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解锁古籍中的气候密码，探索GPT/BERT在历史灾害研究中的前沿应用；气候史文本挖掘防灾减灾；台风案例、干旱案例、暴雨案例

web 2025/7/19 2:05:43

历史灾害文献分析方法论的研究，是连接过去与未来的关键桥梁。通过对古籍、方志、档案等非结构化文本的系统性挖掘与量化分析，不仅能够重建千年尺度的灾害事件序列（如台风、洪旱等），弥补仪器观测数据的时空局限性，更可揭示极端气候事件的演变规律及其与社会系统的互动机制。这一领域的方法论创新（如大语言模型、时空建模等）直接决定了历史气候数据的可靠性、可比性和应用价值，既为现代灾害风险评估提供长周期参照，也为理解气候变化与人类适应策略的辩证关系奠定科学基础，具有重要的学术意义和现实防灾价值。

✦ 人工智能赋能历史灾害研究新视角

随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理领域取得了突破性进展。这些模型尤其擅长分析非结构化文本数据，不仅大幅提升了文本处理的效率与深度，更为传统历史灾害研究开辟了全新路径，助力学者揭示历史事件中隐藏的规律与关联。

◆ 教程特色与核心内容

本教程创新性地融合文本分析技术与历史灾害研究：

基础理论与实践：系统介绍大模型驱动的文本分析方法，指导学生将非结构化文献转化为结构化数据，掌握核心研究工具；

历史灾害量化分析：以“海南岛千年台风序列重建”为典型案例，演示如何从古代文献中提取气候变化关键信息；

跨学科思维培养：引导学生探究长时间尺度气候变化与极端事件的关联，搭建自然科学与人文研究的桥梁。

▣ 设计亮点

理论与实操并重：涵盖从模型原理到实战应用的全流程，强化学生动手能力；

古今技术对话：既挖掘古代文献中的气候变迁线索，也探索现代AI技术的革新价值；

受众广泛：适合气候史、文本挖掘、防灾减灾等领域的跨学科学习者，助力前沿研究与实际应用。