文献类型：期刊文章

作　　者：刘忠宝[1,2] 党建飞[2] 张志剑[2]

Liu Zhongbao;Dang Jianfei;Zhang Zhijian(Key Laboratory of Cloud Computing and Internet-of-Things Technology(Quanzhou University of Information Engineering),Fujian Province University,Quanzhou 362000;School of Software,North University of China,Taiyuan 030051)

机构地区：[1]云计算与物联网技术福建省高等学校重点实验室(泉州信息工程学院),泉州362000 [2]中北大学软件学院,太原030051

出　　处：《图书情报工作》

基　　金：国家社会科学基金一般项目"大数据环境下面向图书馆资源的跨媒体知识服务研究"(项目编号:19BTQ012)研究成果之一。

年　　份：2020

卷　　号：64

期　　号：11

起止页码：116-124

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的/意义]《史记》是我国第一部纪传体史书,几乎囊括黄帝时代到汉武帝元狩元年3000多年的重大历史事件。如何快速准确地发现这些历史事件及其之间的内在联系,对于透过历史现象、揭示历史实质以及发现历史规律具有重要意义。[方法/过程]在BERT模型和LSTM-CRF模型的基础上,提出面向《史记》的历史事件及其组成元素抽取方法,并基于此构建《史记》事理图谱。[结果/结论]实验结果表明,利用所提方法抽取历史事件及其组成元素的F1值分别达到0.823和0.760。通过事理图谱能够发现蕴含在《史记》中鲜为人知的知识,这为文献学、历史学、社会学等领域专家开展研究提供必要的资料准备。

关 键 词：《史记》 历史事件抽取  事理图谱  BERT模型  双向长短期记忆网络  条件随机场

分 类 号：G256[图书情报与档案管理类]