HathiTrust 디지털 도서관의 학제간 연구를 위한 다단계 컴퓨팅 방법

우리는 전통적인 분류 시스템과 혼합 멤버십 주제 모델의 조합을 사용한 다면적 검색이 키워드 검색을 넘어 자원 발견, 가설 формулирование 및 주제 추출을 위한 정보 제공이 어떻게 이루어질 수 있는지를 보여줍니다. 우리의 시험 도메인은 동물의 마음과 인지에 대한 과학적 작업의 역사와 철학입니다. 이 방법들은 다른 연구 영역에도 일반화될 수 있으며, 궁극적으로 주장 구조의 반자동 식별 시스템을 지원합니다. 우리는 비교 심리학 발전의 중요한 시기에 의인화에 대한 주장을 식별하고 추출하는 문제에 이러한 방법을 적용한 사례 연구를 제공합니다. 우리는 큰 디지털 도서관에서 훈련된 분류 시스템과 혼합 멤버십 모델의 조합이 이 분야에서 자원 발견에 어떻게 정보를 제공할 수 있는지를 보여줍니다. "드릴다운" 주제 모델링이라는 새로운 접근 방식을 통해 우리는 말소와 분석 단위를 동시에 줄이면서, 역사학자와 비교 심리학 철학자에게 관심 있는 주장을 포함하는 여섯 개의 주요 볼륨 내의 페이지 세트를 훨씬 더 작은 세트로 줄일 수 있습니다. 이러한 방식으로 식별된 볼륨은 HathiTrust 디지털 도서관의 키워드 검색에서 처음 10개의 결과 중에 나타나지 않았으며, 이 페이지들은 인문학에서 학문적 작업의 핵심인 원래 해석을 생성하기 위해 필요한 "근접 독서"의 종류를가집니다. 다시 확대하여, 우리는 책을 매우 다른 데이터와 다른 목적을 위해 원래 구성된 과학의 맵에 배치할 수 있는 방법을 제공합니다. 다단계 접근 방식은 저작물이 해석되는 지적 및 사회적 맥락에 대한 이해를 증진시킵니다.