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一、引言

A. 研究背景

非物质文化遗产作为人类文明的重要组成部分，具有独特的历史、文化和社会价值。随着数字时代的到来，如何利用数字人文的方法和工具，更好地保护、传承和利用非物质文化遗产，成为了研究者们关注的焦点。其中，文本自动分词作为非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤，对深度发掘非遗内在信息具有重要意义。

B. 研究目的和意义

本研究旨在以数字人文视角为基础，探索非物质文化遗产领域中文本自动分词的关键步骤和意义。通过构建国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型，并比较多种机器学习模型和通用分词工具的效果，旨在提高非遗文本分词的准确性和效率，进一步挖掘和分析非遗文本的内在信息，为非物质文化遗产的保护、传承和利用提供有力的工具支持。

C. 研究方法和框架

本研究采用实证研究方法，通过构建非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型，探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能，并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。同时，调用分词模型构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库，并对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。最后，开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS)，为非遗文本的自动分词和分词结果的多维可视化分析提供了有力的工具支持。

通过以上研究方法和框架，本研究旨在为非物质文化遗产的数字化保护、传承和利用提供新的思路和方法，促进非遗文本领域的研究与实践，同时为其他相关领域的数字人文研究提供参考和借鉴。在接下来的章节中，将详细介绍非物质文化遗产文本自动分词的关键步骤、机器学习模型和预训练语言模型在非遗文本分词中的比较、通用分词工具在非遗文本分词中的效果对比、非遗文本词汇分布情况的分析挖掘、中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS)的开发与应用等内容。通过对这些内容的研究和讨论，将为非物质文化遗产的数字人文研究提供新的思路和方法，为非遗文本的保护、传承和利用提供有力的工具支持。二、非物质文化遗产文本自动分词的关键步骤

A. 文本自动分词的定义和作用

文本自动分词是将连续的文本序列切分成有意义的词语或词组的过程，是自然语言处理中的基础任务之一。在非物质文化遗产领域，文本自动分词的作用非常重要。首先，对于非物质文化遗产的研究和保护，准确分词可以帮助我们更好地理解和解读非遗文本的内涵和特点，发现其中蕴含的文化价值。其次，分词结果可以作为后续文本分析任务的输入，如文本分类、信息检索和机器翻译等，提高这些任务的准确性和效果。

B. 非物质文化遗产领域文本自动分词的特点

非物质文化遗产领域的文本具有一些特点，对文本自动分词提出了一些挑战。首先，非遗文本往往包含大量的专业词汇和行业术语，这些词语在通用分词工具中可能无法识别或错误识别。其次，非遗文本中常常存在一些特殊的词汇构成，如传统技艺、乐曲名称等，这些词汇的分词需要结合领域知识进行处理。此外，非物质文化遗产的多样性和复杂性也增加了文本自动分词的难度，需要针对特定的非遗类别和文本特点进行定制化的分词模型。

C. 构建申报文本自动分词模型的步骤

构建申报文本自动分词模型是非物质文化遗产文本自动分词的关键步骤之一。下面介绍了构建该模型的具体步骤：

1. 数据收集和预处理：收集一定数量的非物质文化遗产申报文本，并进行数据清洗和预处理。包括去除特殊符号、标点符号和数字等无意义的字符 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 音分析等，以实现多模态数据的综合分析。这样可以更加全面地理解非遗文本的内容和特点。

此外，我们还可以进一步优化分词系统的性能和用户体验。例如，我们可以引入更多的领域知识，以提高分词模型对非遗领域特定词汇和术语的识别能力。同时，我们也可以改进分词系统的交互界面，使其更加易于使用和操作。这样可以更好地满足用户在非遗文本分析中的需求。

最后，我们应该加强对非物质文化遗产的保护和传承工作。非遗文本作为非物质文化遗产的重要组成部分，其分词和分析工作对于非遗的保护和传承具有重要意义。在未来的研究中，我们应该进一步探索如何将分词和分析结果应用到实际的非遗保护工作中，促进非遗的传承和发展。

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