David Hume

新工作流程借助大语言模型识别历史文本再利用

研究人员开发了一种新的工作流程，用于识别文章级别的重印和碎片化历史文本的再利用，重点关注十八世纪哲学家 David Hume 的作品。该研究将分阶段的基于规则的工作流程与直接的大语言模型设置和自动化规则改编进行了比较。所提出的工作流程在标记数据上取得了较高的 F1 分数，并展示了强大的精确率-召回率权衡，有效地将证据整合为合理的传播关系。该方法为创建用于历史分析的紧凑候选空间提供了一种实用的方法，即使在地面真实信息不完整的情况下也是如此。