《表2 明代“王鏊”的近邻人物及关系分析》

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《面向数字人文的人物分布式语义表示研究——基于CBDB数据库和古籍文献》

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传统人物查询一般是基于关键字匹配，因而无法推荐与目标人物相关的近邻人物。通过网络表示学习将人物向量化之后，可以由向量距离计算人物之间的相关度，由此能快速检索与每个历史人物密切相关的人物并进行推荐。本文模型的参数主要是p、q、h，其中p控制随机游走的广度，q控制随机游走的深度，h控制窗口大小。以明代中叶著名政治家和文学家“王鏊”为例，考察不同参数设置对人物语义学习的影响，并根据循证史料对结果作归类分析，如表2所示。