“碼庫思”的版本间的差异
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| − | 碼庫思 | + | 碼庫思(MARKUS)為文本標記與分析 線上平台， 功能多元，包括： |
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| + | 1.自動識別與標記文本所含中國古代人名、地名、官職名與時代 資 訊。 | ||
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| + | 2.可自訂標記，並手動標記自訂的多種語言關鍵詞 。 | ||
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| + | 3.以 文本 分析工具「 詞 夾子(keyword clipper)」 自動 生成關鍵詞。 | ||
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| + | 4.可彈性篩選所 標記 資訊 | ||
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| + | 5.提供多種類線上參考資源協助文本解讀 ，包括 地理資訊、人物傳記資料，以及語言性與專門領域性辭典等。 | ||
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| + | 6.提供HTML、TEI等多樣檔案輸出格式，可確保標記成果與其他數位工具或平台相容。 | ||
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| + | 7.標記成果可連結中國 人 物傳記資料庫或TGAZ、TWGIS等地理資訊資料庫，將相關資訊合併匯入視覺化平台VISUS，以地圖、網絡圖像 、 表格 、時間 軸、圓餅圖、文字雲等工具以探索文本 。 | ||
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| + | 8.可藉外掛程式(plugin)由其他資料 庫 匯入各式文本。如內建Ctext Plugin，可自Donald Sturgeon「[https://ctext.org/zh 中國哲學書電子化計劃(Chinese Text Project)] 」便捷匯入文本。 | ||
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| + | 9.提供機器學習(machine learning)模組，提升大規模文本標記的準確率(precision)與召回率(recall)。 | ||
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| + | 10.自由註冊使用帳號，以彈性管理文本檔案，包括：利用關鍵詞或正規表達式批次標記多項文本；或將標記成果匯出至不同文本分析與視覺化平台，如[http://hdlab.stanford.edu/palladio/ PALLADIO], [http://platin.mpiwg-berlin.mpg.de/ PLATIN], [http://docusky.digital.ntu.edu.tw/DocuSky/ds-01.home.html DOCUSKY], 與 [https://dh.chinese-empires.eu/comparativus/ COMPARATIVUS]等。 | ||
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| + | 碼庫思 提供 上述功能中英文使用教學影片與說明手冊，並設有交流論壇 ， 供 使 用者分享、討論使用案例與操作經驗。開發 文 件(documentation)詳見[https://github.com/dHumanities/markus Github]. | ||
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| + | 碼庫思由何浩洋與魏希德共同開發，獲歐洲研究委員會(European Research Council)和「數據挖掘挑戰」計畫(Digging into Data)資助。「詞夾子」功能由臺灣大學項潔、杜協昌等提供；機器學習模組由苗聖法開發。 | ||
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2018年7月2日 (一) 08:39的最新版本
| 这是一篇小作品。你可以通过编辑或修订扩充其内容。 |
码库思(MARKUS)为文本标记与分析线上平台，功能多元，包括：
1.自动识别与标记文本所含中国古代人名、地名、官职名与时代资讯。
2.可自订标记，并手动标记自订的多种语言关键词。
3.以文本分析工具“词夹子(keyword clipper)”自动生成关键词。
4.可弹性筛选所标记资讯
5.提供多种类线上参考资源协助文本解读，包括地理资讯、人物传记资料，以及语言性与专门领域性辞典等。
6.提供HTML、TEI等多样档案输出格式，可确保标记成果与其他数位工具或平台相容。
7.标记成果可连结中国人物传记资料库或TGAZ、TWGIS等地理资讯资料库，将相关资讯合并汇入视觉化平台VISUS，以地图、网络图像、表格、时间轴、圆饼图、文字云等工具以探索文本。
8.可藉外挂程式(plugin)由其他资料库汇入各式文本。如内建Ctext Plugin，可自Donald Sturgeon“中国哲学书电子化计划(Chinese Text Project)”便捷汇入文本。
9.提供机器学习(machine learning)模组，提升大规模文本标记的准确率(precision)与召回率(recall)。
10.自由注册使用帐号，以弹性管理文本档案，包括：利用关键词或正规表达式批次标记多项文本；或将标记成果汇出至不同文本分析与视觉化平台，如PALLADIO, PLATIN, DOCUSKY, 与 COMPARATIVUS等。
码库思提供上述功能中英文使用教学影片与说明手册，并设有交流论坛，供使用者分享、讨论使用案例与操作经验。开发文件(documentation)详见Github.
码库思由何浩洋与魏希德共同开发，获欧洲研究委员会(European Research Council)和“数据挖掘挑战”计画(Digging into Data)资助。“词夹子”功能由台湾大学项洁、杜协昌等提供；机器学习模组由苗圣法开发。 以直接输出到码库思系统去处理。
