AI4Culture 是由欧盟“数字欧洲计划”（Digital Europe Programme, DIGITAL）资助，2023年4月至2025年3月实施的科研项目，项目联合 12 家来自欧洲多国的机构，搭建了面向文化遗产领域人工智能应用的线上能力建设平台（ai4culture.eu）。

AI4Culture平台汇集了各类人工智能相关资源，其中包含可供人工智能模型训练、测试使用的开放标注数据集，同时配备一批可部署、可复用的工具与能力建设资料。

项目对平台组件进行了定制化开发，方便文化遗产机构在以下业务场景中复用：

• 扫描文档的多语种文本识别

• 多语种字幕生成与核验

• 基于图像提取信息实现内容增值与语义关联

• 面向文化遗产元数据的机器翻译

平台组件可与欧洲文化遗产公共数据空间实现互操作，既推动文化内容的数据共享与复用，也进一步强化该数据空间同各文化遗产机构之间的对接。

PECAT 是面向数据整理人员与文化遗产领域从业者、用于构建平行语料库的工具。该工具将 EuropeanaTranslate 的先进机器翻译技术与人工专业能力相结合，输出高质量、语义细腻的译文。其工作模式融合机器翻译与人工编辑：先由机器翻译引擎处理待译内容，再交由人工复核校对。机器翻译生成结果后，会展示在 PECAT 网页端工具中，注册用户可查看、审阅并优化译文。工具界面简洁易用，可高效完成译后编辑工作，保障最终译文在语气、行文风格与翻译准确度上均达到高标准。

开源仓库：https://github.com/Pangeamt/pecat-europeana-pack

SAGE 是一款网页端工具，用于生成、丰富、发布与检索 RDF（资源描述框架）数据。该工具可完成文化遗产文本元数据的语义丰富化，完整覆盖从数据导入、语义注解自动生成，到人工校验、再到以 Europeana 兼容格式完成数据发布的全流程。SAGE 提供一套适配行业需求的注解模板，可对文本元数据开展解析，并依托维基数据、盖蒂艺术与建筑叙词表等关联开放数据集与叙词表，为元数据添加受控术语标注。

工具生成的自动化注解，可通过专属校验界面交由人工审核。SAGE 支持 Europeana 数据模型（EDM）等文化遗产元数据常用格式，能够与文化遗产数据空间内的其他组件实现元数据直接导入、注解导出交互，例如 Europeana.eu 平台以及多家 Europeana 聚合机构所使用的 MINT 元数据聚合平台。

开源仓库：https://github.com/ails-lab/sage-frontend

Transcribathon 一词由 “transcription marathon” 合成，是支撑公众科学项目 Europeana Transcribe 的众包协作平台。该平台通过文本转录、转录译文、内容标注与地理标签标注，对欧洲数字文化遗产进行内容增益。平台原始资料来源分为两类：一类来自公众贡献的私人藏品（众包征集），另一类经由 Europeana 汇聚档案馆、图书馆与博物馆馆藏资源。

平台旨在服务基础研究、技术开发，提升资源可检索性，并完成数据预处理以支持后续复用。平台可用于学术研究、新闻采编、谱系研究以及中小学与高校教育场景。平台集成多款来自 Transkribus 的手写文本识别（HTR）模型，同时接入开源光学字符识别引擎 PERO-OCR（通过 OCCAM 工具调用）。

MINT 全称为Metadata INTeroperability services（元数据互操作服务），是一款开源网页端数据聚合平台，供文化遗产内容提供机构管理元数据记录，并将元数据发布至欧洲数字文化平台（Europeana）。该平台是 Europeana 数据接入基础设施的组成部分，作为文化遗产数据空间的一部分持续维护。

MINT 通过对接 PECAT、SAGE、CrowdHeritage 以及目标检测、色彩检测等多款 AI4Culture 工具，提供多项人工智能增值服务。依托这套工具联动能力，MINT 用户可将 AI4Culture 各类标注、校验工具生成的内容增益成果（含机器自动译文、图像分析结果、文本元数据解析结论以及人工标注内容）嵌入自身常规业务流程，以此优化元数据质量，最终向 Europeana 输出品质更高的发布数据。

开源仓库：https://github.com/ails-lab/publicMint

DANE 全称为Distributed Annotation ‘n’ Enrichment（分布式标注‑内容增强框架），用于为内容自动标注业务完成计算任务分配与文件存储工作。DANE 的设计场景主要针对计算算力资源与原始媒体馆藏分属不同设备这一现实问题。受限于算力条件或制度政策，将全部原始媒体资源批量迁移至计算设备，有时并不可行，也不符合实际需求；此外，部分原始馆藏处于持续扩充状态，仅支持按需处理。上述各类场景下，完整计算流程包含多个环节，任一环节都可能形成性能瓶颈，造成整体流程时延。

DANE 将整体业务拆解为若干独立任务，支持对各项任务分别调度，以此实现对现有资源的更优利用。以大型档案库的高负载视频分析任务为例，一次性将全部视频档案迁移至计算服务器并不现实。DANE 可分别设计服务器间数据传输、内容分析、事后数据清理等专项任务，对任务进行调度编排，使之能够并行执行。

开源仓库：https://github.com/CLARIAH/DANE#readme

Arkindex 具备工作流管理能力，可处理各类复杂度极高的文档处理任务。依托可自定义的工作流设计，你能够按需调整每一步流程，无论是文档版面分析、文档分类、光学字符识别 / 手写文本识别、命名实体识别、照片标注，还是元数据生成都可实现。该平台支持实时监控，你可以追踪每项任务的进度，并查看预计完成时间。它的处理节点具备高度灵活性，支持在多种环境部署，包括本地服务器、云端，或是采用 SLURM 调度的高性能集群。此外，Arkindex 能够无缝接入自研组件与开源组件，还可借助 Docker 进一步定制，适配种类繁多的基础设施与业务工作流。

项目 GitLab 地址：https://gitlab.teklia.com/arkindex

FBK‑subtitler 是一款面向音视频（AV）文档的自动字幕生成工具，支持八种语言。该工具由意大利布鲁诺・凯斯勒基金会（Fondazione Bruno Kessler，FBK）的机器翻译研究团队在 AI4Culture 项目框架下研发。

工具采用级联架构，全部组件均可免费使用，其中大部分为现成开源组件，其余为内部自研组件。整套组件包含：音频切分模块（SHAS）、语音识别系统（Whisper）、幻觉内容过滤模块（自研）、机器翻译系统（赫尔辛基大学 Opus‑MT）以及文本分句模块（自研）。

开源仓库：https://github.com/hlt-mt/FBK-subtitler

noScribe 是一款整合多项开源技术并提供图形化操作界面的工具，用于生成文本转录稿与字幕。该工具采用 OpenAI 开发的 Whisper AI、Guillaume Klein 开发的 faster‑whisper 完成语音识别；说话人区分功能则依托 Hervé Bredin 开发的 Pyannote 库与 FFmpeg 实现。

工具支持视频或音频作为源文件，在开始转录前会自动生成一份源文件副本。noScribe 可支持约 60 种语言，识别质量受多重条件影响，用户可加载自定义模型，获得针对特定语言的优化效果。该工具能够识别多名说话人，并以 S00、S01、S02 等编号对说话人进行标记，转录结果附带精确时间戳。对于笑声、“嗯” 这类语气填充词，用户可选择是否转录输出，停顿会标记为 “(..)”。软件内置文本编辑器，使用者可在此审阅、修改文本，同步播放音频，定位转录稿中高亮对应的片段。全部转录处理均在本地设备完成，安装完毕后无需互联网连接。

开源仓库：https://github.com/kaixxx/noScribe

为破译已消亡语言或历史语言撰写的古代密码，需要一套专用处理流水线，帮助历史密码学研究者生成适配破译需求的自定义 n 元语法语言模型。现有的密码分析工具通常仅内置现代语言的语言模型，研究者无法使用预设列表之外的候选语言开展破译工作。MaLaNova 针对这一局限，提供一套完整的 Python 框架，覆盖历史语料预处理，直至生成可接入破译软件的 n 元语法模型。生成后的模型可直接导入开源密码分析工具 AZdecrypt；AZdecrypt 虽支持接入自定义 n 元语法模型，本身却并未内置对各类历史语言的支持。

该工作流对于研究数世纪外交密码的历史密码学场景尤为重要，基于当代语言特征构建的语言模型无法完成此类密码的有效破译。该流水线填补了历史密码分析的语言学需求与现代破译工具技术能力之间的关键缺口，让研究者能够运用计算手段处理原本无法开展自动化分析的密码。

开源仓库：https://github.com/Glottocrisio/MaLaNova/tree/master

HILDEGARD 是一款应用程序，用于引导文化遗产数据管理领域具备一定专业基础的用户构建轻量知识图谱，以此支撑自动故事生成（Automatic Story Generation，ASG）功能。为实现该目标，工具预先筛选出 CIDOC‑CRM 本体的部分类与属性，适配目标业务领域。程序的输入为从知识库选取的一个或多个遗产种子对象。在案例研究中，这些遗产种子对象通过 SPARQL 查询，取自意大利文化遗产关联开放数据库。

系统会对全部实体对在线执行最短路径算法；实体对由种子条目描述中提取的维基百科实体组合生成。检索得到的实体将关联至指定语言版本下对应的 DBpedia 或 YAGO 条目，实体之间的关联关系也会被自动获取。该工具同时解决多项知识缺口与现实社会需求：文化遗产领域缺少面向叙事场景的专用工具，例如需要为同一展室内的文物搭建叙事关联，这类叙事不仅要逻辑通顺、信息翔实，还应当具备趣味性与吸引力。该原型现已能够输出自动故事生成通用工作流后续环节所需的知识三元组；后续还将完善可视化交互能力，允许终端用户以交互方式引导知识图谱进行拓展。

开源仓库：https://github.com/Glottocrisio/HILDEGARD

Dribdat 是一套开源、支持自托管运行的创意构想与赛事管理看板工具，可用于开展代码冲刺、创意共创、趣味黑客日以及各类黑客马拉松活动。活动参与者与组织者能够将平台生成的全部数据，以开放的无摩擦数据（Frictionless Data）格式导出。该工具由瑞士开放文化数据社区（GLAMhack、数据学院、Opendata.ch 黑客日项目）联合开发。平台具备人工智能相关能力，可自动生成赛事议题、为参赛团队提供指导建议并完成项目成果评估；工具已完成 EUROLLM、Apertus 等多款开源大语言模型的适配测试。更多组件集成方案可查阅其官方网站。

项目官网：https://dribdat.cc/

RePAIR（全称：Reconstructing the Past: Artificial Intelligence and Robotics，即重构往昔：人工智能与机器人技术），该项目提供一套工具、模型与数据集，旨在高效解决考古研究中一项耗费大量人力、极具挑战的工作 —— 破碎文物的实体复原拼接。这套工具集成机器人、计算机视觉与人工智能领域的前沿技术，最终目标是打造一套智能机器人系统，使其能够自主完成大型破碎文物的处理、碎片匹配与实体组装，耗时仅为人工操作的一小部分。

开源仓库：https://github.com/RePAIRProject

spaCy 专为大规模信息抽取任务而开发。它具备多语言能力：支持 75 种以上语言，配套预训练处理流水线，可完成分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等任务。内置神经网络模型，用于标注、句法解析、命名实体识别以及文本分类；还可接入 BERT 等预训练 Transformer 模型开展多任务学习。

spaCy 提供可投入生产环境的训练系统，能够便捷地完成模型打包、部署与工作流管理。用户可以轻松扩展自定义组件与属性，同时支持 PyTorch、TensorFlow 等框架训练的自定义模型。

项目官网地址：https://spacy.io/

Pattern classification dataset（纺织品图案数据集）由一批图像构成，图像均标注有对应器物纺织品上印花或织造形成的图案标签。数据集内的主体对象可以是纺织品片段（例如布料样本、织物残片），也可以是连衣裙这类时尚服饰。服饰类对象的照片既可以为单品静物拍摄，也可以是场景实拍，例如时装秀上模特上身穿着的实拍画面。

该数据集可用于训练图像分类模型，实现依据图案对纺织品、时尚服饰图像做分类；同时也能够拓展应用至其他领域（例如设计行业）。

开源仓库：https://github.com/datable-be/AI4_C_datasets

V4Design 是一个专注于开发艺术与建筑数字化工具的项目。这套绘画风格数据集旨在提供训练数据，用于构建深度学习模型，实现对绘画作品的不同风格分类 —— 在 V4Design 项目术语中将其称为 “美学特征（aesthetics）”。构建该模型的目的，是让非专业普通用户能够检索视觉艺术作品及其相关资料。

当前数据集共包含 1614 幅绘画作品，分为巴洛克、洛可可以及其他三大类别。图像通过欧洲数字文化平台 Europeana 的搜索应用程序接口获取，筛选取自艺术专题馆藏内的开放可使用藏品。项目最初获取 24000 张图像，本数据集由其中筛选衍生而来。数据集标签由 V4Design 团队通过自研标注工具完成添加。

根据项目文档记载，除巴洛克、洛可可之外原本还设置了其他类别。但为满足机器学习模型的训练要求，仅保留标注样本数量充足的类别。

图像可通过给出的网络链接下载；依托 Europeana 编号与统一资源标识符，即可跳转至 Europeana 的藏品详情页面，获取藏品出处等更多元信息。这些标识符也可以调用 Europeana 记录接口，以机器可读格式进一步调取相关资料。

Zenodo 数据集地址：https://zenodo.org/records/4896487

DEArt（欧洲艺术数据集） 是一套面向目标检测与姿态分类的数据集，作为 12‑18 世纪欧洲绘画研究的基准参考数据集arXiv。数据集包含超过 15000 张图像，其中约 80% 为非圣像类绘画；配套人工标注框，使用边界框标注 69 个类别下的全部目标实例，同时对类人对象标注 12 种不同姿态。

在全部类别当中，有 50 余个类别属于文化遗产专属类别，在其他公开数据集当中均未出现；这些类别涵盖神话幻想生物、象征符号实体以及其他艺术相关题材。

Zenodo 数据集地址：https://zenodo.org/records/6984525

Europeana包含选自 Europeana 平台的一批单语元数据。数据集涵盖英语、德语、西班牙语、拉脱维亚语、荷兰语（EN、DE、ES、LV、NL）。文本片段提取自 Europeana 数据模型下各类元数据字段，这些字段用于记录文化遗产藏品的各类信息，例如画作名称或藏品描述。

文本内容依据元数据中标注的语言标签筛选，随后经过文本切分与清洗处理。针对语言标签标注错误的元数据，系统借助语言检测工具自动修正，再通过自动分句工具切分为独立句子。数据集还经过进一步过滤，剔除低质量文本对。本数据集由欧盟资助的 EuropeanaTranslate 项目产出。

一、书籍简介

二、作者介绍

Meritxell Simó 是西班牙中世纪文学与数字人文研究学者，任职于巴塞罗那大学（University of Barcelona），研究领域主要包括罗曼语文学（Romance Philology）、中世纪文学、吟游诗人（troubadour）诗歌及数字人文。她曾担任巴塞罗那大学中世纪文化研究机构（Institut de Recerca en Cultures Medievals，IRCVM）的负责人，并长期参与跨学科中世纪研究团队的组织与协调。IRCVM 汇集历史学、文学、考古学、艺术史等不同领域的研究者，同时积极推动数字技术在中世纪研究中的应用。相关工作包括中世纪文本数字化、GIS 历史制图、数字数据库建设，以及历史空间和文化遗产的虚拟重建。

Simó 的主要学术方向之一是欧洲中世纪吟游诗人文学。她长期参与有关吟游诗人抒情诗传播、接受史和文本传统的研究，并参与“吟游诗人语料库”（Corpus des Troubadours）项目。该项目由国际学术联合会（Union Académique Internationale)发起，并由加泰罗尼亚研究所（ Institut d’Estudis Catalans ）管理。她还主持中世纪及现代时期吟游诗歌接受史相关研究，并发表了大量中世纪文学研究成果。

除个人研究外，Simó 具有丰富的学术项目与团队管理经验。她曾担任巴塞罗那大学语言与传播学院的质量委员会主席，也参与和主持多个国际研究项目。她同时从事中世纪研究成果的出版与传播工作，担任学术期刊 SVMMA 及多个中世纪研究出版系列的负责人，并参与多项国际会议的学术组织。2021 年，她曾主持以数字人文为主题的 IRCVM 第二届国际会议。

Adriana Camprubí Vinyals

Adriana Camprubí Vinyals 是西班牙中世纪文学、罗曼语文学与数字人文学者，目前任巴塞罗那大学罗曼语文学领域的兼职教授，并隶属于IRCVM。她所在的研究团队关注中世纪文学的语用研究，以及不同语言和文化之间的接触。Camprubí 的学术训练具有明显的跨学科特点。Camprubí 在巴塞罗那自治大学（Universitat Autònoma de Barcelona）获得文学理论与比较文学博士学位，博士论文研究十一至十三世纪新圣歌（ nova cantica ）的韵律和旋律传统，考察拉丁抒情诗向罗曼语抒情诗的发展。此前，她接受过音乐学、中世纪研究和比较文学方面的系统训练。她于 2013 年完成音乐学学位，并专攻罗曼文学与文化，2014 年获得圣地亚哥-德孔波斯特拉大学（ University of Santiago de Compostela ）的 中世纪研究硕士学位，2015 年获得庞培法布拉大学（ Pompeu Fabra University ）的 比较文学硕士学位。2021 年，她又于西班牙国立远程教育大学（Universidad Nacional de Educación a Distancia）获得数字人文硕士学位。

Camprubí 的主要研究方向集中在中世纪抒情诗，尤其关注比较韵律学、吟游诗人诗歌中的文本与音乐关系、宗教仪式相关的抒情传统，以及数字技术在中世纪文学研究中的应用。她参与了多个国际数字编辑和中世纪音乐研究项目，其中包括 Gruppo Thibaut 和 MedMus。她还参与了 MedMel 数字项目，对吟游诗人相关资料进行修订和整理。

数字人文已经成为她近年来研究的重要组成部分。她曾专门撰文介绍用于研究中世纪罗曼语抒情诗的数字资源，并关注 XML-TEI 数字编辑等方法。例如，她曾讨论数字项目“探索中世纪的玛利亚·抹大拉”（Exploring Medieval Mary Magdalene），该项目通过 XML-TEI 对中世纪抄本中的玛利亚·抹大拉传说进行数字编辑。

Costa-Badia, Xavier

Xavier Costa-Badia 是西班牙中世纪史学者，现任巴塞罗那大学历史与考古学系 Serra Húnter 讲师（Serra Húnter Lecturer，加泰罗尼亚政府资助的卓越人才引进计划教职），同时是IRCVM的研究人员。他的研究主要集中于中世纪早期的加泰罗尼亚，尤其关注修道制度、宗教机构、历史景观以及政治和社会空间的形成。

他的学术训练均在巴塞罗那大学完成。Costa-Badia 于 2013 年获得历史学学士学位，2015 年获得中世纪文化硕士学位，2019 年取得同一领域的博士学位。博士论文题为《修道景观：加泰罗尼亚诸伯国的早期中世纪修道制度（九至十世纪）》（Paisatges monàstics. El monacat alt-medieval als comtats catalans (segles IX-X)），主要研究九至十世纪加泰罗尼亚诸伯国的早期中世纪修道制度及其空间分布。该论文于 2020 年获得加泰罗尼亚研究所（ Institut d’Estudis Catalans ）颁发的普罗佩尔·德·博法鲁尔中世纪史奖（Pròsper de Bofarull Medieval History Prize）。

Costa-Badia 的研究特色在于把修道院置于更广阔的历史景观中加以考察。他关注修道机构如何参与领土组织，以及它们与政治权力、经济活动、社会关系和宗教生活之间的联系。因此，他的研究同时运用书面史料和考古材料。他近年来的研究还涉及从晚期古代（ Late Antiquity ）到加洛林时期（ Carolingian period ）的修道制度演变，以及伊斯兰征服前后伊比利亚半岛东北部宗教机构的发展。

数字方法也是他近年来研究的重要组成部分。他参与巴塞罗那大学中世纪考古实验室（Medieval Archaeology Laboratory）的相关项目，将 GIS、空间分析和数字考古方法用于中世纪景观研究。例如，利用GIS分析聚落分布、资源利用、交通路线和历史区域之间的关系。他还参与文化遗产数字重建项目，将历史文献、考古证据与虚拟现实和三维重建结合起来。

三、出版信息

• 出版时间：2026年

• 出版社：Peter Lang International Academic Publishers

• 出版地点：伯尔尼

• URL：https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/178421

• ISBN：9783631915486，9783631915493

四、章节目录

五、章节简介

Humanities & Social Sciences Communications（《人文社会科学通讯》）是Nature旗下唯一面向人文社会科学的期刊，致力于出版人文科学、行为科学和社会科学领域的高水平研究，并特别鼓励跨学科研究以及能回应新兴议题、重大社会挑战的研究。该刊同时被SSCI与A&HCI收录，2025年影响因子约为4.8，其期刊引用指数JCI在人文学科‑跨学科领域位列第1/408，是人文社科领域颇具影响力的期刊之一。本期内容将选取Humanities & Social Sciences Communications中的10篇论文进行介绍。

Avraham Yoskovich, Eyal Ben‑Eliyahu & Royi Zidon

摘要：公元2—3世纪的近东罗马帝国晚期，诞生了两部奠定犹太律法传统基石的核心文本——《密释纳》（Mishnah）与《托塞夫塔》（Tosefta）。这些正典著作系统编纂了整套拉比律法体系，将内容庞杂的律法论述按主题划分为六大卷（Sedarim）。这种结构化的编纂方式保存了犹太律法思想，也搭建了后世犹太律法讨论的文本框架。数百年来学界持续争论两部文本复杂的文学关系与成书过程。本文创新性使用统计、地理空间分析，挖掘文本内嵌的地名地理数据，推断文本及其各部分的地理背景，为成书的时间、地点提供线索。该方法可以实现文本的“现实处境 (Sitz im Leben)”分析，帮助理解两部文本内在空间意识，以及和更广泛区域历史的联系。数据分析表明：《托塞夫塔》成书时期，加利利与边缘地区犹太定居更加发达；而《密释纳》呈现相对有限的“加利利印记”。《密释纳》编纂于3世纪初，此时犹太知识中心已经不再完全局限于犹地亚高地；该空间特征的成因，可能来自成书时间差异，或是编纂者的编辑取舍。本研究方法可以迁移到其他古代、现代数据集，为各类历史语境提供地理空间统计分析框架。

Abstract: During the late Roman period in the Near East (2nd‑3rd centuries CE), two foundational Jewish texts emerged that would become cornerstones of Jewish legal tradition: the Mishnah and the Tosefta. These canonical works systematically codify the entire corpus of Rabbinic law, organizing their comprehensive legal discussions into thematic “Sedarim”. Their structured compilation preserved Jewish legal thought and established the textual framework that would shape Jewish legal discourse for generations to come. The complex relationship between these two texts and their literary development has been a subject of scholarly debate for hundreds of years. Our innovative study breaks new ground by applying statistical and quantitative analytical methods to examine geographic data embedded in Rabbinic literature in order to ascertain the geographic context of the particular texts and their component parts and perhaps to shed light on where and when the Mishnah and Tosefta were compiled. This methodological approach not only enables a ‘Sitz im Leben’ analysis of these works but also contributes to understanding the spatial consciousness underlying both texts and their connection to broader regional history. Our analysis of the data suggests that while the Tosefta was redacted at a time when Jewish settlement in Galilee and peripheral areas was more developed, the Mishnah reflects a more modest “Galilean fingerprint”. Given that the Mishnah was progressively assembled at the beginning of the third century CE, a generation or two after the Judean highlands had ceased to be the exclusive center of Jewish intellectual activity. We propose that this unanticipated reflection of the Mishnah spatial focus may be explained by the relative timing or by editorial preferences of the Mishnah compilers. The method used here can be applied to other fields and to both ancient and modern datasets. It offers a framework for applying geospatial statistics across a variety of historical contexts.

图 1：雷达图。(a) 原始地名计数，《托塞夫塔》对比《密释纳》；(b) 标准化地名计数；(c) 两部文本共同出现地点占比；(d) 独有地名数量；(e) 标准化独有地名；(f) 地理散布范围。

Figure 1. Radar charts. (a) Number of locations in the Tosefta vs. Mishnah; (b) Normalized locations; (c) Percentage of common locations appearing in both works; (d) Unique locations count; (e) Unique locations normalized; (f) Geographic spread.

图2：分六个卷册的地名分布 KDE 图，上排密释纳，下排托塞夫塔。

Figure 2 Mishnah (upper row) and Tosefta (bottom row) maps of settlements’ distribution (unique place names), divided by Sedarim.

Rakesh Patibanda, Elise van den Hoven & Florian ‘Floyd’ Mueller

摘要：传统游戏理论假设参与者保留对自身行动与身体运动的能动性。本文研究隐形控制(invisible control)现象：身体动作由计算系统驱动，并非出于使用者明确的主观意图。本文基于一项针对电肌肉刺激（EMS）交互的实地质性研究，证明即便身体控制权有所削弱，游戏感依然能够产生并维持。受试者并非依靠完整的运动自主权获得游戏感，而是通过意义模糊性、预期感，以及在“自主行动”与“旁观自身身体”之间来回切换来体验游戏感。

上述研究结论拓展了现有关于游戏感的理论阐释：当控制权的削弱是出于自愿、且具备伦理约束时，它可以成为一种创作资源，而非局限。我们认为，面向隐性控制的设计，需要关注游戏感如何在身体控制权重新分配、意义模糊性与自我旁观的过程中生成，同时必须保障用户的知情同意、安全性以及退出交互的能力。本研究最终对“游戏感依赖于自主身体控制”这一预设提出质疑，为理解亲密型人‑机交互中如何产生游戏体验开辟了新的研究路径。

Abstract: Play is commonly understood as voluntary and closely tied to bodily autonomy. This paper shows that human augmentation technologies can complicate this assumption by introducing the phenomenon of invisible control, where bodily actions are directed by a computational system without explicit user intent. Through an in‑the‑wild qualitative study of an EMS‑based interaction, we demonstrate that playfulness can emerge and be sustained even under diminished bodily control. Participants experienced playfulness through ambiguity, anticipation, and oscillation between acting and spectating their own bodies, rather than through full motor autonomy. These findings extend existing accounts of playfulness by showing how diminished control, when entered voluntarily and ethically framed, can become a resource rather than a limitation. We argue that designing for invisible control requires attending to how playfulness emerges through redistributed bodily control, ambiguity, and spectatorship, while ensuring that consent, safety, and the capacity to disengage are preserved. Ultimately, this work challenges the assumption that playfulness depends on voluntary bodily control, and opens new ways of understanding how playful experiences can emerge in intimate human‑technology interactions.

图 3：EMS 驱动手势、电极颜色，对应三款游戏含义。每个手势对应特定肌群与 EMS 通道，分别代表 Godai 游戏元素、Eptá 游戏数字数值、Ídio 游戏符号动作。

Figure 3. Mapping of EMS‑actuated hand gestures, electrode colours, and their corresponding meanings across the three games. Each gesture is linked to a specific muscle group and EMS channel, representing elements in Godai, numerical values in Eptá, and symbolic actions in Ídio.

图 4：Godai 游戏三轮对局。

Figure 4. Three rounds of the Godai game.

图 5：交互流程图，包含入门引导、游戏进行、结束退出三个阶段。

Figure 5. The interaction flow diagram illustrating the onboarding, gameplay, and offboarding phases.

Line Abele, Gerrit Anders, Tolgahan Aydın, Jürgen Buder, Helen Fischer, Dominik Kimmel, Markus Huff

摘要：摄影藏品规模快速增长，人工编目已经难以应对，催生使用视觉语言模型（VLM）自动生成元数据。本研究探究AI生成的编目描述能否接近人类撰写的质量，以及生成式AI如何融入档案馆、博物馆藏品编目工作流。研究使用VLM模型InternVL2为带有标签纸板装裱的考古照片生成编目描述；经过人在回路的筛选整理后，由档案、考古领域专家（含学生与从业者）与非专家受试者，基于以人为中心的实验框架开展评估。受试者需要区分描述是AI生成还是专家撰写，对质量打分，并报告AI工具的使用意愿与信任水平。受试者整体区分准确率高于随机猜测，但两组均低估自身识别AI文本的能力。OCR错误与模型幻觉拉低描述感知质量；准确度、有用性评分越高的AI描述，越难以被识别为AI产物。结果表明，即便经过人工筛选，开箱即用的模型输出仍需要额外人工复核，才能保障考古编目这类专业领域的准确度与质量。专家群体对采纳AI工具的意愿更低，他们更关注保存责任，而非单纯技术性能。本研究支持协作式工作模式：AI负责生成初稿，人类审核居于主导地位，保障编目产出契合馆藏保管价值观（来源溯源、透明性）。这一模式能否成功落地，既依赖领域微调等技术进步，也需要在从业者群体中建立信任；透明、可解释的AI流水线有助于实现上述目标。

Abstract: The accelerating growth of photographic collections has outpaced manual cataloguing, motivating the use of vision language models (VLMs) to automate metadata generation. This study examines whether AI‑generated catalogue descriptions can approximate human‑written quality and how generative AI might integrate into cataloguing workflows in archival and museum collections. A VLM (InternVL2) generated catalogue descriptions for photographic prints on labelled cardboard mounts with archaeological content. After a human‑in‑the‑loop curation process, they were evaluated by archive and archaeology experts (consisting of students and professionals) and non‑experts in a human‑centred, experimental framework. Participants classified descriptions as AI‑generated or expert‑written, rated quality, and reported willingness to use and trust in AI tools. Classification performance was above chance level, with both groups underestimating their ability to detect AI‑generated descriptions. OCR errors and hallucinations limited perceived quality, yet descriptions rated higher in accuracy and usefulness were harder to classify. This suggests that even further human review is necessary to ensure the accuracy and quality of the catalogue descriptions generated by the out‑of‑the‑box model and selected by humans, particularly in specialized domains like archaeological cataloguing. Experts showed lower willingness to adopt AI tools, emphasizing concerns on preservation responsibility over technical performance. These findings advocate for a collaborative approach where AI supports draft generation but remains subordinate to human verification, ensuring alignment with curatorial values (e.g., provenance, transparency). The successful integration of this approach depends on technical advancements, such as domain‑specific fine‑tuning, and on establishing trust among professionals. Both could be fostered through a transparent and explainable AI pipeline.

图 6 实验材料生成流程，展示素材如何用于正式实验。

Figure 6. Materials and experiment. Creation procedure of the experimental material and how it was integrated in the experiment.

图 7 实验整体设置，实验共分为三个阶段。

Figure 7. Experimental setup. The experiment consisted of three phases.

Siqi Gao, Xiwei Xu, Puaypeng Ho, Zijian Zhang & Ruier Chen

摘要：中国古典诗歌是解析历史景观特征、理解中国古代审美观念的重要基础。从诗歌中有效提取山水意象信息，是引导诗意氛围空间营造的前提与关键步骤。本文以江南地区竹枝词为研究对象，针对中国古典诗歌的文化特殊性与语言非标准化特征，引入深度学习技术构建山水意象自动识别模型。实验结果表明，本文所构建的 DA‑SikuRoBERTa‑BiLSTM‑CRF 模型精确率 87.87%、召回率 83.05%、F1 值 85.39%，显著提升各类山水意象要素识别精度，包括单字形式意象、地理专名、隐含情感内涵与行为活动类意象。此外，本研究还探讨了该模型的潜在应用路径，包括历史景观资源的数字化盘点与深度挖掘、地方性山水意象知识库的精细化构建，以及跨模态场景信息的快速协同复现。上述研究拓展了山水意象理论向空间规划实践转化的路径，为诗意栖居环境的营造提供支撑。

Abstract: Classical Chinese poetry provides a critical basis for revealing historical landscape characteristics and for understanding aesthetic concepts in premodern China. Effectively extracting landscape imagery information from poetry is therefore a prerequisite and key step for guiding the spatial construction of poetic ambience. This study focuses on Zhuzhici (bamboo‑branch poems), which is related to the Jiangnan region, and introduces deep learning techniques to develop an automated landscape imagery recognition model tailored to the cultural specificity and linguistic nonstandardness of classical Chinese poetry. The results indicate that the proposed DASikuRoBERTa‑BiLSTM‑CRF model achieves a precision of 87.87%, a recall of 83.05%, and an F1 score of 85.39%, significantly improving the recognition accuracy of landscape imagery elements, including those expressed in single‑character forms, functioning as geographically specific proper names, and embedded with implicit emotional connotations or behavioural activities. Furthermore, this study explores potential application pathways of the model for the digital inventory and in‑depth mining of historical landscape resources, the refined construction of a place‑based landscape imagery knowledge base, and the rapid collaborative reconstruction of cross‑modal scene information. These efforts broaden the avenues through which landscape‑imagery theories can be translated into spatial planning practices, thereby supporting the creation of poetic dwelling environments.

图 8 研究框架。展示本研究主要模块与相互关系。

Figure 8. Research framework. This framework outlines the key components and relationships involved in the study.

图 9 真娘墓历史场景想象复现图；基于识别得到的山水意象要素作为提示词，使用 Stable Diffusion 文生图生成。

Figure 9. Reconstructed imaginative depiction of the historical scene of Zhenniang’s Tomb. Text‑to‑image generation using Stable Diffusion, with text prompts derived from recognized landscape imagery elements.

Tong Wei, YouDuo Xu, Xiaoyong Yang, Shuwen Gu & Kai Lin

摘要：青铜鼎作为先秦（公元前 1600‑221 年）礼制体系的核心物质载体，其形制演化长期缺少清晰阐释，传统研究范式难以系统揭示时空演变规律与背后驱动因素。本文创新提出 OE2S（本体工程与语义分割）方法，融合本体工程与图像语义分割技术，对两部出版物来源的2716张青铜鼎图像完成特征提取与向量化。研究将形制演化划分为32个演化组；其中鼎的颈部变化最为频繁，其次为腹部、底部、器足、器盖。识别出两大演化高峰：商末至西周早期（公元前1200‑1000 年）、春秋早期（公元前770‑476 年）。青铜鼎形制类型存续时长与其传播范围呈显著正相关，河南、陕西为主要传播中心。借助AI定量分析，本研究为数字时代考古学提供互补研究路径，提供可拓展的技术范式，揭示形制演变与社会政治变迁之间潜在关联。

Abstract: The bronze Ding, as the core material carrier of the ritual system in the pre‑Qin period (1600‑221 BCE), has long lacked a clear explanation of its morphological evolution. Traditional research paradigms face limitations in systematically revealing spatiotemporal evolution patterns and underlying driving factors. This paper introduces the innovative OE2S (Ontology Engineering and Semantic Segmentation) method, integrating ontology engineering and image semantic segmentation techniques, to extract characteristics and vectorize 2,716 images of bronze Dings that were obtained from two publications. Our study categorizes the morphological evolution into 32 evolutionary group. During this process, the neck underwent the most frequent changes, followed by changes in the belly, bottom, legs, and lid. Two key evolutionary peaks were identified: the late Shang to early Western Zhou period (1200‑1000 BCE) and the early Spring and Autumn period (770‑476 BCE). A significant positive correlation was observed between the duration of a morphological type and its spread, with Henan province and Shaanxi province emerging as major dissemination centers. By incorporating AI‑driven quantitative analysis, this research presents a complementary approach to archaeological studies in the digital age, offers a scalable technological paradigm, and illuminates the potential correlations between morphological evolution and socio‑political changes.

图 10 OE2S 方法工作流程图。

Figure 10. Workflow of the OE2S methodology.

图 11 G21 演化组时空分布图。

Figure 11. Spatiotemporal distribution of evolutionary group G21.

Yuhao Liang & Xiao Zhang

摘要：本研究对比英文原著与四版中文译本（两版人工译本、两版神经机器译本），考察肯尼斯・格雷厄姆《柳林风声》的情感可译性。研究整合NRC情感词典与大连理工大学中文情感词典（DUTIR），构建极性、强度、密度、复杂度四项核心指标，提出情感保真指数（SFI），量化译本对源文本情感结构的保留程度。结果表明不同翻译路径的情感保真度存在显著差异：人工翻译呈现两种不同策略，杨静远译本SFI得分最高，保留原著94%的情感复杂度，与各章节情感变化曲线高度契合；任溶溶译本采用情感放大策略，整体情感强度提升15%，但复杂度有所下降。两个机器译本均表现出系统性弱化效应，情感复杂度平均损失24%，倾向中和强烈情感表达。研究识别出情感可译性层级：喜悦保留度最高，厌恶保留度最低。尽管机器翻译在句法准确度方面已取得长足进步，但在处理情感细微差异方面仍存在短板。本研究拓展了儿童文学翻译的方法论边界，为面向情感敏感文本的机器翻译优化提供理论依据与实证证据。

Abstract: This study examines the sentiment translatability of Kenneth Grahame's The Wind in the Willows through comparative analysis of the English original and four Chinese translations—two by human translators and two by neural machine translation systems. By integrating the NRC emotion lexicon with the DUTIR Chinese sentiment dictionary, we construct four core metrics (polarity, intensity, density and complexity) to develop the Sentiment Fidelity Index (SFI), which quantifies how faithfully translations preserve the source text's affective structure. Results reveal substantial differences in sentiment fidelity across translation approaches. Human translations demonstrate distinct strategies: Yang's version achieves the highest SFI, maintaining 94% of the original's emotional complexity and closely mirroring chapter‑level emotional arcs, while Ren's translation adopts an emotion‑amplifying strategy, increasing overall sentiment intensity by 15% but reducing complexity. Both machine‑translated versions exhibit systematic weakening effects, with 24% average loss in emotional complexity and tendency to neutralize strongly affective expressions. The analysis reveals a hierarchy of sentiment translatability, with joy showing the highest retention and disgust the lowest. While machine translation has advanced in syntactic accuracy, it continues to lag in conveying emotional nuance. This study broadens methodological scope in children's literature translation research while providing theoretical grounding and empirical evidence for improving machine translation of sentiment‑sensitive texts.

图 12：情感类型分布与可译性

Figure 12. Emotion Type Distribution and Translatability

Wenjie Liu, Jiaxuan Li, Yuanyi Yang, Huan Li, Jiadong Shen & Dengkai Huang

摘要：理解多维文化生态系统服务（CES）在异质性大尺度景观中的分异特征，对综合保护地治理至关重要，但受制于方法论瓶颈。本研究构建一套可复现、以短语为驱动的分析框架，对全国836处国家森林公园开展八大类文化生态系统服务评估。研究基于携程大规模游客在线评论数据集，使用众包构建的短语词库实现上下文感知文本匹配，计算公园层面正向、负向CES强度指标。多维画像的无监督聚类识别出6种公园类型。结果表明游客叙事大多聚焦单一CES类别，共现现象有限；CES强度空间分布极不均衡，长尾特征显著，少数公园占据绝大部分高价值表达；负面感知整体占比低，但可作为服务缺陷的关键诊断信号。研究证实CES存在结构化时空分异：不同服务类别呈现明显季节峰值，在不同气候带、区域间存在系统性差异；识别的公园类型表现出显著空间集聚特征。该框架将非结构化公众感知转化为可规模化证据链，为公园差异化定位、季节性管理策略、精细化治理提供实用工具，推动在治理中将文化服务价值与生态目标统筹考量。

Abstract: Understanding how multidimensional cultural ecosystem services (CES) vary across large, heterogeneous landscapes is critical for integrated protected area governance but hindered by methodological constraints. This study develops a reproducible, phrase‑driven framework to assess eight CES categories across 836 National Forest Parks in China. Utilizing a large‑scale dataset of online visitor reviews from Ctrip, we employed a crowdsourced phrasal lexicon for context‑aware text matching and derived park‑level positive and negative CES intensity metrics. Unsupervised clustering of these multidimensional profiles revealed six distinct park typologies. Results demonstrate that visitor narratives are predominantly focused on single CES category, with co‑occurrence being limited. The spatial distribution of CES intensity is highly uneven, following a long‑tailed pattern where a small subset of parks accounts for most high‑value expressions. While negative perceptions are infrequent overall, they provide critical diagnostic signals for specific dissatisfactory services. Analysis confirms structured spatiotemporal differentiation, with clear seasonal peaks for different CES and systematic variation across climate zones and regions. The identified typologies exhibit significant spatial clustering. This framework translates unstructured public perception into a scalable evidence chain, offering a practical tool for supporting differentiated park positioning, seasonal management strategies, and refined governance that explicitly incorporates cultural service values alongside ecological objectives.

图 13：本研究整体分析框架

Fig. 13. Framework of this study.

Shuya Yang, Meihua Shuai, Guangliang Xie, Na Li & Wen Xiao

摘要：探究环境词汇的长期演化模式及其地理分布机制，能够深刻揭示在自然与社会变迁下人类环境认知如何被维系或重塑，也是当前生态语言学领域的重大难题。汉字作为世界沿用时间最长的书写系统，为考察环境词汇的时空演变提供独特材料。水是人类生存、生产与聚落形成的核心自然条件，在农耕文明中，水体也是最早被持续认知和命名的环境对象。基于此，本研究采集我国最早辞书与收字规模最大的现代辞书中全部水体汉字，结合地名数据，系统探究汉语水体汉字的时空演化特征与塑造因素。研究假设：从古至今，人类对水环境认知逐步丰富，水体汉字数量随之增长；地理层面，水环境丰裕地区人类认知更加丰富，体现为水体汉字多样性更高。结果表明：1）两千年间水体汉字净增加1226个，反映人类不断利用、治理水资源，水体认知分类趋于细化；近40年水体汉字减少432个，该现象可能与现代语言标准化、地方词汇萎缩、传统水环境经验弱化有关。2）地理上，我国水体通名总体呈现东南丰富、西北稀疏的分布格局(U = 8.5000, p = 0.0002)；该格局受区域水文自然条件约束，同时与历史聚落发展、人类活动密切相关。研究证明水体汉字演化是水文环境、文化传播、社会制度三者共同作用的结果。对比全球各语言自然词汇萎缩趋势，汉字系统展现的长期增长与连续性，为跨文化环境认知研究提供重要案例。本研究提供一套可复现的基于词汇系统追溯环境认知的方法框架，为理解长时段人‑水关系提供历史视角，也为气候变化背景下语言生态保护与可持续管理提供语言学新依据。

Abstract: Investigating the long‑term evolutionary patterns of environmental vocabulary and their mechanisms of geographical spatial distribution can profoundly reveal how human environmental cognition is maintained or reshaped amidst natural and social changes. This also represents a significant challenge in current ecolinguistic research. As the world’s longest continuously used writing system, Chinese characters provide unique materials for examining the spatiotemporal evolution of environmental vocabulary. Water, as the core natural condition for human survival, production, and settlement formation, was among the earliest environmental objects to be continuously recognized and named, particularly within agrarian civilizations. Based on this, this study collected all water‑body characters from China’s oldest dictionary and the modern dictionaries with the most extensive character collections, integrating them with toponymic data to systematically investigate the spatiotemporal evolution characteristics of Chinese water‑body characters and their shaping factors. We propose the hypothesis: from historical times to the contemporary era, human cognition of the water environment has gradually enriched, accompanied by an increase in water‑body characters; geographically, regions with abundant water environments also exhibit richer human cognition, reflected in higher diversity of water‑body characters. The results indicate: 1) Water‑body characters increased by 1,226 over the span of 2,000 years, reflecting the gradual development of more detailed cognitive classifications of water bodies as humans continuously engaged with, utilized, and managed water resources; over the past 40 years, water‑body characters decreased by 432, possibly related to modern language standardization, the contraction of local vocabulary, and the weakening of traditional water environment experience. 2) Geographically, the distribution of water‑body types in China generally exhibits a pattern of being more abundant in the southeast and sparser in the northwest (U=8.5000, p=0.0002). This pattern is constrained by regional hydrological natural conditions and is closely related to historical settlement development and human activities. The research demonstrates that the evolution of water‑body characters is the result of the interplay among hydrological environment, cultural transmission, and social systems. Compared to the global trend of contraction in natural vocabulary across languages, the characteristic of long‑term growth and continuity exhibited by the Chinese character system provides an important case for cross‑cultural environmental cognition research. This study offers a replicable methodological framework for tracing environmental cognition through lexical systems and provides historically‑grounded insights for understanding long‑term human‑water relationships, and also a new linguistic perspective for language ecological protection and sustainable management in the context of climate change.

图 14 综合讨论示意图；长时段（约2000年）：水体汉字持续增长；短时段（约40年）：出现结构性缩减；空间维度呈现东南高西北低格局，受自然水文、社会历史双重驱动。

Figure 14. Discussion schematic diagram. Over the long term (ca. 2,000 years), water‑body characters show a continuous increase, reflecting the historical accumulation of hydrological knowledge; over the short term (ca. 40 years), they decline, indicating a structural shift toward functional and management‑oriented language. Spatially, water‑body generic names exhibit a “high in the southeast, low in the northwest” pattern, shaped jointly by natural hydrological conditions and historical social processes.

Lin Liu, Yuqing Guo, Shizhu Lu, Qi Wu & Runtao Lin

摘要：在研究与实践中，怀旧旅行图像常常依赖黑白或低饱和度视觉范式。但Z世代成长于高度数字化、色彩丰富的媒介环境。由此引出关键问题：他们的怀旧反应是否还遵循传统视觉范式？抑或是熟悉旅行图像里的当代色彩线索可以更有效地唤起怀旧？大量研究证实色彩影响情绪与行为意向，但针对怀旧旅行图像，尤其面向Z世代群体的研究尚不充分。

本研究以33名Z世代受试者为样本，考察了旅行怀旧图像中色彩对心理的影响。研究采用 8（图像色彩）×4（图像主题）的重复测量实验设计，测量指标包括怀旧情绪、积极情绪、消极情绪与访问意愿。结果显示，图像色彩对四个结果变量均存在显著主效应且效应量大。和灰度图相比，原始彩色图像可以唤起更强的怀旧情绪、积极情绪、访问意愿，同时消极情绪更低。图像主题显著影响怀旧情绪、消极情绪、访问意愿，但不影响积极情绪。四项结果变量均呈现出显著的色彩-主题交互效应，表明色彩效应会随主题情境发生变化；不过，这一交互效应的结果仅作探索性解释。本研究挑战了怀旧图像等同于黑白的固有认知；证明原始彩色图像对Z世代同样是有效的怀旧线索；研究同时凸显了怀旧相关反应的情绪复杂性，将色彩心理学与怀旧研究的应用范畴拓展至数字旅游传播领域。实践层面，研究结果建议目的地营销人员应当使用贴合情境的原生色彩，而非统一使用单色怀旧图像。

Abstract: Nostalgic travel imagery has often relied on black‑and‑white or desaturated visual conventions in both research and practice. However, Generation Z has grown up in a highly digitalized and color‑rich media environment, raising an important question: do their nostalgic responses continue to conform to traditional visual conventions, or can they be more effectively elicited by contemporary color cues embedded in familiar travel imagery? Although extensive research has demonstrated that color influences emotional responses and behavioral intentions, its role in nostalgic travel imagery, particularly among Generation Z, remains insufficiently understood. To address this gap, the study examined the psychological effects of image color in nostalgic travel imagery among 33 Generation Z participants. An 8 (image color) × 4 (image theme) repeated‑measures experiment assessed nostalgic affect, positive and negative affect, and visit intention. Image color produced significant main effects with large effect sizes across all four outcomes. In particular, compared with the grayscale condition, the original color condition elicited greater nostalgic affect, positive affect, and visit intention, as well as lower negative affect. Image theme significantly influenced nostalgic affect, negative affect, and visit intention, but not positive affect. Significant color × theme interactions were also observed across the four outcomes, suggesting that color effects may vary across thematic contexts; however, these interaction patterns are interpreted as exploratory. These findings challenge the exclusive association of nostalgic imagery with black‑and‑white visual conventions and show that original color imagery can serve as an effective nostalgic cue for Generation Z. They also highlight the emotional complexity of nostalgia‑related responses and extend color psychology and nostalgia research into digital tourism communication. Practically, the findings suggest that destination marketers should consider original and contextually meaningful color treatments rather than relying uniformly on monochromatic nostalgic imagery.

图 15：八种色彩条件下，(A) 怀旧情绪量表，(B) 积极情绪量表，(C) 消极情绪量表，(D) 访问意向量表。误差棒为均值标准误。

Figure 15. (A) Nostalgic affect scale, (B) Positive Affect Schedule, (C) Negative Affect Schedule, (D) Visit Intention Scale across the eight color conditions. Error bars indicate the standard error of the means.

图 16：四类图像主题下，(A) 怀旧情绪量表，(B) 积极情绪量表，(C) 消极情绪量表，(D) 访问意向量表。误差棒为均值标准误。

Figure 16. (A) Nostalgic affect scale, (B) Positive Affect Schedule, (C) Negative Affect Schedule, (D) Visit Intention Scale across the four image themes. Error bars indicate the standard error of the means.

Jianjun Shi & Jingyin Tian

摘要：作者归属鉴定通常被当作最大化分类准确率的任务，但仅靠高准确率，并不能证明模型捕捉到的是作者写作风格，而非主题、情节或者语义相似性。本研究回归作者归属鉴定的证据基础，采用一套基于个人言语（idiolect）、面向多语言的方法，以高频常用词/字符频次为核心。研究利用中、英、日三种文学语料库，检验这类高频特征能否跨语言表征作者习惯性写作风格。实验一开展不同作者单部作品的两两分类；实验二针对同一作者多部内容、体裁各不相同的作品开展归属识别。研究主要使用轻量多层人工神经网络作为分类器，同时对比其他传统机器学习模型。本研究提出的特征取得良好效果，跨语言平均最终测试准确率高于98%。SHAP分析表明，区分性证据集中在功能词、助词、代词、标点符号，而非内容主题类词汇。研究证实文体学研究对作者归属工作的价值：经过筛选、具备理论意义的文体特征，既能实现较高归属准确率，又可以降低对高复杂度、资源消耗型模型的依赖。因此，可靠的作者归属鉴定，核心并不在于模型的复杂度，而在于能否以可解释的方式表征作者的写作习惯。

Abstract: Authorship attribution is often treated as a problem of maximizing classification accuracy, yet high accuracy alone does not show whether a model has captured authorial style rather than topic, plot, or semantic similarity. This study returns to the evidentiary basis of attribution through a multilingual, idiolect‑based method centered on the frequencies of commonly used words and characters. Using Chinese, English, and Japanese literary corpora, we test whether these high‑frequency features can represent habitual writing style across languages. The first experiment evaluates pairwise classification among single works by different authors; the second tests attribution across multiple works by the same authors with varied content and genre. A lightweight multilayer artificial neural network is used as the main classifier, alongside simpler machine‑learning models. The proposed features achieve high performance, with average final‑test accuracy above 98% across languages. SHAP analysis shows that discriminative evidence is concentrated in function words, particles, pronouns, and punctuation rather than content‑specific vocabulary. These findings demonstrate the value of stylistic scholarship for authorship research: carefully selected, theoretically meaningful stylistic features can support high attribution accuracy while reducing dependence on technically demanding, resource‑intensive models. Reliable attribution therefore depends less on model complexity than on interpretable representations of authorial habit.

图 17：实验一完整流程

Figure 17. The process of Experiment I.

图 18：实验二完整流程

Figure 18. The process of Experiment II.

以上内容来自期刊官网

https://www.nature.com/palcomms/

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编译 | 周柃妍

校对 | 洪冰凤

排版 | 魏翔

机器翻译系统如今已无处不在，正以历史性的规模改变着跨语言、跨文化的交流与理解。本书作者奥姆里·阿舍尔（Omri Asscher）聚焦于神经机器翻译工具（如谷歌翻译）与生成式人工智能工具（如 ChatGPT），探讨机器翻译与形形色色、往往相互抵牾的人工翻译理论体系之间的交汇地带。他揭示了二者交集中的种种微妙之处：机器翻译在哪些方面与多年来围绕人类翻译所形成的观念相互契合，又在哪些方面似乎对翻译理论提出了挑战，甚至可能要求我们重新审视其某些基本假设。

《机器翻译与翻译理论》（Machine Translation and Translation Theory）一书旨在为该领域提供通俗易懂、全景式的解读。书中就若干理论议题展开了详尽讨论：翻译的定义、翻译中的对等、翻译美学、翻译伦理、作为跨文化交际的翻译，以及翻译的历史能动性。本书适合翻译研究领域的科研人员与学生研读，同样也可供研究人工智能中介传播的学者，以及关注机器翻译架构如何与人文学科中的翻译理解相对应的计算机科学家阅读。

奥姆里·阿舍尔（Omri Asscher）现任以色列巴伊兰大学（Bar-Ilan University）人文学院翻译与口译研究系副教授。他的研究聚焦于人工智能与机器翻译在当代跨文化交流中所产生的实践、理论与伦理影响。此外，他也关注文学翻译与神学翻译在“故土—流散地”（尤其是犹太语境）框架中的作用，并在更广的意义上探讨翻译与文化史之间的互动关系。阿舍尔在特拉维夫大学（Tel Aviv University）取得博士学位，此后赴美国加州大学洛杉矶分校（University of California，Los Angeles）从事博士后研究，2018至2019年间任该校尤尼斯 索拉亚・纳扎里安以色列研究中心（Y&S Nazarian Center）博士后研究员。

在机器翻译与人工智能研究方面，阿舍尔主持了多个研究项目，包括“人类对人工智能中介传播的认知”（2021—2023），本书所依托的“机器翻译与翻译理论”项目（2024—2025），以及目前正在进行的“基于人文学科的人工智能研究：理论与实践意涵”（2025年起）等。相关论文发表于《翻译空间》（Translation Spaces）、《新媒体与社会》（New Media and Society）等期刊。他还曾担任“机器翻译的大众使用与认知”国际研讨会的项目委员会主席（2021），并受邀为欧洲信息与传播科学技术长期挑战协调研究计划（CHIST-ERA）的挑战征集专家组担任顾问（2021）。

在犹太文化与翻译政治领域，他的专著《阅读以色列，阅读美国：犹太人之间的翻译政治》（Reading Israel, Reading America: The Politics of Translation between Jews, 2020）由斯坦福大学出版社出版，收入“斯坦福犹太历史与文化研究”丛书。迄今，他已发表各类研究成果三十余项，并多次获得荣誉，包括2021年入选以色列科学基金会（ISF）人文与社会科学青年学者论坛，2024年获巴伊兰大学卓越教学奖，以及2015年赫赫特奖（Hecht Prize）等。他就相关议题的观点曾被《国土报》（Haaretz）、TheMarker 及美国广播公司（ABC News）等媒体报道。

首次出版：2025年

电子书出版：2025年7月17日

出版地：伦敦

出版社：Routledge

DOI：https://doi.org/10.4324/9781003607977

ISBN：9781003607977

第一章 机器时代的人类观念：翻译作为关键

第二章 定义：划定领域的边界

第三章 对等：目标语取向的解围

第四章 美学：源文本日渐消退的阴影

第五章 伦理：走向显性的伦理能动性？

第六章 跨文化交流：非人类中介的意涵

第七章 超越理论，走向历史

第一章 机器时代的人类观念：翻译作为关键

This introductory chapter presents the rationale and goals of the book, and elaborates on why the case of machine translation [MT] is powerfully paradigmatic, and can be revealing for researchers from different fields interested in the junction of artificial intelligence [AI] and the human sciences. It is argued that there are few AI language applications like MT that are, concurrently, so widely and intensively used across dozens of languages and cultures, so quintessentially human in the practice they imitate, and, additionally, centered on a (relatively) compact concept and practice that has given rise to a flourishing academic field. It then explains the core dimensions of translation, whose theorizing will be brought to engage with contemporary MT in this book, each in a separate chapter: definitions of translation; equivalence in translation; aesthetics of the translation form; ethics of translation; translation as cross-cultural communication; and translation in history.

本导论章阐述了全书的写作缘由与目标，并详细说明为何机器翻译（MT）这一案例具有强大的范式意义，能够为不同领域中关注人工智能（AI）与人文科学交汇点的研究者带来启示。作者提出，在人工智能的各类语言应用中，很少有像机器翻译这样同时具备以下三重特性的对象：它在数十种语言与文化中被广泛而密集地使用；它所模仿的实践在本质上是人类独有的活动；而且它围绕着一个（相对而言）边界清晰的概念与实践展开，并由此催生出一个蓬勃发展的学术领域。随后，本章阐明了翻译的若干核心维度。书中将针对这些维度逐一展开理论探讨，分别对应独立章节并与当代机器翻译现象相互对照，具体包括翻译的定义、翻译中的对等、翻译形式的美学、翻译伦理、作为跨文化交流的翻译，以及历史中的翻译。

第二章 定义：划定领域的边界

This chapter considers how definitions of translation that preceded the machine translation era, and were formulated with human translation in mind, correspond with MT. The chapter engages with two influential definitional strands in translation studies: a priori objectivist prescriptive definitions, and flexible descriptive definitions focused on the socially contingent reception of translations. The general compatibility of both definitional approaches with MT, notwithstanding some empirical and moral criticisms pertaining to the first approach, encourages us to conceive of MT as a full-fledged translational object of inquiry, fully at home in translation studies. Finally, the chapter suggests that shifts in the professional status of human translators may lead to new definitions, aimed at differentiating human from machine translation by focusing on the notion of (conscious) agency.

本章考察那些形成于机器翻译时代之前、以人类翻译为思考对象的翻译定义，与机器翻译之间的契合程度。本章探讨了翻译研究中两条颇具影响力的定义脉络：先验的、客观主义的规定性定义，以及着眼于翻译在社会情境中被接受方式的、灵活的描写性定义。尽管前一种路径面临着某些经验层面与道德层面的批评，但两种定义路径与机器翻译总体上的兼容性，促使我们将机器翻译视为一个名副其实的翻译研究对象，在翻译研究学科中完全站稳了脚跟。最后，本章提出，人类译者职业地位的变化可能催生新的定义，这些定义将以（有意识的）能动性概念为核心，力图区分人类翻译与机器翻译。

第三章 对等：目标语取向的解围

This chapter deals with one of the most enduring concepts in Western thought about translation: equivalence. It begins by discussing the incongruences between data-driven MT algorithms and major paradigms of equivalence in human translation, such as natural equivalence and poststructuralist approaches. The chapter then argues that the branch of Descriptive Translation Studies [DTS], with its probabilistic emphasis on the translation norms of the target culture, charts the theoretical approach that best corresponds to the features of equivalence in today’s MT mechanisms and assessment processes. The chapter addresses the commonalities and differences in this respect between the two major forms of contemporary MT, Neural Machine Translation and generative AI tools. Taking both applications into account, it is suggested that, as far as the basic concepts of translation and translation equivalence are concerned, the target-oriented descriptivist tradition, informed by Skopos sensitivities to the translation purpose, provides the most fitting theoretical tools to capture the inherent characteristics and worldview of today’s MT systems.

本章讨论西方翻译思想中最为经久不衰的概念之一：对等。本章首先论述数据驱动的机器翻译算法与人类翻译中若干主要对等范式（如自然对等论和后结构主义路径）之间的不相容之处。随后，本章提出，描写翻译研究（DTS）这一分支，凭借其对目标语文化翻译规范的概率性关注，勾勒出了与当今机器翻译机制及其评估过程中对等特征最为吻合的理论路径。本章还讨论了当代机器翻译的两大主要形态——神经机器翻译与生成式人工智能工具——在这一方面的共性与差异。综合考虑这两类应用后，作者认为：就翻译与翻译对等的基本概念而言，以目标语为取向的描写传统，辅以目的论（Skopos）对翻译目的的敏感性，提供了最为契合的理论工具，足以把握当今机器翻译系统的内在特征及其世界观。

第四章 美学：源文本日渐消退的阴影

This chapter inquires into the conceptualization of aesthetics in translation. It draws on the long-standing tradition of typologies of translation solutions, where the formal correspondence of the translation with the source text and language (or lack thereof) constitutes a major yardstick for evaluation of the translation style and form. The chapter then examines the features of contemporary MT to argue that the relevance of the form of the source text, and its structural shining through in the translation, as a benchmark, has a largely diminished role in the automatic translation process and evaluation metrics of MT. The historical shadow cast by the source text on translation aesthetics, it is concluded, has somewhat receded in the new landscape of today’s MT. Finally, it is suggested that the increasing use of generative AI systems for translation, allowing users’ functional goals to take center stage in stylistic decisions, has further widened the above-mentioned gap, while implying the growing relevance of function-oriented theories of translation aesthetics as a possible conceptual bridge for this gap.

本章探究翻译美学的概念化问题。本章借助翻译方法类型学这一由来已久的传统。在该传统中，译文与源文本及源语言在形式上是否对应，构成了评价译文风格与形式的一项主要标尺。随后，本章考察当代机器翻译的特征，进而论证：源文本的形式，及其结构在译文中的透显，作为一项评价基准，在机器翻译的自动翻译过程与评估指标中已在很大程度上被削弱。本章由此得出结论：源文本长期以来投射在翻译美学之上的历史阴影，在当今机器翻译的新格局中已有所消退。最后，本章提出，生成式人工智能系统在翻译中的使用日益增多，使用户的功能性目标在风格决策中占据了中心位置，这进一步拉大了上述差距；与此同时，这也意味着以功能为导向的翻译美学理论，作为弥合这一落差的可能概念桥梁，正变得愈发重要。

第五章 伦理：走向显性的伦理能动性？

This chapter presents the major traditions of ethical theorizing on human translation, in order to ask how it may or may not intersect with MT ethics. It is first noted that the potential relevance and applicability of ethical frameworks of human translation to MT requires extending our deontological subject beyond the individual translator to include the various stakeholders shaping, governing and regulating the MT field. Complementing this view by focusing on MT as an ethical agent in itself, the chapter then asks how the multiplicity of ethical frameworks of translation can pertain to the algorithmic decision-making of MT as an autonomous ethical agent. The chapter suggests the merits of compartmentalizing MT ethics from general AI ethics by shining a light on regional ethical frameworks of translation, which stem organically from the inherent features of translation, in contrast to frameworks that endorse more universal goals that relate to translation but are not unique to it. The chapter then applies the notion of explicit ethical agency to MT, and suggests the conceptual need of introducing a wider array of competing translation ethics, as well as the goals and situation-specificities of translation, to the decision-making criteria of today’s MT.

本章梳理人类翻译伦理思考的各大传统，以追问它们与机器翻译伦理可能存在或不存在何种交集。本章首先指出，若要让人类翻译的伦理框架对机器翻译具有潜在的相关性与适用性，就必须将我们的道义论主体范围从个体译者扩展开来，纳入塑造、治理与规制机器翻译领域的各类利益相关方。在此视角之外，本章进而聚焦机器翻译本身作为伦理主体的一面，追问翻译伦理框架的多元性如何能够适用于机器翻译作为自主伦理主体所做出的算法决策。本章提出，将机器翻译伦理与一般人工智能伦理区隔开来是有其价值的，为此应当凸显那些从翻译固有特征中有机生发出来的局部性翻译伦理框架，以区别于那些虽与翻译相关、却并非翻译所独有的、主张更普遍目标的框架。随后，本章将显性伦理能动性这一概念应用于机器翻译，并提出在概念层面上有必要将更多样化的、相互竞争的翻译伦理路径，连同翻译的目标与情境特殊性，引入当今机器翻译的决策标准之中。

第六章　跨文化交流：非人类中介的意涵

This chapter draws on the theorizing on human translation and cross-cultural communication, in order to ask how it may or may not pertain to today’s MT – in both interpersonal and international/global contexts. We start by considering how the translation’s distinguishing communicative features, with special emphasis on its presentation as a translation – and the ensuing awareness of the fact of mediation and of the identity of the mediator – deeply inform the communication act and the level of trust it involves. With this in mind, the chapter turns to MT to ask how the features and effects of trust take shape in interpersonal communications mediated by a machine. We then take a broader, bird’s-eye view of human translation as cross-cultural communication, and examine translation’s role in the simultaneous maintenance and erosion of symbolic boundaries between cultures. The chapter asks how this boundary work may pertain to MT’s sprawling impact as an enabler and catalyst of today’s global exchange. Finally, we consider how theoretical approaches to human translation-as-communication may serve our understanding of MT in future thought and research.

本章借助关于人类翻译与跨文化交流的理论探讨，追问这些理论在人际语境与国际／全球语境中，是否以及如何适用于当今的机器翻译。本章首先考察翻译在交流上的独特之处，重点关注译文的文本属性，以及受众由此产生的中介行为认知与中介主体身份认知。

这些要素深刻影响着交流行为的整体形态，也决定了交流过程的信任程度。在此基础上，本章转向机器翻译，追问在由机器中介的人际交流中，信任如何在人际交流中生成与演变。随后，本章从更宏观的鸟瞰视角审视作为跨文化交流的人类翻译，考察翻译在同时维护与侵蚀文化间象征边界方面所扮演的角色。本章追问，这种“边界工作”与机器翻译作为当今全球交流的促成者和催化剂所产生的广泛影响之间有何关联。最后，本章思考人类翻译作为交流的各种理论路径，如何能够服务于我们在未来思考与研究中对机器翻译的理解。

第七章　超越理论，走向历史

With a bird’s-eye view on the theoretical juncture between human and machine translation, our concluding chapter ties together the book’s various points of inquiry. It emphasizes the strong strain of target-orientedness that arises from today’s MT, and argues that this defining trait corresponds best with the major target-oriented frameworks of human translation, namely, Descriptive Translation Studies and purpose-based Skopos theories. The chapter then refers to the underlying commonality revealed between the prevalent discourses of translation and of the AI world, and concludes that in the current historical moment, for better or worse, AI has shown inklings of emancipation from its human source in a way that parallels the emancipation of LLM-based MT from the constraints of its source text. Finally, the chapter posits that a natural next step in exploring the intersection between MT and translation studies is to move beyond theory, and toward the writing of contemporary translation history. Along these lines, the closing section suggests contemplating MT as a historical agent. It proposes using a comparative historical perspective that juxtaposes MT phenomena with their human precedents in past contexts, as a way to inform our understanding of the socio-historical roles and implications of MT in our time.

结论章以鸟瞰的视角审视人类翻译与机器翻译之间的理论交汇点，将全书的各个探讨线索加以整合。本章强调当今机器翻译中呈现出的强烈的目标语取向倾向，且这一核心特质与人类翻译研究中的主流目标导向理论体系高度契合，主要涵盖描写翻译研究以及立足翻译目的的目的论两大理论。随后，本章论及翻译话语与人工智能领域话语之间所揭示出的深层共通之处，并得出结论：在当下这一历史时刻，无论利弊如何，人工智能已显露出从其人类源头中获得解放的端倪，这与基于大语言模型的机器翻译摆脱源文本约束的解放过程正相平行。最后，本章提出，探索机器翻译与翻译研究交叉领域的顺理成章的下一步，是超越理论，转向撰写当代翻译史。循此思路，结语部分建议将机器翻译视为一种历史行为主体加以思考，并主张采用比较历史的视角，将机器翻译现象与过往语境中的人类先例并置比较，以此深化我们对机器翻译在当今时代的社会历史角色与影响的理解。

第一章 机器时代的人类观念：翻译作为关键

人类思想史始终受到新技术登场的影响。随着新技术的发展，人们也产生了思考事物的新方式，其中最明显的是对那些与这些技术发生互动的人类实践领域产生了新的思考。翻译也不例外。例如，新型书写媒介的发明，使人们以不同的方式思考翻译意味着什么，或者翻译可能涵盖什么。新的书写媒介，无论是泥板刻写还是印刷术的发明，不仅改变了翻译的实践方式，也改变了人们对翻译的界定与概念化方式。译文对源文本“负有什么义务”，应当如何评价其审美价值和伦理价值，本土语言是否能够成为一种正当的表达载体，等等。沿着类似的思路，在现代翻译研究学科中，理论家也思考过计算机辅助翻译工具的兴起意味着什么。这些工具能够记录以前译文的片段，并使这些片段可以随时方便地调取，因此它们促使人们重新思考典型的翻译“单位”究竟是什么，是词、句子、段落还是其他单位；理论家也讨论过云技术如何促使人们以更加协作、却也更加去人格化的方式重新想象翻译。

本书希望沿着这一传统继续前行。它所面对的，是一种很可能成为翻译漫长历史中最具颠覆性的技术。在正在兴起的人工智能（Artificial Intelligence），AI 革命的背景下，本书把机器翻译（Machine Translation，MT），MT 与翻译理论之间的交汇作为研究对象。也就是说，我们所面对的是一种常见的 AI 工具，以及围绕这种工具试图模仿的人类实践所形成的学术知识体系。我们的目标，是揭示二者交汇处的细微之处：MT 在哪些地方与多年来围绕人类翻译发展出来的思想高度契合，又在哪些地方似乎对翻译理论构成挑战，甚至可能要求我们重新思考其中的一些基本假设。

为了实现这一目标，我们自然需要深入研究翻译这一特定领域所特有的问题。然而，在本书开篇、尚未进入这些具体细节之前，不妨先将我们的讨论置于一个更宏大的目标框架之中。因为，当我们聚焦于一种能跨越语言再生产文本的AI工具，并考察它与人类翻译的概念化思考之间存在何种契合或冲突时，我们实际上也在做另一件事。可以说，我们正在参与一项更为普遍的努力，即把 AI 的新现实纳入人文科学描述和概念化世界的方式之中。因此，我们对翻译的关注，是人文学科更广泛地介入当代 AI 并对其作出理论回应的一部分。

这里显然有许多事情需要回应。即使我们还没有一个长期的历史视角，也已经很清楚，AI 必然会重新定义我们的社会生活和个人生活中的许多方面。在越来越多的国家，AI 已经改变了我们与知识互动的方式、从事科学研究的方式、消费文化的方式、交流的方式，甚至改变了我们经营情感生活的方式。诚然，产生现代计算机的那些基本数学原理早在二十世纪中叶之前就已经被阐明，而现代计算机后来又进一步通向信息时代和 AI 算法。然而，直到不久之前，AI 工具能够在人类最具人类特征的活动中模仿人类，这种可能性仍然被视为一种幻想。尽管如此，今天的机器已经可以写笑话、创作音乐和艺术作品、提供医学诊断、根据面部表情分析情绪、识别蛋白质功能中的模式、提出科学假说、运用说服性修辞、理解反讽，诸如此类，不胜枚举。随着政府、商业机构和学术机构投入巨额资源研究和开发 AI 技术，这份清单每天都在变得更长。当然，使 AI 如此具有革命性的，并不只是那些在理解和决策过程中依赖 AI 的机构、公司和政府，还有全世界数十亿同样依赖 AI 的个人用户。

在这一背景下，近年来的科学研究已经开始超越 AI 工具的技术开发，转而思考它们更深层的意义和影响。人文科学的学者正在深入研究 AI 系统的社会、哲学、文化和政治后果。他们考察算法如何影响我们的心理，AI 如何重新定义媒体和政治格局，AI 如何重塑人际伦理，AI 工具对视觉和语言创造力产生了什么影响，以及教育和评价过程如何重新调整，以应对生成式 AI 带来的挑战，等等。在这些大量涌现的新研究中，本书所归属的，是人文学科中一个颇为新兴且仍主要处于萌芽阶段的研究传统：考察那些现存的、以人为导向的理论概念，在 AI 现象出现的新时代中是否仍然具有适用性和有效性。换言之，面对如今智能机器的兴起，以及机器的产出、过程和内嵌的世界观，我们正在重新思考那些原本以人为对象、在我们的学术学科中发展起来的理论究竟是否适合，是否仍然具有相关性。

这一特定研究路径的基本动机，植根于我们这个时代发生的两个具有重大后果的转变，而这两个转变在很大程度上也与近年来后人类主义研究与实践中的敏感性和批判相呼应。此处有必要将它们明确点出。第一个转变是，人类与机器之间的界限，或者更准确地说，人类能力与机器能力之间的界限，已经变得越来越模糊，以至于人们并非总是能够区分二者。第二个转变是，机器的决策在本质上已经变得具有自主性和不透明性。这意味着，我们常常无法预测机器的输出，也难以充分理解其产生该输出的内部过程，因为构成其“思维”的各个部分并不是以符号方式表征的。人类行动者与非人类行动者的产出之间越来越模糊的区别，以及自主 AI 的发展，这两个趋势共同构成了本书的背景和催化因素。

鉴于这些结构性巨变，也鉴于人类对 AI 产出的消费和使用已经达到极其庞大的规模，人文科学中的理论已经不能再满足于仅解释和描述人类的活动。相反，我们应该重新检验这些理论，以评估它们面对机器的新成就时是否仍然有效。毕竟，学术理论从定义上说就是要具有一般性的；尝试进行概括既是理论存在的理由，也是理论的目标。事实上，无论是在人文学科还是精密科学中，大多数理论化活动背后的冲动，都是建立关于世界的、能够推广的一般性命题或理论构造。因此，随着非人类能动性，或者彼此交织的人类与非人类能动性，变得越来越显而易见，我们也开始有必要理解，那些来自人文科学、长期存在、根深蒂固并以人为对象的理论概括，是否能够解释 AI 现象，以及它们以何种方式解释这些现象。

在那些其能力似乎最能唤起人们对人类精神和心智联想的 AI 工具中，语言工具占据着首要地位。会跳舞的机器狗或许更加有趣，重新创造已经去世的流行歌手的声音或许更加轰动，但很少有什么技术能够像较为复杂的 AI 语言工具那样，如此集中地体现我们一直认为从根本上属于人类的东西，也就是那些直到不久以前我们仍然相信为人类所独有的东西。ChatGPT、Claude 和 Gemini 等领先的生成式 AI 聊天机器人系统，已经把 AI 语言工具带入主流公共领域和我们日常的个人生活之中，甚至有人认为，它们已经处在通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的边缘，正在获得可以与人类相比的一般认知和智力能力。尽管这一说法仍然存在争议，当代 AI 语言能力的深度和复杂程度却并不存在这样的争议。除其他事情之外，AI 技术可以撰写文章、整合一篇文本中的论点、改变写作的语气或语域、讲述故事、把语音转换成文字，以及完善某种修辞风格。

AI 工具还能够执行跨越语言和文化的翻译这一极其复杂而深刻的行为。翻译是一项复杂且具有多重面向的任务，其已知历史可以追溯到古代美索不达米亚最早的书写系统时代，而今天，AI 已经能够在越来越多的语言对之间完成这种任务，并处理复杂程度越来越高的情况。无论采取什么形式，自动化文本翻译都是本书的焦点。无论它是由 Google Translate 或 DeepL 等专门用于翻译的应用程序完成，还是由 ChatGPT 或 Claude 等多任务生成式 AI 工具完成；无论它服务于理解、交流，还是其他任何一种目的；无论它翻译的是高级诗歌还是技术规格；无论其自动化性质被掩盖起来，还是被明确声明出来，情况无论如何，只要它是由机器产生的，它就属于我们的研究兴趣范围。在不专门讨论这些不同方面的时候，本书将始终使用“机器翻译”这一总称，简称 MT，来指代它们。

MT 系统已经无处不在，并且在全球范围内极大地改变了不同语言和文化之间的交流和理解。仅 Google Translate 每年就负责处理三十万亿个句子，涉及一百多种语言，每天处理的词语超过一千五百亿；其直接结果是，当今产生的译文中，绝大部分已经不再由人类译者创造，据估计这一比例超过 99%。一种新的文化现实已经出现，这既体现在翻译数量和即时性方面，也体现在生产这些译文的行动者身份方面。最重要的是，正是在这一意义上，我们可以说当代标志着翻译史上一个新时代的到来，即机器翻译时代（Machine Translation Era）。

DHNB系列会议聚焦于北欧、波罗的海地区及其他区域数字人文跨学科领域的研究、教育与交流。该会议历来汇聚了众多对将数字方法应用于人文、社会科学及艺术研究感兴趣的学者、研究人员、学生及专业人士。DHNB欢迎来自数字人文所有领域的投稿。

DHNB2027会议及会前活动将于2027年3月1–5日在瑞典于默奥大学（Umeå University）举行。本届特设主题为“人（文）在回路”（Human(ities) in the Loop），该主题借鉴了人工智能领域中“人在回路”（human in the loop）的概念，强调人类在AI技术工作流程中的关键作用，但进一步将视野拓宽，使人文学科在理解历史及当代技术与社会系统方面的重要贡献得以更充分地彰显。

围绕这一主题，会议鼓励投稿者探索人文学科与社会科学所扮演的角色，并将其置于技术发展的中心位置。

(1) 可选议题包括但不限于

• 对数字与人工智能技术开发、应用及使用的批判性与伦理反思

• 数字化及数字化转型的社会、文化与环境可持续性视角

• 跨学科和/或实验性研究，例如数字方法与计算路径

• 涉及技术的艺术反思、探索与贡献

• 生成式人工智能虚假信息与政治参与

• 算法透明度与机器学习的“黑箱”问题

• 数据资本主义、人类劳动、数字榨取主义与非殖民化视角

• 人工智能、人类遗产与记忆

(2) 参会赛道

在研作品赛道

• 本赛道面向希望展示在研项目、获取建设性意见以推进后续研究的学者。每个报告单元时长30分钟：报告人最多用15分钟介绍研究主题，明确说明希望重点获得反馈的方向；剩余最多15分钟用于讨论，讨论期间报告人可按需补充展示额外材料。

• 本赛道将以小型分组形式开展，保障深入、平等且互助的学术交流，同时与大会整体议程顺畅衔接。

• 本赛道投稿需提交500-1000字摘要，投稿时作者需在材料中清晰列明希望重点获取反馈的内容。

博士生论坛

• DHNB 2027延续2025年首次设立的博士生论坛赛道，旨在为博士生提供展示在研课题、获得资深学者指导的平台，论坛将于会前活动期间举办。

• 为鼓励青年研究者参会，DHNB将提供最多6份参会资助，用于补贴参会产生的合理差旅与住宿费用（最高500欧元）。申请者可在提交提案时同步申请资助。欢迎各位向同事、友人及学生转发本信息！

• 本赛道投稿需提交500-1000字摘要。

工作坊与教程

• 工作坊形式灵活多样，既可以是社群协作实践活动，也可以是附属于主会议的主题微型研讨会；报告内容可由主办方预先筛选，也可通过工作坊组织者单独发布的征稿征集。教程则面向数字人文研究者，介绍相关工具、技术或实操练习。

• 工作坊与教程可申请半天（最长4小时）或全天（最长8小时）场次。投稿篇幅为1000-2000字，内容需包含：工作坊/教程的主题与理念介绍、选题学术价值、目标受众说明，以及预期成果详情。

• 程序委员会将对工作坊与教程提案进行快速评审，确保主办方有充足时间开展后续工作，例如发布工作坊单独征稿等。

通用赛道

本赛道为会议传统核心赛道，接收长论文、短论文、海报与演示、专题论坛四类提案。各类提案的界定标准如下：

• 长论文（Long papers）：需呈现成熟的研究成果，包含明确的研究问题、理论框架、研究方法、结果与讨论部分。报告时长20分钟，后续10分钟为问答环节。投稿可提交1000-1500字摘要（不含参考文献），或8-16页全文（不含参考文献）。

• 短论文（Short papers）：可呈现阶段性研究成果或创新研究方法，但仍需充分说明研究问题、研究材料与研究方法，保障评审可评判性。报告时长15分钟，后续5分钟为问答环节。投稿可提交500-1000字摘要（不含参考文献），或4-8页全文（不含参考文献）。

• 海报与演示（Posters and demos）：海报可呈现独立的小型研究、在研成果，或是项目整体介绍；演示为工具、服务或技术的互动性展示。相关成果将在会议海报环节展示，展示前需进行1分钟闪电报告。投稿可提交250-500字摘要（不含参考文献），或2-4页全文（不含参考文献）。

• 专题论坛（Panels）：为自由形式提案，需预先组建主题统一的论坛单元，时长60-120分钟，纳入大会正式议程，通常由多篇独立报告与联合讨论环节组成。

通用赛道的所有投稿，无论成果形式与研究成熟度如何，均需明确说明其学术贡献。所有提案将采用单盲同行评审机制，即评审专家知晓作者及合作者的姓名与所属单位。根据评审意见，作者可能需在出版前对稿件进行修改。

(3) 基本信息

• 摘要提交截止日期：2026年10月16日

• 会议日期：2027年3月1–5日

• 会议地点：瑞典，于默奥

(4) 投稿方式

所有提案必须于2026年10月16日前通过 ConfTool 会议管理系统以英文提交。提交链接将在后续提供。（请注意：即使您之前已有 ConfTool 账户，也需重新创建新用户。）

(5) 时间表

• 2026年8月21日：征稿通道开放

• 2026年10月16日：征稿截止

• 2026年10月16日 – 2026年11月30日：投稿评审阶段

• 2026年12月11日：发送评审结果通知

• 2027年第2周：开放会议注册

• 2027年2月8日：早鸟注册截止

• 2027年2月11日：修订后全文及摘要提交截止

• 2027年2月19日：注册通道关闭

• 2027年3月1–2日：会前会议、工作坊、博士论坛

• 2027年3月3–5日：主会议

• 2027年5月14日：会后论文集全文提交截止

(6) 组织者与合作单位

• 组织者：于默奥大学人文学科实验室（Humlab）
   https://www.umu.se/en/humlab/

• 联系邮箱：dhnb2027.humlab@umu.se

• 合作单位：数字社会研究中心（Digsum）

  https://www.umu.se/en/centre-for-digital-social-research/

(1) 关于DHNB

北欧与波罗的海地区数字人文（Digital Humanities in the Nordic and Baltic Countries, DHNB）是一个致力于在人文学科、社会科学及艺术领域内，推动学术界与文化遗产机构间跨境数字学术合作的协会。DHNB在共同的区域社群中汇集了广泛的研究路径——从解释性与理论性工作，到计算分析与文化分析。

DHNB是一个覆盖面广泛的综合协作平台，不偏重某一种传统或学科，会员的研究方向覆盖完整的研究谱系，包括：

• 对数字文化的解释性与批判性路径

• 计算人文学与大规模数据分析

• 文化分析及文化变迁的定量研究

• 创意实践以及研究与艺术交叉领域的工作

(2) 核心活动

①年会：年会是北欧—波罗的海数字人文社群的主要聚会场所。会议采用分专题赛道的议程设置，各细分领域社群既可深耕自身的研究方法，也能参与共同的跨学科对话。

②灵活的出版模式：不同类型的工作适合不同的出版节奏，DHNB会议录可兼顾两种方式：

• 会前会议录：面向已完成的成熟研究成果，经同行评审的论文在会议召开前正式出版。

• 会后会议录：面向可通过会议交流打磨完善的研究，作者会前提交摘要，会后提交完整论文。

• 两种出版路径均被视为数字人文领域的正式学术成果。

(3) 区域工作组：

DHNB的工作通过聚焦于北欧—波罗的海背景下数字人文特定方面的工作组全年持续进行，例如数字人文教育和GLAM（美术馆、图书馆、档案馆、博物馆）。

(4) 定位

DHNB是北欧—波罗的海地区数字人文的区域性基础设施，欢迎为之做出贡献的研究人员、图书馆员、博物馆工作者、档案工作者及艺术家加入。

(5) 历史

北欧国家数字人文（Digital Humanities in the Nordic countries，DHN）于2015年4月21日在奥斯陆成立。首届DHN会议于次年3月举行。在2020年10月22日召开的年度全体会议上，DHN成员批准将名称更改为“北欧与波罗的海地区数字人文”（Digital Humanities in the Nordic and Baltic countries，简称 DHNB）。

以上会议征稿内容来自DHNB官方网站：

https://dhnb.eu/conferences/dhnb2027/

更多征稿详情请进官网查询，如需转载请后台私信联系

编译｜周柃妍

校对｜洪冰凤

排版｜魏翔

召集人：

陈镱文 西北大学科学史高等研究院教授；

朱锁玲 南京农业大学人文与社会发展学院教授

召集人：

邓 君 吉林大学商学与管理学院教授；

何 捷 哈尔滨工业大学（深圳）建筑学院城乡规划系教授

召集人： 

王玉珏 武汉大学文化遗产智能计算教育部哲学社会科学实验室副主任、信息管理学院教授

陈 涛 中山大学信息管理学院副教授

召集人：

苏日娜 中山大学图书馆副研究馆员

李永卉 江苏大学法学院副教授

召集人：

徐孝娟 安徽大学管理学院教授；

陈 静 南京大学艺术学院副教授

召集人：

王晓光 武汉大学信息管理学院院长、文化遗产智能计算教育部哲学社会科学实验室主任、教授，中国索引学会数字人文专委会主任；

那日苏 内蒙古师范大学科学技术史研究院党委书记、教授

召集人：

范学成 内蒙古自治区数融民族文化产业研究院数字内容生产中心主任；

艾胜英 中国传媒大学教授、北京漫画学会副会长

召集人： 

李 惠 南京农业大学人文与社会发展学院副教授；

严承希 中国人民大学信息资源管理学院讲师

召集人：

王 蕾 中山大学数字人文实验室主任、图书馆副馆长、国家文化遗产与文化发展研究院副院长、研究馆员，中国索引学会常务理事；

王 琳 杭州电子科技大学中国科教评价研究院副院长、教授

召集人：

王晓光 武汉大学信息管理学院院长、文化遗产智能计算教育部哲学社会科学实验室主任、教授，中国索引学会数字人文专委会主任；

那日苏 内蒙古师范大学科学技术史研究院党委书记、教授

召集人：

位 通 北京大学信息管理系助理教授、数字人文研究中心研究员；

周树斌 内蒙古师范大学科学技术史研究院科技遗产与数字人文研究所所长、校聘研究员

召集人：

赵宇翔 南京大学信息管理学院教授；

宋士杰 河海大学商学院副教授

召集人：

桑 海 《数字人文》编辑部副主编；

张艺蕾 Knowledge Organization责任编辑

《数字人文学刊》（Digital Scholarship in the Humanities，简称DSH）是一本国际性的、同行评审的期刊，发表关于人文学科中所有数字学术方面的原创研究，包括但不限于当前被称为数字人文学科的领域。主要发表长篇与短篇论文、研究报告，内容涵盖理论、方法、实验与应用研究，兼及书评等。本期内容将选取《数字人文学刊》2026年第2期（Volume 41, Issue 2 June 2026）中的10篇论文进行介绍。

01

摘要：本研究探讨 AIGC 技术的应用路径，以 ChatGPT-4 与 MidJourney 6.0 为核心工具，针对中国神话典籍《山海经》开展视觉图像的设计与生成研究。通过系统化的实验设计，本研究构建了 ChatGPT 与 MidJourney 之间的双向人机协作机制，形成了一套标准化的生成工作流。研究结果表明，ChatGPT-4 与 MidJourney 6.0 能够生成兼具高度写实性与艺术表现力的视觉图像，忠实还原《山海经》的标志性元素。此外，本研究通过提示词权重调整、参数优化、多轮迭代等质量管控手段，将图像质量管理从事后修正转向全流程优化。但该方法在处理复杂神话文本与精细细节方面仍存在局限，需设计人员介入以提升生成准确度。本研究揭示了 AIGC 在神话艺术创作领域的应用潜力，也为传统文化的当代表达开辟了新路径。

Abstract: This study explores the application of AIGC technology, using ChatGPT-4 and MidJourney 6.0 as primary tools to design and generate visual imagery based on the Chinese mythological anthology, the Classic of Mountains and Seas (Shan Hai Jing). Through a systematic experimental design, this study established a bidirectional human–AI collaborative mechanism between ChatGPT and MidJourney, forming a standardized generative workflow. The results demonstrate that ChatGPT-4 and MidJourney 6.0 can produce highly realistic and artistically expressive visual images, faithfully reproducing the iconic elements of the Classic of Mountains and Seas. Moreover, through quality control measures such as prompt weight adjustment, parameter optimization, and multiple iterations, this study transformed image quality management from post-correction to process optimization. However, limitations persist in processing complex mythological texts and intricate details, requiring designer intervention to enhance accuracy. This study highlights the potential of AIGC in mythological art creation and offers new avenues for the modern expression of traditional culture.

图 1 蠃鱼最终生成视觉图像

Figure 1.Final Visual Image Generation of Luoyu.

02

摘要：本文构建了一套多模态检索增强生成（RAG）系统，用于中国基诺族传统知识（TK）的数字化保护。基诺族是人口较少的原住民族群，其知识主要通过口耳相传、仪式实践与在地生态经验代代传承。该系统整合文本、音频与图像多类数据，采用 m3e-base 模型生成向量嵌入，依托 Facebook AI 相似度搜索工具（FAISS）实现语义检索。系统基于 Flask 框架搭建后端以支持跨模态查询，由 OpenAI 系列模型完成关键词提取与内容生成。系统通过 Docker 与 Cloudflare Tunnel 部署，嵌入 WordPress 界面面向公众开放使用。除技术实现外，本研究还探讨了数据采集、知识产权与文化真实性层面的挑战。研究结果表明，人工智能驱动的多模态检索能够为传统知识的可持续传承提供支撑，也可为未来数字遗产基础设施建设提供参考。

Abstract: This article presents a Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for the digital preservation of traditional knowledge (TK) from the Jino ethnic group in China, a small indigenous community whose knowledge is primarily transmitted through oral narratives, ritual practices, and place-based ecological experience. The system integrates text, audio, and image data, using the m3e-base model for embedding generation and Facebook AI Similarity Search for semantic search. A Flask backend supports cross-modal queries, with OpenAI models handling keyword extraction and generation. Deployed via Docker and Cloudflare Tunnel, the system is embedded in a WordPress interface for public access. Beyond implementation, the study addresses challenges in data collection, intellectual property, and cultural authenticity. Results indicate that AI-driven multimodal retrieval can support sustainable TK transmission and inform future digital heritage infrastructures.

图 2 蓝色边界内为基诺族主要聚居地 —— 基诺族乡地图。该区域位于云南省西双版纳州，生物多样性丰富，孕育了深厚的原住民生态知识体系。

Figure 2.Map of Jino Township, the primary settlement area of the Jino people, shown within the blue boundary. Located in Xishuangbanna, Yunnan Province, this region is characterized by high biodiversity and rich Indigenous ecological knowledge.

03

摘要：传统方志中的中国物产记载是文化遗产的重要组成部分。近年来人工智能技术的发展，为这类遗产的保护与利用开辟了新路径。本文介绍了专为中国物产领域定制的大语言模型（LLM）系列，包含基座模型、对话模型与推理模型，统称为中国物产大语言模型系列。该系列模型验证了大语言模型应用于中国物产知识智能化处理的可行性，为文化遗产研究提供了技术范式与工具体系。

本文首先构建了规模达 10 亿字符的混合预训练数据集，数据来源于各类中国物产历史文献。基于该数据集，研究团队对通义千问（Qwen）开源基座模型开展领域适配性持续预训练，最终研发出中国物产知识专用模型，涵盖基座模型、对话模型与推理模型三类。后续模型以 API 服务与网页应用的形式部署，支撑中国物产相关的自动化文本处理与知识问答服务。

本文是首个面向物产类文化遗产领域开发专用大语言模型的研究尝试。研究进一步证实，持续预训练、指令微调、数据蒸馏、长思维链微调与检索增强生成等技术，能够有效提升物产信息服务质量。研究结果凸显了人工智能时代大语言模型推动文化遗产传承与保护的应用潜力。

Abstract: Chinese local product records in traditional gazetteers constitute a vital component of cultural heritage. Recent developments in artificial intelligence (AI) have opened up new avenues for the preservation and utilization of such heritage. This article introduces the large language models (LLMs) tailored to Chinese local products, comprising a base model, a chat model, and a reasoning model collectively referred to as the Chinese local product LLM series. These models validate the feasibility of applying LLMs to the intelligent processing of Chinese local product knowledge and provide both a technical paradigm and toolset for cultural heritage research. This article first constructs a hybrid pre-training dataset containing one billion characters, drawn from historical texts on Chinese local products. Leveraging this dataset, the Qwen open-source base models underwent further pre-training for domain adaptation, leading to the development of specialized models for Chinese local product knowledge, including a base model, a chat model, and a reasoning model. These models are subsequently deployed as API endpoints and web applications to support automated textual processing and knowledge-based question answering services related to Chinese local products. This article marks the first attempt to develop LLMs specifically for the domain of cultural heritage with a focus on local products. It further demonstrates the effectiveness of continued pre-training, instruction tuning, data distillation, long-chain-of-thought fine-tuning, and retrieval-augmented generation in improving the quality of local product information services. The findings underscore the potential of LLMs to advance both the preservation and protection of cultural heritage in the AI era.

图 3 中国物产大语言模型构建与应用框架

Figure 3.Framework for constructing and applying the Chinese local product large language models

04

摘要：中国小说的高潮章节是冲突发展至紧张激烈阶段的内容。高潮章节决定了主人公的命运、情节的走向与故事的结局，在中国小说中占据核心地位。如何快速准确地识别高潮章节，对于激发读者阅读兴趣具有重要意义。

中国小说的高潮章节具备两个典型特征：剧烈的情节波动与显著的主人公情感变化。据此，本文以《射雕英雄传》为语料，基于一系列深度学习模型，提出了一种同时兼顾章节情节波动与主人公情感变化的高潮章节识别模型。章节情节波动与主人公情感变化可分别通过章节情节波动曲线与主人公情感变化曲线进行刻画；将两条曲线融合可得到章节差值曲线，以此为依据即可判定小说的高潮章节。

在实验语料上的对比实验结果表明，与现有模型相比，本文提出的模型性能更优，F1 值达到 87.50%。消融实验结果显示，纳入主人公情感变化特征的模型，其 F1 值比仅考虑章节情节波动的模型高出 9.41%。

Abstract: The climax chapter of a Chinese novel is the part where the conflict develops to be tense and sharp. Such a chapter determines the fate of the main character, the development of the plot, and the end of the story, which makes it crucial to a Chinese novel. How to quickly and accurately recognize the climax chapter is important to attract readers’ interest. The climax chapter of a Chinese novel has two distinctive characteristics: dramatic development of plot fluctuation and sentiment changing of the main character. Therefore, this paper tries to propose a model to recognize the climax chapter, which both considers the plot fluctuation of a chapter and the sentiment changing of the main character on the corpus The Legend of the Condor Heroes (射雕英雄传), based on a series of deep learning models. The plot fluctuation of a chapter and the sentiment changing of the main character can be, respectively, depicted as plot fluctuation curve of a chapter and sentiment changing curve of the main character. The chapter difference curve can be drawn by combining the above two curves and based on which the novel climax chapter can be determined. Comparative experimental results on the experimental corpus show that, compared to existing models, the performance of the model proposed in this paper is much better, its F1 value arriving at 87.50 per cent. Ablation experiment results show that the F1 value of the model considering sentiment changing of main character is 9.41 per cent higher than that of the model considering the plot fluctuation of a chapter.

图 4 研究框架

Figure 4.Research Framework.

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摘要：随着人工智能技术的社会渗透不断加深，主流媒体通过新闻框架塑造公众认知的作用日益凸显。但现有研究长期受西方中心视角局限，非西方语境下的人工智能话语建构机制研究仍存在明显空白。

本研究以 2017—2024 年中国主流媒体的人工智能相关新闻报道为语料，采用主题模型网络分析、道德基础分析与语言学分析相结合的混合研究方法，系统解构中国语境下主流媒体的人工智能技术叙事策略。研究发现：第一，媒体构建了 “政治与经济““社会”“革新”“合作” 四大框架，其结构细节反映出技术话语与国家战略的深度耦合。第二，道德话语呈现出以 “权威 / 颠覆”“忠诚 / 背叛” 维度为核心的中国特征，其历时性演变与疫情治理、民族主义强化等语境因素相关。第三，媒体通过述谓与隐喻相结合的语言策略，将人工智能塑造为可调控的国家发展工具，同时弱化了技术的复杂性与风险。

本研究不仅揭示了技术社会化进程中意识形态与话语策略的互构机制，也以非西方视角为全球人工智能治理研究提供了中国经验参考。

Abstract: With the deepening social penetration of artificial intelligence (AI) technology, mainstream media’s role in shaping public cognition through news framing has become increasingly prominent. However, existing research has long been constrained by Western-centric perspectives, leaving significant gaps in exploring the discourse construction mechanism related to AI in non-Western contexts. This study seeks to systematically deconstruct the mainstream media narrative strategies on AI technology in the Chinese context, by employing a hybrid methodology combining Analysis of Topic Model Networks, Moral Foundation Analysis, and linguistic analysis and using AI-related news reports from 2017 to 2024 in Chinese mainstream media as a corpus. The findings suggest that, first, the media have constructed four frames of “Politics and Economy,” “Society,” “Revolution,” and “Cooperation,” whose structural details reflect the deep coupling between technological discourse and national strategies. Second, moral discourse demonstrates Chinese characteristics prioritizing dimensions of Authority/Subversion and Loyalty/Betrayal, whose diachronic growth correlates with contextual factors such as pandemic governance and nationalist reinforcement. Third, through the combined linguistic strategies of predication and metaphor, media narrate AI as a manipulable national development tool while downplaying technological complexity and threats. This study not only reveals the mutual-construction mechanism between ideology and discursive strategies in technological socialization, but also provides Chinese empirical references for global AI governance research through a non-Western perspective.

图 5 主题网络

Figure 5.The topic network.

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摘要：中国外销水彩画（CEW）是 18 至 19 世纪面向欧美市场创作的绘画品类，契合西方消费者的审美偏好。这类作品融合中西方绘画技法，细致描绘了晚清时期中国的传统职业、风俗民情、动植物、建筑与山水风貌，形成了独特的艺术风格。

本文介绍了维多利亚与阿尔伯特博物馆（V&A）与伦敦大学学院的合作研究成果。研究以 V&A 馆藏中国外销水彩画为核心对象，提出了一套研究中国外销艺术的新型数字人文研究模式，该模式由多个模块构成：第一，基于入藏档案与数字化图像，分析馆藏目录元数据与征集记录，梳理藏品的收藏历史与文献记载的流传脉络；第二，运用深度学习方法对 2350 幅画作进行主题分类；随后开展半自动图像标注与深度分析，探究图像志主题及其历史演变规律。图像志研究发现，1840 年前后 V&A 馆藏的图像图像志分布存在显著变化，为研究这一时期的中英文化互动与全球贸易史提供了基于藏品的新视角。该研究模式不仅助力 V&A 馆藏中国外销水彩画的深度分析，也为未来中国外销艺术及相关领域研究提供了新路径。

Abstract: Chinese Export Watercolours (CEW) is a type of painting created for export to European and North American markets during the eighteenth and nineteenth centuries, which catered to Western consumers’ aesthetic tastes. These paintings blend Chinese and European painting techniques, depict detailed traditional Chinese occupations, customs, plants, animals, architectures, and landscapes of the late Qing Dynasty, and they form a unique artistic style. This article introduces collaborative research between the Victoria and Albert Museum (V&A) and University College London. By focusing on the V&A CEW collection, this article presents a new digital humanities research model for studying Chinese export art, which comprises different parts. First, based on the acquisition archives and digitized images, the study analyses its catalogue metadata and acquisition records to trace the collecting history and documented provenance. Secondly, it classifies 2,350 paintings by themes using deep learning methods. It then conducts semi-automatic image annotation and in-depth analysis to explore the iconographies and their evolution in history. The findings reveal a changing iconography distribution before and after 1840 within the V&A holdings, offering new, collection-based insights into Sino-British cultural interactions and global trade history during this period. The model not only contributes to in-depth analysis of the V&A CEW collection but also provides a new way for future research on Chinese export art and beyond.

图 6 V&A 博物馆馆藏中国外销水彩画入藏方式的

年代分布

Figure 6.Chronological distribution of collection means for Chinese export watercolours in the V&A Museum.

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摘要：本研究结合文献分析与量化数据挖掘方法（K-prototypes 算法、层次聚类），对中国剪纸的造型、技法、文化内涵等核心特征进行分类，揭示其内在分类规律与文化意蕴，为数字化保护与创新设计策略提供支撑。

研究结果表明，K-prototypes 算法能够有效整合剪纸技法与文化语义特征（轮廓系数 = 0.75），可将 128 份样本划分为三类：第一类（46 份）以高复杂度对称纹样为主，承载着儒家中庸的哲学隐喻；第二类（43 份）以阳刻表现生命主题为核心特征，体现了道家的自然观；第三类（39 份）以民俗符号为核心，凝聚着集体文化记忆。

研究成果既弥补了现有定性分析的不足，也为传统艺术数字化保护与文创产业发展提供了理论依据与方法支撑，同时推动了传统文化与现代科技的融合。

Abstract: This study integrates literature analysis and quantitative data mining (K-prototypes, hierarchical clustering) to classify Chinese paper-cutting’s core features (modeling, techniques, cultural implications), revealing inherent classification rules and cultural connotations for application in digital preservation and innovative design strategies. The results show that K-prototypes algorithm can effectively integrate paper-cutting techniques and cultural semantic features (silhouette coefficient = 0.75), and divide 128 samples into three categories: Class 1 (n = 46) is mainly composed of high-complexity symmetrical patterns, which carries the Confucian philosophical metaphor of the golden mean; Class 2 (n = 43) is characterized by the theme of life engraved in the positive engraving, which reflects the Taoist view of nature; Class 3 (n = 39) takes folk symbols as the core and embodies the collective cultural memory. The research results not only fill the shortcomings of the existing qualitative analysis, but also provide a theoretical basis and method support for the digital protection of traditional art and cultural and creative industries, and at the same time promote the integration of traditional culture and modern science and technology, and promote the development of cultural and creative industries.

图 7 二值化处理后的图像

Figure 7.The image after binarization.

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摘要：空间研究方法融入历史学研究，将地理作为分析框架与认识论视角，重塑了传统历史叙事。本文将历史地理信息系统（HGIS）与空间认识论路径相结合，探讨异质性历史文献如何通过空间维度实现对齐与解读。

本研究借助 CHMap 与 LoGaRT 平台，将地方志、土地测绘图、基于 IIIF 的开放地图资源等多元史料进行空间化处理，并选取两个形成对照的案例展开分析：一是长江荆江河段的江心沙洲演变与洪水过程，二是浙江嘉兴儒学物质载体的时空分布。案例研究表明，空间对齐具有双向作用：既能还原史料中内嵌的空间属性，又能生成跨领域的新型关联性知识。

通过为异质数据建立统一的空间坐标系，本研究验证了空间作为知识对齐机制的方法论价值，并将空间重构确立为历史知识生产的认识论框架。

Abstract: The integration of spatial methodologies into historical research has reshaped traditional narratives by foregrounding geography as both an analytical framework and an epistemological lens. This paper combines Historical GIS (HGIS) with a spatial epistemological approach to investigate how heterogeneous historical sources can be aligned and interpreted through space. Using the CHMap and LoGaRT platforms, this study spatializes diverse materials, including local gazetteers, land survey maps and IIIF-based open map resources, and examines two contrasting case studies: the evolution of riverine sandbanks and flood processes along the Jingjiang section of the Yangtze River, and the spatiotemporal distribution of the material embodiments of Confucian learning in Jiaxing, Zhejiang Province. These cases demonstrate that spatial alignment operates bidirectionally: it both restores the spatial attributes embedded in historical sources and generates new relational knowledge across domains. By establishing a shared spatial coordinate system for disparate data, the study validates the methodological value of space as a mechanism of knowledge alignment and positions spatial reconstruction as an epistemological framework for historical knowledge production.

图 8 《湖北全图》（1862 年）与《湖北舆地图》（1901 年）中的长江河道

数据来源：《湖北全图》（1862 年），美国国会图书馆，数字编号：g7823h.ct002593《湖北舆地图》（全称《光绪湖北舆地图》，1901 年），柏林国家图书馆，链接：https://digital.staatsbibliothek-berlin.de/werkansicht?PPN=PPN334622922X&PHYSID=PHYS_0001。

本图通过 IIIF JSON 接口从美国国会图书馆获取 1862 年《湖北全图》，在 CHMap 平台完成空间配准后，与柏林国家图书馆藏 1901 年《湖北舆地图》进行对比，局部放大区域呈现了长江沿线沙洲分布的差异。

Figure 8.The Yangtze River channel in the Complete Map of Hubei Province (1862) and the Topographic Map of Hubei (1901). Data Sources: Complete Map of Hubei Province (1862), Library of Congress, Digital ID: g7823h.ct002593. Guangxu Hubei Yutu, Berlin State Library, https://digital.staatsbibliothek-berlin.de/werkansicht?PPN=PPN334622922X&PHYSID=PHYS_0001. The Complete Map of Hubei Province (1862), retrieved from the Library of Congress via IIIF JSON and spatially registered in CHMap, is compared with the Topographic Map of Hubei (1901) from the Staatsbibliothek zu Berlin. Enlarged sections highlight differences in sandbank distributions along the Yangtze River.

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摘要：人工智能图像生成技术的普及，为时尚遗产与文化身份的保护带来了机遇与挑战。本研究提出多维度保真度评估框架（MDFA），将计算感知相似度（以 LPIPS 指标衡量）与专家评分的文化特征一致性（CFC）相结合，以此评估 AI 复刻历史服饰的能力。

将该框架应用于 Gemini 与 ChatGPT 生成的 15 套服饰后，研究发现自动化指标与人工判断结果存在差异。AI 生成的内容通常能达到较高的感知相似度，但在文化核心细节的还原度上表现不稳定。因此，这类工具有导致文化扁平化与文化误读的风险，对非西方服饰的还原问题尤为突出。例如，AI 在还原清代服饰的象征纹样与印尼蜡染的纹理质感时表现不佳。

本文提出，应在虚拟档案建设中引入伦理调节机制，强调透明度、语境化与专家监督，确保 AI 成为守护多元时尚遗产的负责任工具。识别与修正 AI 生成内容的失实与伪造问题提供了思路，为数字遗产鉴证领域的未来研究指明了方向。

Abstract: The proliferation of artificial intelligence (AI) image generation presents both opportunities and challenges for preserving fashion heritage and cultural identity. This study aims to evaluate AI’s capacity to replicate historical fashion by introducing the Multi-Dimensional Fidelity Assessment (MDFA) framework, which combines computational perceptual similarity (LPIPS) with expert-scored cultural feature concordance (CFC). Applying MDFA to 15 ensembles generated by Gemini and ChatGPT, findings reveal a divergence between automated metrics and human judgment. While AI often achieves high perceptual similarity, fidelity to culturally significant details is inconsistent. Consequently, these tools risk cultural flattening and misrepresentation, especially for non-Western attire. For example, AI struggled with symbolic motifs on a Qing Dynasty robe and Indonesian batik textures. The paper argues for ethical mediation in virtual archives by emphasizing transparency, contextualization, and expert oversight to ensure AI serves as a responsible tool in safeguarding diverse fashion legacies. In turn, the findings provide insights into identifying and addressing falsifications and outline directions for future research in digital heritage forensics.

图 9 印尼传统服饰真品（左）与 ChatGPT（右）、Gemini（中）生成版本的对比。本图由作者整理，真品原图来自大都会艺术博物馆。

注：两款 AI 模型均难以复刻具有文化特异性的服饰廓形、蜡染纹理与标志性纹样，凸显了 AI 生成内容存在较高的文化误读风险。

Figure 9.Comparison of Authentic Indonesian Ensemble (Left) with AI-Generated Versions from ChatGPT (Right) and Gemini (Middle). Compiled by authors, the authentic original from the Metropolitan Museum of Art.

Note. Both AI models struggled to replicate culturally specific silhouettes, batik textures, and recognizable motifs, illustrating a high risk of cultural misrepresentation.

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摘要：本文提出了一套基于网络方法的清代（1644–1912）学术社群分析框架，引入 “湮没的学术社群” 概念，用以识别那些结构上具有凝聚力、却被史学研究忽略的知识群体。

本研究以《清儒学案》为核心史料，辅以中国历代人物传记资料库（CBDB）与中国历史地理信息系统（CHGIS），重建了江南地区约 1300 位学者之间的 3000 余条学术交游关系。研究提取了师承、交游、书信往来等关系，对其进行结构化编码后，构建为动态时序网络。该研究框架结合动态聚类与静态 Louvain 社群发现算法：动态聚类用于追踪社群的长期聚合过程，静态 Louvain 算法用于揭示跨时空的潜在社群分组。

研究表明，清代知识社群并不总是与既定学派或地域流派一一对应；关系密度与互动结构更能解释学术凝聚力的形成。通过识别网络中的 “湮没社群”，本研究对传统的思想分类与谱系分类提出了挑战，并从关系视角对学术归属进行了重新定义。从更广泛的层面看，本研究为历史知识网络分析提供了一套可迁移的研究模型，可应用于其他时期与其他语料。该方法是对思想史领域文本与概念研究方法的补充，也拓展了数字人文在历史语境下绘制知识传播图谱的工具体系。

Abstract: This article proposes a network-based framework for analyzing scholarly communities in Qing China (1644–1912), introducing the concept of “lost scholarly communities” to identify structurally cohesive but historiographically overlooked intellectual groups. Drawing on Qingru Xue’an (清儒學案, Cases of Qing Confucian Learning) as the primary source, supplemented by China Biographical Database and China Historical Geographic Information System, the study reconstructs over 3,000 academic relationships among approximately 1,300 scholars in the Jiangnan region. These relationships—spanning mentorship, social interaction, and correspondence—are extracted, structurally coded, and transformed into a dynamic temporal network. The methodological framework combines dynamic clustering to track the longitudinal aggregation of communities with static Louvain-based detection to reveal latent groupings across space and time. The study demonstrates that Qing intellectual communities did not always align with named schools or regional factions; instead, relational density and interactional structure better account for the emergence of scholarly cohesion. By identifying “lost communities” within the network, the research challenges conventional ideological or genealogical classifications and offers a relational redefinition of academic affiliation. More broadly, it provides a transferable model for historical knowledge network analysis, applicable to other periods and corpora. This approach complements textual and conceptual methods in intellectual history while expanding the digital humanities tool kit for mapping knowledge circulation in historical contexts.

图 10 清代学术社群网络可视化图

每个节点代表一位学者，节点大小反映学者的连接数（度中心性）；方形节点为全网络中度中心性排名前二十的学者；颜色对应 Louvain 算法识别出的社群聚类（C0–C15），与表 4 一致；连线代表学术关系（如书信往来、师承、合作），核心或代表性人物标注了姓名。

Figure 10.Network Visualization of Qing Academic Communities. Each node represents a scholar; node size reflects the scholar’s number of connections (degree centrality). Square nodes denote the top twenty scholars by degree across the full network. Colors correspond to Louvain-detected clusters (C0–C15), matching Table 4. Edges indicate academic relationships (e.g. correspondence, mentorship, collaboration). Names are labeled for central or representative figures.

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