機器學習與日本研究的對話：以中國社會科學院《日本學刊》為例

篇名

機器學習與日本研究的對話：以中國社會科學院《日本學刊》為例

作者姓名

邵軒磊

頁碼

77-105

DOI

10.6163/TJEAS.202012_17(2).0003

摘要

以往對某一人文知識領域的研究，往往受限研究者的個人時間與體悟靈感，如何有效率的使用時間，一直是人文學者的難題。但若加入跨領域思維，在現代科技的幫助之下，吾人可以使用數位工具對某一領域做出宏觀視角，幫助學者歸納「大量知識」。具體而言，本文嘗試結合跨領域研究手法，機器學習（Machine Learning, ML）與自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）等，來處理《日本學刊》（中國社科院日本研究所學誌）之三十七年間二三三七篇論文，並歸納《日本學刊》研究論文的「發表類型」、各類代表性關鍵字有哪些，與各年的「發表取向」有什麼變化。本文成功實做大量中文長文本的文字解析，並能抽取其中資料訊息，並將流程半自動化，可以達到輔助研究者快速大量理解訊息。本文能抽取出高產作者、高產機構、歷年發表情形以及日本研究的主要七類範疇「金融經濟、政治、管理、文學思想、文化社會、國際關係、社會經濟」。本研究期望能提供讀者對於某個知識領域的遠程宏觀視角，以此跨領域方式研究「東亞文明」，將讓研究者開啟更多可能性。

關鍵字

日本研究、機器學習、自然語言處理、文字探勘、知識社群

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