“可持续性”这个概念与我们的学术工作息息相关， 特别是那些依赖于数字技术的实践更是如此。 数字化学术的代价常以人类劳动力和权利的滥用、生态和环境的破坏、碳足迹、过时的资源浪费， 以及其他影响生产周期每个阶段的问题等方式被提出。 但是， 可持续性也需要被理解为嵌入复杂系统中的知识论概念， 而不仅仅是一系列需要通过运用流程的工具性来解决的问题。 本文提出了支撑可持续性的机械性方法， 主张可持续性概念的复杂性需要人文方法和伦理原则参与到教学方法及研究和机构场所未来实践的决策中。

文章解决了人文学科中人工智能研究中的一个重要挑战，该挑战阻碍了有监督方法的进展。它介绍了一种从较少的数据集中创建测试集的新方法。这种方法基于 “远程监督”，并将允许通过包含有监督学习的新方法来改进数字人文研究中的计算建模。首先使用循环神经网络，生成了一个训练语料库，并能够训练一个高度准确的模型，该模型在质和量上改进了基线模型。其次，为了 证明这一新方法，采用了一个基于现有人文馆藏的现实研究问题作为对象，即使用基于神经网络的情感分析来解读大屠杀记忆，并提出一种结合有监督和无监督情感分析的方法来分析美国大屠杀纪念馆的口述历史档案。最后，采用了三种先进的计算机语义方法，帮助解读神经网络的结果，并理解比如证词中围绕家庭记忆的复杂情绪。

立足挖掘典型文学作品中的植物意象之基本目标，实现植物意象在文学作品中与特定表 达之间的对应关系的显性化。可通过构建LDA主题模型，探索植物、词汇与主题的从属关系或相关性，并借助二部网络图将其可视化呈现，直观展示三者的深层联系。作为示例，运用LDA主题模型对34种树木所相关的17889个词条进行了处理，最终模拟得到7个主题，并对主题词和对应词汇的关系进行分析，所得结果呈现出良好的分类效果，进一步揭示出不同植物之间文化内涵的亲疏关系，实现了文本挖掘在以植物为中心的文学意象解读中的应用。

随着古籍保护计划和古籍数字化出版工作的持续开展，我国已经积累了海量的古籍数字资源。数智化时代背景下，如何应用新技术和新理念来实现古籍蕴涵的优秀文化基因的提炼、展示与活化利用，逐渐成为新时代古籍数字化工作的主要目标和核心任务。文章在古籍数字化基础上提出了“古籍数字化再造”的概念，辨析古籍数字化与古籍数字化再造工作的区别，提炼古籍数字化再 造的理论基础，从载体记录层、内容组织层和表现应用层构建了古籍数字化再造的堆栈模型，并从理论、技术、用户、机制、模式五个维度提出古籍数字化再造的实现进路，为古籍资源的深度开发与活化 利用提供参考。古籍数字化再造是未来古籍活化工作的重要组成部分，可为新时代古籍工作提供新的指导理念。

数字人文呈现了一个新兴的数字管护框架。该研究重点在于分析数字人文(及其历史) 与数字管护和档案之间不断演化的关系，同时描述了数字环境中的协作模式。文章在提出概念性框架后，讨论了数字内容的稀缺性和丰富性、档案范式、协作模式，并对选定的数字人文项目进行综述; 认为尽管在 “档案 ”(archives)一词的语义上，研究者和管护者之间存在意见分歧，但应该考虑彼此的观点以继续合作。

地理媒介与移动网络的结合，使互联网的灯光开始投向长久以来 “消失的地理”，物理地 理中的位置、场所、空间、物体和人相连，突破了传统互联网中内容和人的单一关系。场景成为促进 地理媒介和万物互联的促进因子，以传感器技术为主的场景技术通过感知、数据化和整合应用地理 信息，实现了物理场景、社会场景和应用场景的融合，人类开始进入场景时代。地理媒介在日常生活 中的渗透也使得人地关系发生微妙的变化，以人和地全面的数据化为基础，新型人地关系呈现出多 形态异质公共空间、茧房效应、人地关系被数据中介化等特征。