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提高人工智能时代口述史研究水平
http://www.CRNTT.com   2024-07-30 17:28:42


  中评社北京7月30日电/据人民日报报导,作为一门古老的学科,历史学的旺盛生命力源于其开放性。习近平总书记指出:“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。”当前,人工智能在语音识别、自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识图谱、机器翻译、大数据挖掘等方面的突破与应用,不仅深刻改变着人类社会的方方面面,也为历史学的繁荣发展插上了数字翅膀,注入了新的生机与活力。作为历史学的分支学科,口述史也迎来了人工智能带来的前所未有的机遇与挑战。我们要积极拥抱新技术,用创新的眼光和开放的胸襟去探索人工智能在口述史研究中的具体应用路径,把握好人工智能在采集、整理、保存、分析、传播等环节对口述史研究的赋能作用。

  在采集环节,人工智能有望彻底改变传统的访谈模式,实现口述史采集的智能化。以访谈形式采集、整理与保存口述者的历史记忆,并呈现口述者亲历的历史真实,是口述史研究的重要旨归。随着自然语言处理、知识图谱、情感计算等技术的进步,目前已经开发出一批虚拟访谈助理、对话式助理等人工智能系统。这些人工智能系统以人机对话的方式与受访者互动,根据受访者的特点自动生成个性化访谈提纲,并根据访谈进程实时调整问题的内容和顺序。此外,虚拟现实和增强现实等沉浸式技术可以让受访者“穿越”回特定的时空情境,身临其境地重温当年的人和事,为口述史采集营造身临其境的氛围,激发受访者更多的记忆和情感共鸣。

  在整理环节,人工智能在转录、编目和索引等方面显着提高效率和质量,实现口述史整理的自动化。在口述史研究中,对访谈内容的整理至关重要,无论是文献整理、文字整理还是影音整理,都有着一套严格的操作规程。随着语音识别、自然语言处理、知识图谱等技术的发展,口述史整理全流程的自动化处理日益成为可能。在转录方面,智能语音识别程序可以自动将口述音频转化为文本,并进行智能标点、分段、生成时间戳和说话人标记等处理,大幅提高转录效率,同时也降低了人工转写的成本与错误率。在编目和索引方面,自然语言处理和知识图谱技术通过命名实体识别、关键词提取、主题聚类等算法,能够自动识别和提取口述史资料中的主题、关键词、人名、地名、时间等重要信息,按照预定义的规则和标准生成元数据,建立资料目录和索引。

  在保存环节,人工智能改变口述史的保存方式和管理模式,进而提升其安全系数、管理效率与利用水平。海量口述史资料的数字化保存面临诸多挑战,如存储空间不足、检索效率低下与数据安全隐患等。人工智能为破解这些难题提供了新思路与新方法。比如,智能化的数据压缩和存储技术可以大幅降低口述史资料的存储成本,区块链技术等可以为相关资料提供更加安全可信的存储环境;人工智能可以自动提取口述史资料的语义特征,构建多维度、细粒度的索引,实现智能化检索,从而显着提升其利用效率。人工智能的有效应用使得海量口述史资料长期保存和智能化管理更为便利、可行,从技术层面延续了口述史的生命力。 


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