“碼庫思”的版本间的差异

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 碼庫思 是個由何浩洋和魏希德開發的 線上 工具和 平台, 由歐洲研究委員會(ERC)和「數據挖掘挑戰」(Digging into Data) 它實現了對中國歷史 文本 中名 自動 和人工 標記,包括人 地名 、時間 信息和官名 思也為[[中國哲學書電子化計劃]]提供 了一個插件 ,使 得這個網站上的 本可 以直接輸出到碼庫思系統去處理。
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 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 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「 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 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 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 使 用者分享、討論使用案例與操作經驗。開發 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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以直接輸出到碼庫思系統去處理。
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2018年7月2日 (一) 08:39的最新版本

碼庫思(MARKUS)為文本標記與分析線上平台,功能多元,包括:

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。

2.可自訂標記,並手動標記自訂的多種語言關鍵詞。

3.以文本分析工具「詞夾子(keyword clipper)」自動生成關鍵詞。

4.可彈性篩選所標記資訊

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。

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。

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。

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「中國哲學書電子化計劃(Chinese Text Project)」便捷匯入文本。

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)。

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PALLADIO, PLATIN, DOCUSKY, 與 COMPARATIVUS等。


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Github.

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。 以直接輸出到碼庫思系統去處理。


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