Historians, and in particular researchers in prosopography, focus a lot of effort on extracting and coding information from historical sources to build databases. To deal with this situation, they rely in some cases on their intuition. One important issue is to provide these researchers with the information extracted from the sources in a sufficiently structured form to allow the databases to be queried and to verify, and possibly, to validate hypotheses. The research in this paper attempts to take up the challenge of helping historians capturing and assessing information throughout automatic processes. The issue emerges when too many sources of uncertain information are available. Based on the high-level information fusion approach, we propose a process that automatically supports historians' intuition in the domain of prosopography. The contribution is threefold: a conceptual data model, a process model, and a set of rules combining the reliability of sources and the credibility of information.


翻译:历史学家,特别是人造图学研究人员,将大量精力集中于从历史来源提取和编码信息,以建立数据库。为了应对这种情况,他们有时依靠直觉。一个重要问题是,向这些研究人员提供从来源提取的信息,其结构应足够完善,以便查询数据库,核实并可能的话验证假想。本文件的研究试图迎接帮助历史学家在整个自动过程中收集和评估信息的挑战。当有太多不确定信息来源时,问题就出现了。根据高层次信息聚合方法,我们提议了一个自动支持历史学家在编程学领域的直觉的过程。贡献有三重:概念数据模型、过程模型以及一套将资料来源的可靠性和信息可信度相结合的规则。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
【KDD2020-Tutorial】自动推荐系统,Automated Recommendation System
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员