數位典藏與數位人文/Journal of Digital Archives and Digital Humanities
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臺灣數位人文學會 & Ainosco Press,正常發行
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佛教作為一種外向傳播的宗教，不執一地的「遊方」實踐，奠定僧人心性修養、學識養成與弘揚佛法的重要基礎，展現「常貴游化，不樂專守」的實踐意義，對於佛教傳播、教派建設乃至各國文化交流，都有深遠影響。過往研究無論是嚴耕望的「城市和山林佛教中心」，或蘭卡斯特的「佛教大圓環」，雖皆展示了中國佛教發展部分的大趨勢，但在細部內容上猶有補充的空間，這部分便可透過歷代僧傳遊方資料庫以大數據方式加以補足。本文擬突破一人一時一地的研究，以「遊方：歷代僧傳僧人的出行敘述」網站為基礎，透過資料庫的建置與數位工具的加值運用，探討歷朝僧傳遊方與中國佛教傳播的關係。從而發現中國僧人在佛教中心之外，經由擺盪與漣漪兩種模式，將遊方動機和僧眾間的親緣、法緣和地緣結合，將佛法層層震盪傳播，建立起諸多千里之外的次級中心，在地方落實佛教教理。
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本研究首先回顧了古籍數字化中的保真原則和整理原則，指出並比較了文字校對的三種方式。其次，介紹了古籍數字化需要解決的缺字問題、認同問題和異體字問題等三個核心問題，指出缺字問題屬於技術問題，根本矛盾在於技術水平；而認同問題和異體字問題屬於體例問題，根本矛盾在於文字專家人才資源。基於對上述問題的梳理以及古籍智能光學字元辨識（optical character recognition, OCR）技術的進展，提出了一種基於聚類校對和輕造字的文字校對方法。該方法可以輕巧地解決缺字問題，也可以將認同問題和異體字問題分解為不同的環節，以便專業化分工，從而緩解文字專家人才資源的矛盾。最後，介紹了《徑山藏》數字化項目的實踐工作，初步驗證了基於聚類校對和輕造字方法的合理性和有效性。
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本文提出一種多模型融合的OCR後處理方法，採用獨特的版面分析和對齊算法，整合了整頁檢測模型、字識別模型、列識別模型與語言預訓練模型等深度學習模型，實現了超越單一模型的效果。全文錯誤率達到1.64%，僅為單一模型平均錯誤率的23%。在各類常規古籍版式場景中，該方法具有較好的泛用性。
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在寫作之中，適度引用名言佳句是常用之撰寫技巧，能增進文章說服力，讓文章更加優美令人信服。而佛教典籍之中有非常多深具哲理與啟發之名句，許多創作之中亦時常引用佛教經典之語句以闡述其文之要旨，然對於現代人來說，要在寫作時引用佛教相關之引用句實非易事。因此能於文章寫作時依據當前內容自動推薦合適的佛教引用句即為一重要的需求與研究課題，本論文即針對佛教引用句推薦問題，提出基於長短期記憶（Long Short-Term Memory, LSTM）與基於轉換器的雙向編碼器表徵技術（Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT）兩種深度學習方法之佛教引用句推薦系統，可自動從文章內容進行分析推薦合適的佛教引用句。我們建置佛教引用句資料集，藉以訓練深度學習模型，實驗結果顯示系統之推薦準確率可高達0.9148，其能有效進行寫作時之佛教引用句推薦。
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Resource Description Framework (RDF) is a data technology designed for deep interconnections between projects and appears to be a perfect fit for digital humanities (DH). It is also very challenging to build a robust architecture around it, and this difficulty is an obstacle to its adoption, ultimately hindering interconnections between projects. This article presents the experience of adopting RDF as the native data format at the Buddhist Digital Resource Center (BDRC), and the conventions and tools that were used to make this adoption successful. We hope that this account of our experience can be useful for hesitant technical leads and scholars in DH, and that our conventions and tools can be adopted as recipes, so that more projects can adopt RDF at a lower cost.