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数字媒体技术在数字博物馆中应用与发展被引量：1: 2014年; 在信息化时代,人们被越来越多地纳入数字化生存状态,逐步改变以往习惯的工作和生活方式。信息技术和互联网技术的高速发展,也为记录和保护文化遗产提供了新的手段。今天,传统博物馆的展示方式,由于受时间、空间的限制,无法满足参观者的个性化需求,而信息传播方式的革命,拆除了博物馆文化传播的壁垒,博物馆网站、数字化博物馆、数字博物馆、虚拟博物馆等的探索与实践,使博物馆文化的传播方式呈现出跨越式发展的趋势。; 田侃; 关键词：数字博物馆数字媒体技术虚拟博物馆博物馆事业信息传播方式文化传播

试论智慧博物馆模式中的藏品信息档案管理: 2022年; 智慧博物馆建设中,对博物馆藏品的管理已不局限于传统博物馆的藏品实物管理,对藏品所附带各项信息的管理尤其重要,所涉及相关部门之间的联系和沟通成为智慧博物馆建设的重中之重。本文对传统博物馆下藏品信息档案的内容进行解析,对智慧博物馆藏品信息档案的扩展性及管理模式进行探讨。; 梁冠男田侃; 关键词：博物馆藏品藏品管理信息档案

面向智慧文博的知识图谱构建综述被引量：4: 2022年; 知识图谱是大数据与人工智能交叉融合的一个研究热点,能抽取与表达数据中潜在的知识,进而支撑复杂的推理计算与多样化智能应用的构建。近年来,知识图谱在互联网、金融、医疗保险等领域展开初步应用,然而关于知识图谱与文博领域交叉融合的研究较少。以文化与科技融合创新为背景助力智慧博物馆建设,对当前文博知识图谱构建的背景及必要性进行论述,对近年来相关学者在该研究领域取得的成果进行总结分析,提出文博知识图谱系统的构建框架,阐述知识抽取与关系推理的相关方法与技术,总结基于知识图谱的相关应用以及文博知识图谱运营管理中可能面临的问题,并对文博知识图谱构建面临的挑战以及未来可能的工作方向进行分析与展望。; 赵卓田侃张殊张晨吴涛张浩然; 关键词：知识图谱知识抽取

基于预训练模型的文博数据命名实体识别方法被引量：1: 2022年; 在对文博数据进行知识图谱的构建时,从文本中抽取出有效的三元组尤为重要,因而命名实体识别成为挖掘文博数据的首要任务。传统的中文实体命名识别方法多采用深度神经网络模型,此类方法在对词进行向量化处理时只是将词映射成单一的词向量,并不能很好地表示词的多义性。预训练语言模型能够有效地对字进行向量化表示,将语义信息充分地结合。因此,针对文博数据提出一种基于BERT的预训练实体识别模型,采用BERT预训练模型进行词嵌入,通过利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型结合上下文信息来增强词向量的语义信息,然后利用条件随机场(CRF)模型进行解码。与传统长短期记忆(LSTM)网络和BiLSTM-CRF模型相比,该模型在微软公开数据集(MSRA)以及自行标注文博知识数据集上表现突出,在文博知识数据集中,模型的准确率达到93.57%,召回率达到75.00%,F1值达到73.58%。; 赵卓田侃张殊张晨吴涛姜丰游小琳; 关键词：命名实体识别知识图谱自然语言处理

一种基于卷积神经网络的文物知识关系抽取方法: 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的文物知识关系抽取方法，包括：获取文物数据集，并对文物数据进行预处理，得到预处理后的文物数据；通过Word2vec的Skip－gram模型对预处理后的文物数据进行词...; 田侃唐昌伦赵卓张殊张晨先兴平游小琳廖嘉欣

一种基于对比学习的关系抽取方法: 本发明涉及自然语言处理中关系抽取技术领域，具体涉及一种基于对比学习的关系抽取方法；包括构建基于对比学习的关系抽取模型；获取无标签文本数据集和带标签关系抽取数据，通过SciPy Parser工具处理分别得到无标签文本语义依...; 田侃赵卓张晨吴涛徐敖远崔灿一星李之赞梁威威

新一代人工智能技术对博物馆工作的启示与思考被引量：2: 2023年; 随着人工智能技术的快速发展,以ChatGPT为代表的生成式人工智能将会进一步提升各个行业和社会的智能化水平。在新一代人工智能技术的支撑下,博物馆在文化研究、宣传教育和观众服务等方面也将发生重大变革,逐步完成行业高质量的知识体系建设,解决博物馆教育资源匮乏、个性化不足以及绩效评价等问题,同时利用生成式人工智能的高互动能力,打通观众与博物馆的信息交互渠道,重塑博物馆服务机制,让优秀历史文化得到更好的传播。; 赵卓田侃吴涛; 关键词：人工智能博物馆发展文化研究信息交互

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田侃