近日，北京大学智能学院研究员、长聘副教授、博士生导师，大数据分析与应用技术国家工程实验室常务副主任，机器感知与智能教育部重点实验室副主任袁晓如课题组在中国古籍目录的智能标注方法方面的跨学科合作探索工作获可视化领域国际会议IEEE VIS 2024会议最佳论文提名。IEEE可视化会议（VIS）是可视化领域的顶级会议，是CCF A 类会议，会议正式论文同时在IEEE TVCG期刊刊出。今年的IEEE VIS会议将在10月于美国佛罗里达州圣彼得堡举办。会议从557 份投稿中最终接收论文124篇，最佳论文数目不超过投稿论文1%，提名奖论文不超过3%。

IEEE VIS 2024 会议主页

此项工作结合深度学习方法和可视化方法，优化了古籍目录标注的工作流程，将传统上低效的，需要反复迭代的标注过程尽可能地转化为高效的线性标注流程，大大提高了领域专家对于相关数据的清理和处理工作效率。本工作是数字与人文紧密结合开展获得的成果。课题组将进一步加强合作，扩展已经取得的成果，探索更为高效的古籍目录数据智能标注方法，并开发相应的标注工具。此外，该工作还展现了将可视化和人工智能技术扩展应用到人文领域研究过程中的无限可能，为之后更加深入的跨学科合作提供了参考与经验。

CataAnno 古籍目录智能交互标注系统

论文的第一作者邵汉宁是北京大学智能学院2021级博士研究生，本科毕业于北京大学信息科学与技术学院。他目前的主要研究方向是结合可视化与数字人文，将可视化和人工智能技术扩展应用到人文领域研究过程的技术方法。论文所使用的古籍目录数据由古典文献学、文献数字化专家，中国科学院自然科学史研究所孙显斌研究员提供。本文通讯作者是袁晓如研究员。袁晓如研究员曾于2005年获该可视化国际会议最佳论文奖，实验室也曾于2009年在该会议上发表国内首篇信息可视化论文。该工作受到国家自然科学基金项目 NSFC 62272012 支持。

文章来源：可视分析

转载本网文章请注明出处