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
附加檔案
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