图书情报与数字图书馆 面向数字人文的中国古代典籍词性自动标注研究——以SikuBERT预训练模型为例 标题: 面向数字人文的中国古代典籍词性自动标注研究——以SikuBERT预训练模型为例作者: 耿云冬,张逸勤,刘欢,王东波第一作者: 耿云冬机构: 华中农业大学外国语学院,南京大学信息管理学院,南京农业大学信息管理学院期刊: 图书馆论坛发表日期: 2021-09-13论文摘要: 在深度学习技术和预训练语言模型不断发展背景下，文章探讨面向数字人文研究需求的古文典籍文本词性自动标注问题。以校验后的高质量《四库全书》全文语料作为训练集，构建SikuBERT预训练语言模型，在源自多领域的16部古文典籍文本上开展词性自动标注实验。结果表明：SikuBERT预训练语言模型在词性自动标注任务中表现优良，词性标签总体预测准确率达到89.64%。文章还展示了单机版“SIKU-BERT典籍智能处理系统”的词性自动标注功能设计及应用。关键词: SikuBERT; 数字人文; 自动标注; 词性; 预训练技术知网阅读链接: 点击跳转
