2025年大学《数字人文-人文数据分析技术》考试备考试题及答案解析

2025年大学《数字人文-人文数据分析技术》考试备考试题及答案解析​单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.数字人文研究中，用于描述和分析文本数据的主要方法是（）A.统计分析B.社会网络分析C.内容分析D.机器学习答案：C解析：内容分析是数字人文研究中用于描述和分析文本数据的主要方法，通过系统性的编码和分类，揭示文本数据中的模式和主题。统计分析、社会网络分析和机器学习虽然也是数据分析技术，但它们更侧重于数值数据、关系数据和学习模型，而非文本数据。2.在数字人文项目中，用于收集和整理历史文献数据的关键技术是（）A.地理信息系统B.自然语言处理C.数据挖掘D.光学字符识别答案：D解析：光学字符识别（OCR）是用于收集和整理历史文献数据的关键技术，它可以将纸质文档或图像中的文字转换为机器可读的文本数据，为后续的数据分析和研究提供基础。地理信息系统、自然语言处理和数据挖掘虽然也是重要的数据分析技术，但它们的应用场景和数据类型与OCR有所不同。3.数字人文研究中，用于分析城市空间数据的主要工具是（）A.统计软件B.地理信息系统C.社会网络分析软件D.文本分析软件答案：B解析：地理信息系统（GIS）是数字人文研究中用于分析城市空间数据的主要工具，它可以将地理数据与属性数据结合起来，进行空间分析和可视化展示。统计软件、社会网络分析软件和文本分析软件虽然也是重要的数据分析工具，但它们的应用场景和数据类型与GIS有所不同。4.在数字人文项目中，用于构建知识图谱的主要方法是（）A.统计分析B.社会网络分析C.数据挖掘D.自然语言处理答案：B解析：社会网络分析是数字人文项目中用于构建知识图谱的主要方法，它通过分析实体之间的关系，构建出知识图谱，揭示知识之间的结构和联系。统计分析、数据挖掘和自然语言处理虽然也是重要的数据分析方法，但它们的应用场景和目标与构建知识图谱有所不同。5.数字人文研究中，用于分析时间序列数据的主要技术是（）A.统计分析B.时间序列分析C.社会网络分析D.数据挖掘答案：B解析：时间序列分析是数字人文研究中用于分析时间序列数据的主要技术，它通过分析数据随时间变化的趋势和模式，揭示时间序列数据的特征和规律。统计分析、社会网络分析和数据挖掘虽然也是重要的数据分析技术，但它们的应用场景和数据类型与时间序列分析有所不同。6.在数字人文项目中，用于处理大规模文本数据的主要技术是（）A.统计分析B.自然语言处理C.社会网络分析D.数据挖掘答案：B解析：自然语言处理（NLP）是数字人文项目中用于处理大规模文本数据的主要技术，它可以将文本数据转换为机器可读的格式，进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。统计分析、社会网络分析和数据挖掘虽然也是重要的数据分析技术，但它们的应用场景和数据类型与NLP有所不同。7.数字人文研究中，用于分析图像数据的主要方法是（）A.统计分析B.计算机视觉C.社会网络分析D.数据挖掘答案：B解析：计算机视觉是数字人文研究中用于分析图像数据的主要方法，它可以通过图像识别、图像分割等技术，分析图像数据中的特征和模式。统计分析、社会网络分析和数据挖掘虽然也是重要的数据分析方法，但它们的应用场景和数据类型与计算机视觉有所不同。8.在数字人文项目中，用于构建数字人文平台的主要技术是（）A.统计分析B.地理信息系统C.云计算D.数据挖掘答案：C解析：云计算是数字人文项目中用于构建数字人文平台的主要技术，它可以通过提供虚拟化资源和服务，支持数字人文项目的数据存储、计算和分析。统计分析、地理信息系统和数据挖掘虽然也是重要的数据分析技术，但它们的应用场景和目标与构建数字人文平台有所不同。9.数字人文研究中，用于分析网络数据的主要方法是（）A.统计分析B.社会网络分析C.数据挖掘D.自然语言处理答案：B解析：社会网络分析是数字人文研究中用于分析网络数据的主要方法，它通过分析节点之间的关系，揭示网络数据的结构和特征。统计分析、数据挖掘和自然语言处理虽然也是重要的数据分析方法，但它们的应用场景和数据类型与网络分析有所不同。10.在数字人文项目中，用于展示数据分析结果的主要方法是（）A.统计分析B.数据可视化C.社会网络分析D.数据挖掘答案：B解析：数据可视化是数字人文项目中用于展示数据分析结果的主要方法，它可以通过图表、地图等可视化形式，将数据分析结果直观地展示出来。统计分析、社会网络分析和数据挖掘虽然也是重要的数据分析方法，但它们的应用场景和目标与数据可视化有所不同。11.数字人文项目中，用于将文本转换为数值向量的主要技术是（）A.光学字符识别B.文本预处理C.词嵌入D.主题模型答案：C解析：词嵌入（WordEmbedding）是数字人文项目中用于将文本转换为数值向量的主要技术，它可以将文本中的词语映射到一个高维空间的向量表示，从而将文本数据转换为机器可读的格式。光学字符识别主要用于将图像中的文字转换为文本。文本预处理是文本分析的基础步骤，包括分词、去停用词等。主题模型用于发现文本数据中的主题结构。12.在数字人文研究中，用于分析历史地图数据的主要工具是（）A.文本分析软件B.社会网络分析软件C.地理信息系统D.数据挖掘软件答案：C解析：地理信息系统（GIS）是数字人文研究中用于分析历史地图数据的主要工具，它可以将地图数据与属性数据结合起来，进行空间分析和可视化展示。文本分析软件、社会网络分析软件和数据挖掘软件虽然也是重要的数据分析工具，但它们的应用场景和数据类型与GIS有所不同。13.数字人文研究中，用于识别文本数据中命名实体的重要方法是（）A.文本分类B.命名实体识别C.情感分析D.文本生成答案：B解析：命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是数字人文研究中用于识别文本数据中命名实体的重要方法，它可以将文本中的命名实体（如人名、地名、组织机构名等）识别出来，并进行分类。文本分类是判断文本属于哪个类别的任务。情感分析是判断文本中表达的情感倾向的任务。文本生成是生成新的文本内容的任务。14.在数字人文项目中，用于存储和管理大规模非结构化数据的系统是（）A.数据库管理系统B.文件系统C.云存储服务D.数据仓库答案：C解析：云存储服务是数字人文项目中用于存储和管理大规模非结构化数据的系统，它可以通过提供弹性可扩展的存储空间和丰富的接口，支持数字人文项目的数据存储和管理需求。数据库管理系统主要用于结构化数据的存储和管理。文件系统主要用于文件的存储和管理。数据仓库主要用于整合和分析来自多个数据源的结构化数据。15.数字人文研究中，用于分析社交媒体数据的主要方法是（）A.统计分析B.社会网络分析C.内容分析D.数据挖掘答案：B解析：社会网络分析是数字人文研究中用于分析社交媒体数据的主要方法，它可以通过分析用户之间的关系和互动，揭示社交媒体网络的结构和特征。统计分析、内容分析和数据挖掘虽然也是重要的数据分析方法，但它们的应用场景和目标与社交媒体分析有所不同。16.在数字人文项目中，用于实现数据分析自动化的重要工具是（）A.编程语言B.脚本语言C.数据分析平台D.统计软件答案：C解析：数据分析平台是数字人文项目中用于实现数据分析自动化的重要工具，它通常集成了多种数据分析工具和功能，可以提供一站式的数据分析解决方案。编程语言、脚本语言和统计软件虽然也是重要的数据分析工具，但它们通常需要用户编写代码或使用命令来进行数据分析。17.数字人文研究中，用于分析空间数据分布特征的统计方法是（）A.相关分析B.回归分析C.空间自相关分析D.方差分析答案：C解析：空间自相关分析是数字人文研究中用于分析空间数据分布特征的统计方法，它可以用来检验空间数据中是否存在空间依赖性或空间聚集性。相关分析用于分析两个变量之间的线性关系。回归分析用于建立变量之间的预测模型。方差分析用于比较多个组别之间的均值差异。18.在数字人文项目中，用于构建文本分类模型的主要技术是（）A.统计分析B.机器学习C.深度学习D.数据可视化答案：B解析：机器学习是数字人文项目中用于构建文本分类模型的主要技术，它可以通过学习训练数据中的模式，自动对新的文本进行分类。统计分析是数据分析的基础方法。深度学习是机器学习的一个分支，可以实现更复杂的文本分类任务。数据可视化是用于展示数据分析结果的方法。19.数字人文研究中，用于分析时间序列数据趋势的主要方法是（）A.相关分析B.时间序列分解C.回归分析D.方差分析答案：B解析：时间序列分解是数字人文研究中用于分析时间序列数据趋势的主要方法，它可以将时间序列数据分解为趋势成分、季节成分和随机成分，从而更深入地了解时间序列数据的特征。相关分析用于分析两个变量之间的线性关系。回归分析用于建立变量之间的预测模型。方差分析用于比较多个组别之间的均值差异。20.在数字人文项目中，用于评估模型性能的主要指标是（）A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数答案：D解析：F1分数是数字人文项目中用于评估模型性能的主要指标，它是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的精确性和召回率。准确率是模型预测正确的样本比例。精确率是预测为正例的样本中实际为正例的比例。召回率是实际为正例的样本中被模型预测为正例的比例。二、多选题1.数字人文研究中，常用的数据分析工具有（）A.ExcelB.PythonC.R语言D.SPSSE.Tableau答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，Excel、Python、R语言、SPSS和Tableau都是常用的数据分析工具。Excel适用于基础的数据整理和简单分析。Python和R语言是功能强大的编程语言，可以用于各种复杂的数据分析任务。SPSS是专业的统计分析软件，适用于统计分析。Tableau是专业的数据可视化工具，适用于数据的可视化展示。这些工具各有优势，可以根据具体的研究需求选择合适的工具。2.数字人文项目中，用于处理文本数据的方法包括（）A.分词B.去停用词C.词性标注D.命名实体识别E.文本分类答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，处理文本数据的方法包括分词、去停用词、词性标注、命名实体识别和文本分类。分词是将文本分割成词语的过程。去停用词是去除文本中无意义的词语，如“的”、“是”等。词性标注是为文本中的每个词语标注词性，如名词、动词等。命名实体识别是识别文本中的命名实体，如人名、地名等。文本分类是判断文本属于哪个类别的任务。这些方法都是文本处理中的重要步骤。3.在数字人文研究中，用于分析空间数据的方法包括（）A.地图叠加分析B.空间统计分析C.空间聚类分析D.空间interpolationE.空间可视化答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，分析空间数据的方法包括地图叠加分析、空间统计分析、空间聚类分析、空间interpolation和空间可视化。地图叠加分析是将多个地图叠加在一起，进行空间信息的对比和分析。空间统计分析是分析空间数据分布特征的统计方法。空间聚类分析是识别空间数据中的聚类模式。空间interpolation是根据已知数据点估算未知数据点的方法。空间可视化是用于展示空间数据的方法。这些方法都是空间数据分析中的重要工具。4.数字人文项目中，用于收集历史数据的方法包括（）A.文献检索B.口述史访谈C.实地考察D.数据挖掘E.网络爬虫答案：ABCE解析：在数字人文项目中，收集历史数据的方法包括文献检索、口述史访谈、实地考察和数据挖掘。文献检索是查找和收集历史文献数据的方法。口述史访谈是通过访谈历史当事人或其后代，收集口述历史数据的方法。实地考察是通过对历史遗址、遗迹进行实地考察，收集历史数据的方法。数据挖掘是从历史数据中发现有用信息的方法。网络爬虫是自动从网站上抓取数据的方法。虽然网络爬虫可以用于收集数据，但它更常用于收集现代网络数据，而非历史数据。5.数字人文研究中，用于分析时间序列数据的方法包括（）A.时间序列分解B.时间序列回归分析C.时间序列聚类分析D.时间序列平滑E.时间序列可视化答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，分析时间序列数据的方法包括时间序列分解、时间序列回归分析、时间序列聚类分析、时间序列平滑和时间序列可视化。时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势成分、季节成分和随机成分。时间序列回归分析是建立时间序列数据与其他变量之间关系的预测模型。时间序列聚类分析是识别时间序列数据中的聚类模式。时间序列平滑是消除时间序列数据中的噪声，揭示数据趋势的方法。时间序列可视化是用于展示时间序列数据的方法。这些方法都是时间序列数据分析中的重要工具。6.在数字人文项目中，用于构建知识图谱的技术包括（）A.实体抽取B.关系抽取C.知识融合D.本体构建E.知识推理答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，构建知识图谱的技术包括实体抽取、关系抽取、知识融合、本体构建和知识推理。实体抽取是识别文本中的实体，如人名、地名等。关系抽取是识别实体之间的关系。知识融合是将来自不同来源的知识进行整合。本体构建是定义知识图谱中的概念和关系。知识推理是根据知识图谱中的知识进行推理，得出新的知识。这些技术都是构建知识图谱的重要步骤。7.数字人文研究中，用于分析社会网络数据的方法包括（）A.社会网络可视化B.中心性分析C.聚类分析D.网络密度分析E.网络演化分析答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，分析社会网络数据的方法包括社会网络可视化、中心性分析、聚类分析、网络密度分析和网络演化分析。社会网络可视化是用于展示社会网络结构的方法。中心性分析是识别社会网络中重要节点的分析方法。聚类分析是识别社会网络中紧密连接的群体。网络密度分析是衡量社会网络紧密程度的指标。网络演化分析是分析社会网络随时间变化的动态特征。这些方法都是社会网络数据分析中的重要工具。8.在数字人文项目中，用于处理图像数据的技术包括（）A.图像预处理B.图像特征提取C.图像分类D.图像分割E.图像检索答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，处理图像数据的技术包括图像预处理、图像特征提取、图像分类、图像分割和图像检索。图像预处理是对图像进行增强、去噪等操作，以提高图像质量。图像特征提取是从图像中提取有用的特征，如颜色、纹理等。图像分类是将图像分类到不同的类别中。图像分割是将图像分割成不同的区域。图像检索是根据图像特征查找相似的图像。这些技术都是图像处理中的重要方法。9.数字人文研究中，用于进行数据分析的编程语言包括（）A.PythonB.R语言C.JavaD.C++E.JavaScript答案：AB解析：在数字人文研究中，进行数据分析常用的编程语言包括Python和R语言。Python具有丰富的数据分析库和简洁的语法，非常适合数据分析和机器学习任务。R语言是专门用于统计分析和数据可视化的语言，具有强大的统计分析功能。Java和C++也是通用的编程语言，但在数据分析和机器学习领域的应用不如Python和R语言广泛。JavaScript主要用于网页开发，在数据分析领域的应用相对较少。10.在数字人文项目中，用于展示数据分析结果的可视化方法包括（）A.折线图B.柱状图C.散点图D.热力图E.地图答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，展示数据分析结果的可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、热力图和地图。折线图用于展示数据随时间变化的趋势。柱状图用于比较不同类别之间的数据大小。散点图用于展示两个变量之间的关系。热力图用于展示数据在二维空间中的分布密度。地图用于展示地理数据。这些可视化方法可以将数据分析结果直观地展示出来，便于理解和交流。11.数字人文研究中，常用的数据分析方法包括（）A.统计分析B.社会网络分析C.内容分析D.数据挖掘E.计算机视觉答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，常用的数据分析方法包括统计分析、社会网络分析、内容分析、数据挖掘和计算机视觉。统计分析用于分析数据的分布特征和统计规律。社会网络分析用于分析实体之间的关系和网络结构。内容分析用于分析文本、图像等非结构化数据的内容。数据挖掘用于从大量数据中发现隐藏的模式和知识。计算机视觉用于分析图像和视频数据。这些方法各有优势，可以根据具体的研究需求选择合适的分析方法。12.数字人文项目中，用于处理文本数据的技术包括（）A.分词B.词性标注C.命名实体识别D.词嵌入E.文本分类答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，处理文本数据的技术包括分词、词性标注、命名实体识别、词嵌入和文本分类。分词是将文本分割成词语的过程。词性标注是为文本中的每个词语标注词性，如名词、动词等。命名实体识别是识别文本中的命名实体，如人名、地名等。词嵌入是将文本中的词语映射到一个高维空间的向量表示。文本分类是判断文本属于哪个类别的任务。这些技术都是文本处理中的重要步骤。13.在数字人文研究中，用于分析空间数据的技术包括（）A.地图叠加分析B.空间统计分析C.空间聚类分析D.空间interpolationE.空间可视化答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，分析空间数据的技术包括地图叠加分析、空间统计分析、空间聚类分析、空间interpolation和空间可视化。地图叠加分析是将多个地图叠加在一起，进行空间信息的对比和分析。空间统计分析是分析空间数据分布特征的统计方法。空间聚类分析是识别空间数据中的聚类模式。空间interpolation是根据已知数据点估算未知数据点的方法。空间可视化是用于展示空间数据的方法。这些技术都是空间数据分析中的重要工具。14.数字人文项目中，用于收集历史数据的方法包括（）A.文献检索B.口述史访谈C.实地考察D.数据挖掘E.网络爬虫答案：ABCE解析：在数字人文项目中，收集历史数据的方法包括文献检索、口述史访谈、实地考察和数据挖掘。文献检索是查找和收集历史文献数据的方法。口述史访谈是通过访谈历史当事人或其后代，收集口述历史数据的方法。实地考察是通过对历史遗址、遗迹进行实地考察，收集历史数据的方法。数据挖掘是从历史数据中发现有用信息的方法。网络爬虫是自动从网站上抓取数据的方法。虽然网络爬虫可以用于收集数据，但它更常用于收集现代网络数据，而非历史数据。15.数字人文研究中，用于分析时间序列数据的方法包括（）A.时间序列分解B.时间序列回归分析C.时间序列聚类分析D.时间序列平滑E.时间序列可视化答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，分析时间序列数据的方法包括时间序列分解、时间序列回归分析、时间序列聚类分析、时间序列平滑和时间序列可视化。时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势成分、季节成分和随机成分。时间序列回归分析是建立时间序列数据与其他变量之间关系的预测模型。时间序列聚类分析是识别时间序列数据中的聚类模式。时间序列平滑是消除时间序列数据中的噪声，揭示数据趋势的方法。时间序列可视化是用于展示时间序列数据的方法。这些方法都是时间序列数据分析中的重要工具。16.在数字人文项目中，用于构建知识图谱的技术包括（）A.实体抽取B.关系抽取C.知识融合D.本体构建E.知识推理答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，构建知识图谱的技术包括实体抽取、关系抽取、知识融合、本体构建和知识推理。实体抽取是识别文本中的实体，如人名、地名等。关系抽取是识别实体之间的关系。知识融合是将来自不同来源的知识进行整合。本体构建是定义知识图谱中的概念和关系。知识推理是根据知识图谱中的知识进行推理，得出新的知识。这些技术都是构建知识图谱的重要步骤。17.数字人文研究中，用于分析社会网络数据的方法包括（）A.社会网络可视化B.中心性分析C.聚类分析D.网络密度分析E.网络演化分析答案：ABCDE解析：在数字人文研究中，分析社会网络数据的方法包括社会网络可视化、中心性分析、聚类分析、网络密度分析和网络演化分析。社会网络可视化是用于展示社会网络结构的方法。中心性分析是识别社会网络中重要节点的分析方法。聚类分析是识别社会网络中紧密连接的群体。网络密度分析是衡量社会网络紧密程度的指标。网络演化分析是分析社会网络随时间变化的动态特征。这些方法都是社会网络数据分析中的重要工具。18.在数字人文项目中，用于处理图像数据的技术包括（）A.图像预处理B.图像特征提取C.图像分类D.图像分割E.图像检索答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，处理图像数据的技术包括图像预处理、图像特征提取、图像分类、图像分割和图像检索。图像预处理是对图像进行增强、去噪等操作，以提高图像质量。图像特征提取是从图像中提取有用的特征，如颜色、纹理等。图像分类是将图像分类到不同的类别中。图像分割是将图像分割成不同的区域。图像检索是根据图像特征查找相似的图像。这些技术都是图像处理中的重要方法。19.数字人文研究中，常用的数据分析编程语言包括（）A.PythonB.R语言C.JavaD.C++E.JavaScript答案：AB解析：在数字人文研究中，进行数据分析常用的编程语言包括Python和R语言。Python具有丰富的数据分析库和简洁的语法，非常适合数据分析和机器学习任务。R语言是专门用于统计分析和数据可视化的语言，具有强大的统计分析功能。Java和C++也是通用的编程语言，但在数据分析和机器学习领域的应用不如Python和R语言广泛。JavaScript主要用于网页开发，在数据分析领域的应用相对较少。20.在数字人文项目中，用于展示数据分析结果的可视化方法包括（）A.折线图B.柱状图C.散点图D.热力图E.地图答案：ABCDE解析：在数字人文项目中，展示数据分析结果的可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、热力图和地图。折线图用于展示数据随时间变化的趋势。柱状图用于比较不同类别之间的数据大小。散点图用于展示两个变量之间的关系。热力图用于展示数据在二维空间中的分布密度。地图用于展示地理数据。这些可视化方法可以将数据分析结果直观地展示出来，便于理解和交流。三、判断题1.数字人文研究就是简单地将信息技术应用于人文领域。（）答案：错误解析：数字人文研究不仅仅是简单地将信息技术应用于人文领域，而是要利用信息技术和数字方法，对人文问题进行创新性的研究，推动人文学科的变革和发展。数字人文研究强调跨学科合作，融合人文社会科学的理论与方法，以及计算机科学、数据科学等技术手段，探索新的研究范式和方法论。2.文本分析在数字人文研究中只能用于分析古代文献。（）答案：错误解析：文本分析在数字人文研究中不仅可用于分析古代文献，也可用于分析现代文本数据，如社交媒体数据、新闻报道、网络论坛等。文本分析技术可以帮助研究者从大量文本数据中发现有价值的模式和规律，揭示文本数据中的主题、情感、关系等信息。3.社会网络分析只能用于分析现实社会中的社会关系。（）答案：错误解析：社会网络分析不仅可以用于分析现实社会中的社会关系，也可以用于分析虚拟社会中的关系，如社交媒体用户之间的关系、在线社区成员之间的关系等。社会网络分析是一种通用的分析工具，可以应用于各种不同的网络结构，揭示网络中的节点、关系和结构特征。4.空间数据分析只能用于分析地理信息数据。（）答案：错误解析：空间数据分析不仅限于分析地理信息数据，也可以用于分析其他具有空间属性的数据，如网络节点之间的空间位置关系、时间序列数据中的空间分布特征等。空间数据分析技术可以帮助研究者从空间角度揭示数据之间的联系和模式。5.时间序列分析只能用于分析经济数据。（）答案：错误解析：时间序列分析不仅可用于分析经济数据，也可用于分析其他类型的时间序列数据，如气象数据、人口数据、历史文献数据等。时间序列分析技术可以帮助研究者从时间角度揭示数据之间的趋势、周期性和季节性等特征。6.知识图谱只能用于表示实体之间的简单关系。（）答案：错误解析：知识图谱不仅可以表示实体之间的简单关系，还可以表示实体之间的复杂关系，如层次关系、因果关系、时序关系等。知识图谱通过构建实体、属性和关系的网络结构，可以表示丰富的知识，并进行知识推理和问答等应用。7.计算机视觉只能用于分析静态图像。（）答案：错误解析：计算机视觉不仅可以用于分析静态图像，也可以用于分析动态视频，如行为识别、动作分析、视频摘要等。计算机视觉技术可以帮助研究者从视觉数据中提取有用的信息，揭示视频中的内容、事件和模式。8.数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式呈现出来。（）答案：正确解析：数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，通过图表、图形、地图等可视化手段，将数据中的信息和模式直观地展示出来，便于人们理解、分析和交流。数据可视化是数据分析的重要环节，可以帮助研究者发现数据中的隐藏规律，并做出更有效的决策。9.机器学习在数字人文研究中只能用于预测未来趋势。（）答案：错误解析：机器学习在数字人文研究中不仅可用于预测未来趋势，还可以用于分类、聚类、聚类分析、异常检测等多种任务。机器学习技术可以帮助研究者从数据中发现有价值的模式和规律，并用于解决各种人文问题。10.数字人文研究不需要考虑伦理问题。（）答案：错误解析：数字人文研究需要考虑伦理问题，如数据隐私、数据安全、算法偏见、数字鸿沟等。数字人文研究者需要遵守相关的伦理规范，保护研究对象的隐私和权益，确保研究过程的公正和透明，并关注数字技术对社会和文化的潜在影响。四、简答题1.简述数字人文研究中文本分析的基本流程。答案：文本分析的基本流程包括数据获取、数据预处理、特征提取、模型构建和结果分析。首先，需要通过文献检索、网络爬虫等方式获取文本数据；其次，对文本数据进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等，以消除噪声并提取有效信息；然后，提取文本特征，如词频、TF-IDF等，将文本数据转换为机器可读的格式；接着，根据研究问题选择合适