于每对高维数据点i和j,t-SNE使用基于高斯分布的条件概率图25.png表示数据点j在给定数据点i的情况下作为邻居的概率,如公式(9)所示:

图26.png(9)

其中,图27.png是根据数据点i的局部密度自动调整的,k是所有数据点的索引(除去数据点i本身)。

在低维空间中,t-SNE使用类似的方法计算数据点基于学生氏t分布,yi和yj之间的相似度qij的关系如公式(10)所示:

图28.png(10)

其中,yk和yl表示降维后的数据点。t-SNE通过最小化高维空间和低维空间相似度分布之间的Kullback-Leibler散度[30],使得低维空间中的数据点配置尽可能反映高维空间中的邻近关系,实现高维数据的有效降维,从而成为数据科学和机器学习领域的常用工具之一。将YOLOv8模型的颈网络输出特征图作为输入,基于t-SNE算法进行高维数据降维,原始网络和改进后的网络的降维结果可视化如图12所示。

图29.png图12 t-SNE降维可视化

对于t-SNE降维结果,在理想情况下,同一类别的刺绣样本会聚集在一起,不同类别的刺绣样本应该形成相对清晰的簇,簇与簇之间有明显的间隙。由图12可知,使用原始YOLOv8模型对刺绣进行分类,降维结果表明模型对不同类别的刺绣在二维空间中有一定程度的分离,例如,汴绣和鲁绣有较为明显的聚集区,表明这些类别的样本特征较为一致。但图中存在一些不同类别之间的重叠,特别是在图的中央区域,湘绣和京绣的样本较为紧密地聚集在一起,表明这些类别内部的样本特征相对一致,原始YOLOv8模型没能有效提取到这些刺绣的独特特征,表明模型在区分这些类别时存在一定困难。而对于粤绣,其簇分布较为分散,表明该类别的样本特征差异较大,分类效果不理想。

改进后的YOLOv8模型进一步优化了特征提取部分,使得同一类别的特征更加一致,不同类别刺绣的特征更加可分离、类别分布更加集中、边界更加清晰,各个团簇之间的间距也更加合理,这将有利于模型区分不同类别的刺绣。对于部分类别的刺绣,如湘绣和京绣,在降维图像不同区域形成了多个相对独立的小团簇,表明这些类别的刺绣存在多种独特特征,其特征分布存在一定的异质性。改进后的模型从可视化角度权衡分类性能表现,分类效果更加理想,有助于提高模型对于不同类别刺绣的识别准确性和稳定性。这种优化使得模型更能够捕捉到刺绣类别之间的微妙差异,有效地区分湘绣和京绣等部分类别的刺绣,并且能够在降维图像中形成相对独立的小团簇,进一步凸显了这些类别之间的特征差异和异质性,从而提高了模型的泛化能力和分类精度。

(二)消融实验结果及分析

表5为消融实验结果,采用准确率、精度和F1值作为评价指标,并对使用不同数据集训练的结果进行比较。从表5可以看出,采用原始刺绣数据集的YOLOv8的准确率仅为52.02%,说明在少量刺绣样本的数据集下,YOLOv8对刺绣图像的分类效果较差。B和C都是对数据集的数据增强,从表中可以看出,当数据集采用刺绣增强数据集时,B较于A的准确率提高了30.02%,精度提高了62.2%,说明模型泛化能力增强。C是在B的基础上引入了刺绣增强均衡数据集,训练数据量显著增加了,模型的训练效果也进一步提升,准确率随之提高,达到了70.15%,增强了模型的稳定性。

D在YOLOv8中引入了InceptionNeXt模块,准确率为85.74%,相较于C,提高了22.22%,F1值为89.74%,提高了18.37%,说明模型提取了有效的特征,提高了分类准确率。E为YOLOv8中引入了GAM模块,准确率为84.88%,相较于C,提高了21%,F1值为89.17%,提高了17.62%,说明GAM模块通过关注全局信息和局部信息的交互,增强特征表达能力。F为本研究改进后的YOLOv8模型,在C的基础上,准确率、精度和F1值分别提高了28.91%、27.04%和19.71%。准确率达到最大值90.43%,比D和E分别提高了5.47%和6.54%。

图30.png表5 消融实验结果

(三)与其他网络对比实验分析

为了验证本研究改进后的YOLOv8模型的分类性能,本文选取LeNet[31]、AlexNet[32]、VGGNet[33]、ResNet[34]、Inception[35]和Xception[36]经典分类网络进行比较。以上6个网络均使用相同的网络参数和软硬件平台进行训练。表6为本研究改进后的YOLOv8模型和其他经典分类网络模型对十种刺绣分类的实验结果,粗体表示评估指标的最佳值。从表6中可以看出,本研究提出的方法在所有指标都达到了最优值,表明该模型对十种刺绣的分类表现出了优越的性能。

图31.png表6 与不同经典分类网络的对比结果

本研究选择刘净净等人改进的MLP网络[37]、周泽聿等人改进的Xception-TD网络[38]和刘羿漩等人改进的DenseNet网络[39]进行比较,比较结果如表7所示。可以看出,本研究提出的方法支持最多10种类型刺绣图像,且同时支持在线检测,除了准确率指标外,其余指标均达到最优值。

图32.png表7 与不同改进分类网络的对比结果

四、实验结果检测验证

(一)静态图片验证

随机从刺绣图像测试集中选取不同种类的刺绣图像作为验证样本,进行基于CAM(Class Activation Map,类激活映射)热力图的可解释性分析。CAM热力图是一种用于解释卷积神经网络决策过程的可视化技术,它通过突出输入图像中对最终分类结果最有贡献的区域,帮助研究者和用户理解模型在做出决策时关注的部分。[40]

首先将输入的刺绣图像通过神经网络中的多层卷积和池化操作,提取出包含不同区域空间信息和语义信息的高层次的特征图。在特征提取之后,通过全连接Softmax层进行处理,以输出每个刺绣类别的概率。同时在训练过程中进行权重映射,将每个特征图的权重wc与其对应的特征图进行加权求和,然后进行ReLU操作,其公式如下:

图33.png(11)

其中,fx(x,y)表示第k个特征图在位置(x,y)的值。最终生成一个与输入图像大小相同的CAM热力图,并将其与原始图像叠加,以直观地显示不同区域对最终分类决策贡献程度,不同随机刺绣样本检测结果及热力图如图13所示。

图34.png图13 静态图片检测结果及热力图

从图13中可以看出,改进后的模型在对杭绣进行分类时,主要关注作品中光滑的针脚和细致的纹理部分。杭绣针法以精细、柔和的细节处理著称,特别是对眼部线条和光影的处理,采用对口、走势、平金、吊角、提金、拨路、盘棕等二十余种技法,创作出的作品具有光泽、平整、顺滑、洁净、巧妙的特质。热力图中亮度最高的区域集中在猫眼周围,表明模型识别出这部分刺绣的细腻和顺滑之处,这与杭绣针法柔中带刚的特征相一致。针对汴绣的图样,模型的关注点集中在人物的服装和发饰部分,热力图高亮区域表明模型识别出蒙针和滚针绣律动、庄重的表形效果,这与汴绣针法精致细腻、稳静柔和的特点相吻合。鲁绣针法强调虚实结合,通过通镶拼、花边、小扣锁、绣花等技法,使不同针法和谐统一,作品层次清晰、色调淡雅,呈现出浮雕般的立体效果,给人以深邃而生动的视觉体验。针对鲁绣作品,模型特别关注了图案中层次分明、浮雕般的刺绣部分。热力图显示,模型对这些立体感强烈的部分给予了高度关注,这正是鲁绣通过虚实结合和不同针法的巧妙运用所体现出的特点。在京绣分类中,模型重点关注了作品中富有宫廷风格的金线和色彩鲜艳的图案。热力图的高亮部分集中在图像的边角处,覆盖了具有端庄质朴、绣线配色鲜艳而不俗的区域,这与京绣针法强调华贵典雅和“平金打籽”的特征相一致。

改进后的YOLOv8分类模型在四种刺绣图像上均能准确识别出对应的刺绣类型,能够正确地关注到刺绣图像中的典型区域,这些区域包含了刺绣的重要细节和特征,显示了其在特征提取和分类上的有效性。

(二)离线视频验证

刺绣视频是由一系列连续的图像组成,在进行视频分类检测时,通常会将视频数据拆解成单帧图片,并对单帧图片进行提取,转换成一系列静态图片,然后将静态图片输入到模型进行独立分类。由于视频的每一帧都会得到一个独立的分类结果,通常需要对这些结果进行整合,以获得最终的分类结果。本研究使用多数投票法对分类结果进行整合,[41]分别统计每种刺绣类别的出现频率,再整合所有帧的分类结果,实现对视频内容的准确分类。

视频测试集选取4段长度在13秒至28秒的刺绣展示片段,使用视频处理库OpenCV[42]将视频文件打开,并转化为RGB格式,输入到改进后的分类模型中,执行前向预测,并生成CAM热力图,结果如图14所示。

从图14中可以看出,在对湘绣视频的分类过程中,热力图显示模型主要关注熊猫的头部区域(左上)和梅花部分(右上)。这部分图像的针法异样,柔中带刚,粗中呈细,线隐针藏,体现了湘绣独有的全异绣和鬅毛针等针法的特点。针对蜀绣视频的分类,模型的关注点集中在山峦的边缘和顶部区域。热力图的高亮部分表明模型识别出这些区域所展示的晕针和掺针技法所形成的柔和渐变效果,这与蜀绣“针脚整齐、线片光亮、紧密柔和”的技艺特点相吻合。在粤绣视频的分类中,热力图显示模型的关注点主要在作品中表现物象肌理的部分,特别是凤凰羽毛的细节。这些区域展示了粤绣中的平针和乱底等针法,表现了复杂的肌理和图案设计,进一步凸显了粤绣在针法运用上的灵活性与独特性。所有四个刺绣视频的预测结果都与实际结果一致,进一步验证了改进后的YOLOv8模型在刺绣分类任务中的高准确性和可靠性,为刺绣视频分类提供了一种可靠的实现途径。

(三)在线验证

基于摄像头的在线分类技术可以实现对刺绣作品的实时检测和分类,自动采集和记录每件作品的分类信息,从而构建一个完整的刺绣数据库。这些数据可以用于后续的分析和研究,如优化生产工艺、改进设计方案和市场需求预测等。该实时检测系统主要由摄像头、图像处理单元、刺绣检测与分类算法、数据存储系统和用户界面组成。摄像头用于实时采集刺绣作品的图像数据,本研究选取海康威视的工业面阵相机,型号为MV-CU013-A0GC,以确保图像的细节清晰度和质量。图像处理单元负责对摄像头捕获的图像进行预处理,包括图像去噪、裁剪、尺寸调整和颜色校正等,通常配备GPU加速,以支持实时图像处理和深度学习模型的推理。刺绣分类算法使用本文改进的YOLOv8深度学习模型。数据存储系统负责存储每一件刺绣作品的分类信息和对应的图像数据。用户界面提供一个图形化界面,用于监控刺绣作品的检测和分类过程,用户可以实时查看分类结果、图像数据和统计信息。为提高资源使用效率,图像处理单元由个人计算机组成,搭载英特尔I5-12500H处理器和512GB固态硬盘,满足存储和算法运行的要求。

通过使用cv2库函数,调用生产线或非遗工坊的摄像头,实时捕捉每件刺绣作品的图像。将捕获的图像传输到图像处理单元,进行预处理,以确保图像质量适合后续的分类任务。预处理后的图像由刺绣分类算法进行特征提取,提取图像中的关键特征,再对提取的特征进行进一步分析,实现对刺绣作品的实时分类。最后,将分类结果连同图像数据一起存储到数据存储系统中,生成每件作品的唯一标识符和分类标签。本次选取10个不同种类的刺绣手工艺品(团扇、手帕、桌布和书签)共计16件,在不同角度下进行在线验证,所得到的评价指标如表8所示。

图35.png表8 不同种类刺绣在线验证评价指标

图36.png图14 离线视频检测结果

根据表8的结果,对每种刺绣作品进行6次验证后,平均置信度达到了0.9171,平均帧率为43.6FPS,超过了目标检测实时性要求的30FPS。这表明该系统不仅能够准确地识别刺绣作品,还能够在高于实时性要求的速度下进行处理。以苏绣团扇、汴绣团扇、湘绣手帕、鲁绣桌布和蜀绣书签为例,在不同角度下进行检测,检测结果如图15所示。从图15中可以看出,在不同种类、不同角度下的刺绣图像的置信度均高于0.865,改进后的分类模型可以精准检测出画面中出现的刺绣,并实时返回检测结果。

五、结论

本文基于改进的YOLOv8算法对刺绣图像进行分类,首先,基于DCGAN网络均衡刺绣图像数据集,解决小样本刺绣图像类别不均衡问题。其次,将YOLOv8的主干网络替换为InceptionNeXt模块,实现在不同尺度上提取特征,增强特征提取能力。再次,增加GAM模型作为过渡模块,在特征融合前对信息进行筛选,提升网络的特征融合能力。最后,使用改进后的网络模型对测试集进行实验,并使用图片、视频和摄像头进行离线和在线验证。

实验结果表明,改进后的算法在各个类别上分类性能表现出色,整体平均召回率为0.90434,平均准确率为0.90434,平均精度为0.91505,平均F1值为0.90751,平均AP达到0.96889。在对刺绣图像、视频和摄像头检测的识别和分类的表现稳定且优异,达到了较高的精度和可靠性,实现了较强的泛化能力和鲁棒性,能够满足实际应用中的需求。

图37.png图15 在线验证检测结果

未来的工作重点是收集更多刺绣图像,丰富不同种类刺绣数据集,让模型能够在更多样的样本上进行训练。研究使用更高效、轻量化的主干网络进行替换,来达到更高的分类精度和满足更高要求的实时性。同时将分类模型进行多端部署,开发满足桌面端、移动端(iOS和Android)和Web端的刺绣检测与分类系统,将实时分类技术与数字人文结合,有助于更好地保护和传承刺绣文化。通过数字化和系统化的管理,刺绣作品可以被详细记录和保存,为后续的文化研究和保护提供宝贵的数据支持。

将实时分类技术应用于传统刺绣行业,体现了现代技术与传统手工艺的跨领域融合与创新,不仅为传统手工艺注入了新的活力,促进了刺绣行业的现代化发展,同时也为计算机视觉和人工智能技术开辟了新的应用场景,推动了传统手工艺与现代技术的协同进步。

Research on Embroidery Dynamic Detection and Classification Based on Improved YOLOv8

Bao Yalin, Ji Guoxiu

Abstract: Aiming at the current detection and classification algorithms, which have problems such as few classification types, low accuracy rate, and inability to meet the real- time detection needs, the real-time classification technology is applied to the traditional embroidery industry to provide valuable algorithmic support for the research and protection of embroidery culture.To address these issues, this paper proposes improvements to the existing YOLOv8 algorithm.Firstly, a DCGAN network is employed to balance the embroidery image dataset, addressing the imbalance in small sample embroidery image categories. Secondly, the backbone network of YOLOv8 is replaced with the InceptionNeXt module, enabling feature extraction at different scales, enhancing the feature extraction capabilities. Additionally, the GAM model is introduced as a transition module to filter information before feature fusion, thereby improving the network’s feature fusion capabilities. Finally, the improved network model is tested on the test set, with experiments conducted using images, videos, and real-time validation via camera.Experimental results demonstrate that the improved model excels in classifying 10 types of embroidery, achieving an overall average accuracy of 0.9043 and an average precision of 0.9151. Compared with other classification and detection algorithms, the improved YOLOv8 model has obvious advantages, achieves high generalisation ability and robustness, and is able to meet the real-time demand in practical applications.

Keywords: Dynamic Detection; Embroidery Classification; YOLOv8; Real-Time Classification; Digital Humanities

编辑 | 臧杰

本文系辽宁省“兴辽英才计划”项目“新时代文化遗产保护、利用的新理念、新方法研究”(XLYC1904008)阶段性成果。

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校对  |   肖爽

美编  |  王秀梅

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线上培训丨零代码编程的科研教学与智慧课程建设

2026年3月20日 10:03

籍合学院 2026-03-20 10:03 北京

数字人文专业发展联盟成立以来,我们在联盟内部开展的多次调研中发现一个普遍困境:面对人工智能技术的快速发展,高校人文领域的教师普遍抱有积极拥抱的态度,却在实际操作中面临双重门槛——编程学习的时间成本过高,而直接使用AI工具又难以满足学术研究对严谨性和可溯源性的要求;教学工作同样迫切需要在不增加过重技术负担的前提下,完成从传统课堂向智慧课程的转型。

基于这些科研与教学痛点,我们历时数月筹备了这套"零代码编程的科研教学与智慧课程建设"系列培训。精心筛选了各校在数字人文一线深耕的骨干教师,请他们将实践中沉淀的"低门槛、高严谨"方法论系统化地分享出来。

开设这套课程的目的很务实:

一是帮助老师们掌握真正无需编程即可上手的数据库、智能体搭建方法,以及史料挖掘和统计分析工具,把节省下来的时间重新投入到学术思考与教学设计中;

二是提供一套系统的高校智慧课程建设方法论和实践案例,让各高校在智慧课程建设方面的实践经验能够互通有无;

三是共同探索一条符合人文学科特质的AI应用路径,在技术效率与学术规范之间找到平衡点

四是针对当前OpenClaw热点,我们也邀请资深教师做了深度解析,为如何在数字人文研究中利用类似工具提供思路和操作指导。

期待这套课程能为联盟成员单位的一线教师提供切实可用的支撑,未来联盟将继续围绕学界需要,组织时效性好、系统性强、可实操的系列培训,期待大家在学习过程中形成的实践经验,能够反哺联盟的数字人文学科建设,形成共建共享的良性循环。

名称:零代码编程科研教学与智慧课程建设

课程容量:10门课程,每课2课时,共20课时。每课时45分钟,部分课程可能会根据授课情况加时,以实际安排为准。

开课时间:2026年4月7日-17日期间完成全部授课,详见下图培训计划。以实际安排为准。

培训形式:线上直播(支持2年回看)

课后支持:微信群(答疑+交流)+数字人文交流圈子深度交流+资料分享(长期)

基本信息

培训对象

  • 高校数字人文相关教师:从事语言学、古典文献学、历史学、文学等学科研究以及需建设智慧课程或开展数字化教学创新的青年教师;

  • 硕博研究生:人文类专业(特别是数字人文、古典文献、汉语方言、历史文化方向)在读研究生,需掌握零代码研究工具者;

  • 中小学文史教师:需利用AI与多模态技术进行备课、课程教学及创意传播的中小学语文、历史教师;

  • 文化机构从业者:博物馆、图书馆、出版社的数字项目策划人员,古籍整理与数字化工作者;

  • 跨学科研究者:关注"AI+人文"交叉领域,希望掌握结构化数据处理、人文数据库搭建、智能体建设方法论的研究人员。

考核认证:完成全部课程学习可获得由数字人文专业发展联盟颁发的电子证书

费用:980元/人(标准),680元/人(凭学生证)。团体报名及联盟成员单位团购另享优惠,请咨询工作人员。

教师简介(按授课次序排序)

李斌

南京师范大学文学院教授,语言大数据与计算人文研究中心负责人。主要从事计算语言学和数字人文领域的研究,特别集中于古汉语信息处理领域的古文断句、分词、词性标注、词义分析的标准制定、资源构建和自动分析等具体技术研发。

胡韧奋

北京师范大学文学院、国际中文教育学院副教授,研究方向为计算语言学、数字人文,主讲Python编程与数据分析、自然语言处理等课程,主持十余项科研课题,作为主持人或核心成员构建了中文词向量资源库、CCA中文搭配助手、古诗文断句标点系统、“AI太炎”古汉语大模型等资源和应用。

彭志峰

暨南大学文学院中文系讲师,广东省岭南数字人文实验教学示范中心(省级)副主任,暨南大学-科大讯飞方言语音科技联合实验室(省级)副主任,暨南大学汉语方言研究中心(省级)研究员,粤语语料库建设与大模型评测重点实验室(市级)研究员,研究方向为数字人文与方言科技。

张光伟

陕西师范大学历史文化学院讲师,硕士研究生导师。担任陕西师范大学丝绸之路历史文化虚拟仿真实验教学中心(省级)主任,国际长安学研究院数字长安研发中心主任,全国历史学实验室建设联盟秘书长,国际教育合作协会(GPE)咨询委员会委员。主要从事"人工智能+历史学"交叉学科研究。

沈威

华中师范大学语言与语言教育研究中心副教授,博士,硕士生导师。研究方向为中文信息处理、现代汉语语法。主持并研发了“当代小说语料库”“汉语复句语料库”“汉语中介语动态语料库”和“我国中小学生写作能力评价与教学策略研究数据库”等语料库。

龙润田

暨南大学文学院副教授,博士生导师,暨南大学汉语方言研究中心研究员、岭南数字人文广东省实验教学示范中心研究员、暨南大学—科大讯飞方言语音科技联合实验室研究员。主要从事南方少数民族语言历史与文化、语言智能与数据计算、国际中文教育相关领域的研究工作。

贾智

中山大学中国语言文学系(珠海)教授、博士生导师、系副主任。主要研究方向为汉语言文字学,特别是中古汉语、近代汉字的发展、流变和域外传播研究,兼及敦煌遗书、域外文献整理与研究。

唐宸

清华大学人文学院副教授,教育部哲学社会科学实验室“中华传统文化智能实验室”核心成员,兼任《数字人文》编辑,主要从事中国古典文献学、数字人文研究,研发了“典津-全球汉籍影像开放集成系统”“奎章阁-中国古典文献资源导航系统”“中国数字人文(DHCN)”等基础设施。

张宁

北京师范大学文理学院中文系讲师、硕士研究生导师,北京师范大学珠海校区图书馆数字人文中心主任,中国计算机学会(CCF)人文智能专业委员会执行委员。研究方向为古籍数字叙事、VR古籍游戏、数字人文教育等。 主持建设"文献多模态资源AI标注与问答平台”“京师.数字记忆3D展厅平台”“全球数字人文教育资源智能检索平台”。

内容亮点

亮点1:科研+教学双轮驱动

既解决"如何用AI做研究"(零/低代码建设数据库智能体及科研全流程),又解决"如何用AI教课"(智慧课程建设),适配高校教师双重身份需求。

亮点2:紧跟热点:解析OpenClaw及国产替代方案

聚焦海外智能体框架OpenClaw在国内遇到的技术限制、部署成本、数据合规等痛点,先讲OpenClaw是什么、为什么火,再讲为什么要转国产替代。通过讯飞AstronClaw、腾讯WorkBuddy深度测评,给出国产“龙虾”三步实操法,帮大家把大模型变成能落地执行的主动辅助系统,减少重复劳动、提升效率,最后辨析需求真伪并答疑。

亮点3:全链路场景覆盖

从底层数据结构化→大模型原理→数据库与智能体搭建→史料挖掘→统计分析→智慧课程→多模态传播,形成闭环生态。从数据结构化、大模型原理到智能体搭建、史料挖掘、统计分析,智慧课建设,全程无需编程基础,紧盯高校教师实际困难。

亮点4:社群支持

社群答疑(微信群)+ 深度交流(专业圈子)+ 长期赋能(资料共享),构建从课堂到社群的持续支持体系。

费用及报名

  • 980元/人(标准)

  • 680元/人(凭学生证)

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