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                题名基于信息熵的叙事地图时间维度增强表达研究
            
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                            作者
                                曾钰崴
                                葛文
                                王华
                                成毅
                
            
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                    机构
                    
                            信息工程大学地理空间信息学院
                            [
                    
                
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                出处
                
                
                    《海洋测绘》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2023年第4期77-82,共6页
            
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                    文摘
                        针对单一时间尺度下叙事地图难以反映事件重点在时间维分布不均衡的问题,提出一种基于信息熵的时间维度叙事信息度量指标,以叙事文本为数据源,聚焦事件演进,增强时间维度表达。首先根据非结构化叙事文本的性质特点对其进行预处理;然后基于统计语言模型与可视性改进,设计构建符合叙事规律的时间信息熵数学模型;结合时距映射进一步锐化叙事层次,实现地图中叙事信息分类分级与定量表达;最后基于长征历史主题叙事文本进行模型实验。结果表明:通过该度量指标能够更加突出叙事结构与层次关系,快速定位关键时间点以准确溯源,强化整体与局部的认知转换,在相同地图时空框架下实现更多叙事信息表达,提高信息传输效率。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            叙事地图
                            信息度量
                            量化研究
                            信息熵
                            时间信息熵
                            时空立方体
                            时空可视化
                    
                
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                    Keywords
                    
                            narrative map
                            information measurement
                            quantitative research
                            entropy
                            temporal information entropy
                            space-time cube
                            spatiotemporal visualization
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP285
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]                                
                            
                    
                
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