原始标题：对第二次世界大战后出现的研究和纪律方法的人工智能和口述历史的研究，无论是学术研究的重要性，社会行为议程以及口述历史的增长和发展，都在相当大的创新点和科学和技术的应用中受益。如今，人工智能技术的快速发展带来了该领域前所未有的机遇和挑战。人工智能在语音识别，自然语言处理，自动学习，计算机视觉，知识图形，自动翻译，大数据挖掘和智能机器人中的进步和应用对整个收集，分类，保存，分析，分析，传播，并在口腔历史和研究实践中注入新的活力和活力。人工智能不仅提高了口头历史工作，但更重要的是，它提供了新的观点和写作，理解和解释历史的方式。 近年来，学术界已经开始探索人工智能与口述历史之间的融合道路。但是，该领域的系统研究仍然不足。大多数研究仍然仅限于单点技术应用，而无需考虑整个口述历史过程。改善口述历史的人工智能的理论框架尚未完全完整，研究方法和路线搜索相对分散。而且，对于技术应用可以提出的道德挑战和风险警告，还有不当的预防措施。此会议的目的是系统地分析口述历史各个方面的特定人工智能实践，探索两个深层整合的可能性和局限性，并对未来的观点进行判断h尊重未来发展趋势。 智能收藏：打破传统收集模式的局限性 人工智能将口述历史收藏的各个方面与前所未有的振幅和深度结合在一起，促进了从“面对面”到“人类计算机对话”的口述历史收集模型，“问题和单词“被动到“活跃的沉浸式体验”）。传统的口述历史收集主要基于接受训练的面试者，可以通过面对面的面对面访谈记录个人经历。该模型在很大程度上基于访调员的能力和经验，还取决于时间，空间和才华等零散的厌恶。 人工智能正在彻底改变整个口述历史记录收集过程，包括预审见准备。传统口述历史的准备需要很多时间来审查材料，了解访谈的背景，进行设计访谈并进行SIMULATION培训。人工智能可以在准备阶段播放多方面的纸。访谈的摘要设计使您可以根据受访者的经验和相关的历史数据自动生成结构化轮廓。仿真访谈可以模拟来自不同类型受访者的响应模式和情感响应，从而为访调员提供了几乎真实且实用的环境，而初学者可以练习策略，听力技能和方法来应对天文场景的紧急情况。 在真实的访谈过程中，人工智能系统（例如虚拟面试参与者）为口述历史收集提供了更聪明，更有效的解决方案。虚拟访谈助理是一种基于通过多种技术实施的人工智能的互动系统，与受访者进行了智能对话。首先，自然语言处理技术允许人类语言理解和生成基于面试问题会自动生成面试计划，并根据受访者的底部自定义面试内容。随着对话的进行，访谈可以动态调整问题的顺序和深度，从而探索更丰富的历史细节。其次，知识图形技术可以帮助您进一步增强口述历史的局面。以结构化的方式表达复杂的知识关系。当受访者参考特定的历史事件时，系统会根据知识图来补充相关背景信息，以帮助响应者记住当时的情况。此外，情感计算技术还提供了通过虚拟面试参与者识别和解释人类情绪的能力。在访谈中，即使通过识别面部表达，语音分析，人工智能系统也可以实时监测调查的情绪状态E节奏和访谈的策略。 实际上，已经实现了人工智能在口述历史收集中的应用。它开始出现。一些学者探索了对话叙事叙事的使用，以收集口述历史的特定方面。助手是一种基于自动学习的自然语言处理系统，该系统通过自动对话来收集数字故事。该系统通过使用预先建立的脚本来指导叙述者并提供积极的回应和支持演讲来模拟人际访谈的经验。该系统使用“向导”原型测试技术，设计了两种接口格式：传统的聊天机器人和创新美学，接受多媒体格式，例如文本，语音，视频和多语言特征，通过指导性问题促进叙事性叙事，并获得即时的评论和情感支持。传统方法基于手动采访S需要大量时间，加强工作，并且很难扩展到大型社会群体。对话故事的讲故事的参与者是这方面的有效工具，可以扩大口述历史的收集范围，提高效率并实现更大的人群。 除了口述历史访谈的智能外，人工智能和沉浸式技术（例如虚拟现实）的结合，还将新的互动维度注入了口述历史记录收集中。虚拟现实技术使受访者可以通过高度模拟的多维刺激作为视觉，试听和触摸来恢复历史场景，并通过高度模拟的多维刺激来激活深层记忆。提高的现实技术与访谈过程中的实时实时重叠了补充材料，例如历史档案，照片和地图，从而帮助受访者比较时空并提高口服内容的准确性。 人工疾病的其他发展l智能技术可以预见到继续跨越时间和空间的局限性的口述历史的收集。受访者可以随时随地通过智能设备参加访谈。实时的多语言支持和翻译功能打破了语言的障碍，并允许跨文化口腔历史记录。更重要的是，随着人工智能技术的传播，口述历史已成为一种公共实践，整个社会不再限于专业研究人员领域。 智能组织：从无聊到有效的转换 人工智能改革以前所未有的宽度和深度组织的所有口述历史过程，促进口头历史从“人造操作”到“智能处理”到“被动机械分类”到“深度处理”到“深度处理”。ND能量完成了音频和视频材料的手动转录，文本校正，目录汇编，索引，创建元数据和写作内容摘要的无聊任务。 人工智能技术的快速进步使言语历史上的情报与重要的趋势相吻合。语音识别技术在转录过程中取得了长足的进步。当前，某些自动语音识别系统具有很高的转录精度，并且可以执行智能得分，分割，时间颈部和扬声器标记，这在多语言，多名和多个扬声器场景中表现出极好的适应性。自动转录仍可能需要手动校准，但总体效率提高了吸引力 在编目和索引过程中，人工智能也表现出强大的能力。基于算法，例如名称名称的识别，关键字额外CTION和主题建模，人工智能系统可以自动识别和提取基本信息，例如单个名称，地点，事件，时间，主题等，生成标准化的元数据并创建层次结构目录和索引结构。例如，口述历史文本可以通过知识图形技术，角色关系，事件上下文，地理信息等自动以语义网络的形式分析和组织。这不仅有助于提高目录工作的效率和精度，而且还可以通过语义分析详细信息进行智能相关性和动态搜索口述历史记录数据，这使研究人员可以快速找到特定主题或事件的相关内容。 从抽象提取的角度来看，自动文本摘要技术可以帮助提高恢复口述历史信息的便利性。传统的抽象写作基于手动阅读和SU主体判断。这需要很长时间，几乎不需要标准化。通过成人模型，深度学习和自然语言学生，自动文本摘要技术可以自动分析口头历史文本，并提取中心观点以产生简洁的摘要。 在现实世界的应用程序中，已经有一系列专业工具可以帮助您组织口述历史。他们在自动转录，关键字提取，抽象内容的产生，索引的构建等方面发挥了重要作用，促进开发智能方向的口头历史数据处理。 人工智能的创新和扩展将促进口述历史并进入智力的新时代。这种变化并不意味着传统的手动处理模型将完全取代它们，而是为“人类机器的协作”创建一个新的工作范式。在此范式下，人工智能系统y承担诸如自动转录，分类，关键字提取和自动抽象之类的技术任务，而人类研究人员则专注于判断的专业任务，例如转录质量控制，对关键字和审查的综述和审查以及综合历史历史上的抽象精度。 智能存储：更安全，更有效的数据管理临时人工智能在所有口头历史保存层面上都集成到前所未有的宽度和深度，从“物理存储”到“物理存储”到“智能存储”和“静态存储”和“静态存储”和“静态”静态的“静态”静态到“智能管理”的静态趋势。 - 随着数据量表的恢复，损失的管理寿命有限。折痕成倍地，数字存储还面临许多挑战，包括快速消耗存储空间，降低数据搜索效率和增加信息安全风险。 Tecnartstornity Intelligence Iology的引入提供了一个全新的解决方案来解决这些问题。 首先，智能数据压缩和存储技术可以显着降低言语历史数据的存储成本。传统的数字存储很大，在占用很多空间的情况下，它们经常使用原始存储（WAV，MP4等）。基于深度学习的智能压缩算法，例如编码技术H.266/vvc，可以显着降低文件大小，同时保证质量。与H.264或H.265的传统编码相比，H.266可以将文件量减少到原始的1/4和1/2，保存存储资源。 其次，区块链技术可以通过其口述历史提供更安全，可靠的存储环境。 DigitizaciónO对于口述历史数据，可以改善存储，广泛使用和使用，但也提高了安全风险，例如数据操纵，侵犯版权和隐私泄漏。通过分布式会计簿，加密验证，分散的共识机制和其他属性，区块链技术为口述历史数据创造了可观，安全可控制的数据存储和验证系统。通过智能合同机制和时间，您可以准确注册每个口述历史数据的存储，访问，修改和其他操作，从而确保数据和可靠性的完整性。 此外，云计算技术提供了灵活的扩展模式和口述历史数据的订单。传统的本地存储需要需要大量硬件。增加数据，存储压力，设备更新和维护成本增加的MEDIDA增加。云存储已经改变了口头历史的存储模式从静态配置到动态分配的数据。机构可以将存储资源调整为其实际需求，并降低早期投资成本，同时灵活地满足未来的数据增长需求。云存储服务提供商通常将人工智能技术结合在一起，以智能地压缩数据，重复数据删除和自动备份调味料数据，进一步优化存储效率并提高数据安全性和恢复潜力。 人工智能技术的深刻整合促进了智能历史保护的智能转变。智能压缩技术使数据存储效率更高，区块链技术使数据管理更安全，并且云计算技术使数据存储更加灵活。这些技术的协同作用不仅有助于提高存储效率和口述历史数据的使用水平，而且还为将来的DI提供了广泛的观点Gital存储和智能管理。 智能分析：重建口述历史研究的范式 人工智能通过尊贵的布拉德斯和部门赋予口头历史分析的所有方面，从而促进了口述历史研究的范式，从“主观解释”到“数据驱动”和“数据驱动”和“数据驱动”和“数据驱动”，以及从单一的“敏感阅读”文本“到文本”到文本“到文本”到文本“到文本”的智能分析“智能分析”。然而，Deseper通过仔细阅读和文本的一般视野，使研究人员以更系统和有效的方式进行了对口述历史数据的深度研究。 首先，自然语言处理技术可以帮助您对口述历史数据进行智能分析。单词的分割，某些speec的进步HES，句法分析和语义理解允许自然语言处理系统自动从口头历史材料（角色，事件，时间，地点等）中提取重要信息，并执行结构化表示和相关分析，以使研究人员的基本内容和更高的精度和快速的上下文。例如，名称识别技术可以帮助研究人员通过自动识别历史文本导出文本中的关键实体并将其分类为相应类别，例如“历史人物”，“地理位置”和“重要事件”，从而使研究人员对口述历史叙事的基本框架有了更直观的了解。语法分析和Mántic理解技术确定了逻辑结构，例如因果关系，时间顺序和事件的关系，这使研究人员可以更好地理解叙事的逻辑和历史背景。这些TechniqUES可以显着提高信息提取的效率，并帮助研究人员以更全面和系统的方式探索和分析大型口述历史数据的丰富信息，从而提高研究的科学和客观性。 其次，知识图和语义网络技术可以帮助我们发现口腔历史材料中的隐性知识和深厚的关系。知识图形是基于与实体相关的模型的知识表示结构化方法。可以通过技术手段（例如对名称实体的识别，关系提取和属性标签）系统地联系口头历史材料中字符，事件，位置和其他元素等元素。语义网络创建视觉知识系统，重点关注两个概念之间的概念和相关性的表示。使用这些技术，研究人员可以直观地观察多个关系网络人物的字符，事件的因果链和发展史图，从而在口腔历史材料中默认地揭示了知识结构。例如，在分析主要历史事件的口述历史数据时，研究人员可以使用知识图形技术自动构建事件的叙事框架，同时分析事件的关键节点如何通过语义网络以及这些叙述之间的共同点和差异来描述。 此外，数据挖掘和学习技术可以帮助您从大型口述历史数据中发现有价值的模式，趋势和结构。在对口述历史的传统研究中，研究人员通常需要阅读和总结大量文本来确定特定历史现象的定律。数据挖掘技术可帮助研究人员自动发现可能的模式，趋势和estlarge -scale -scale口腔历史数据，从而揭示社会动态和收集的演变在个体叙事背后的记忆。例如，通过集群分析，研究人员可以将口头历史数据分为问题，并将叙事问题和注意力方法识别为多个历史时期和不同的社会群体。通过感觉分析，探险家研究可以探索叙述者在各种事件中的情感趋势。分析社会情绪的进化趋势。透视图的提取使研究人员能够自动确定不同叙述者对特定事件的各种态度，并分析这些态度如何受社会，政治，文化和其他因素的影响。 当前，市场上有许多高级人工智能模型（Como DeepSeek，Chatgpt，Gemini，Claude），在自然语言处理，多模式数据分析和知识推论中表现出强大的能力。这些模型不仅有效地处理出色的ORAL故事，但也可以定制并适应以满足各种研究主题的需求。由于这些人工智能模型具有强大的语义理解和知识产生能力，因此研究人员使用它们对多模式口服数据进行详细分析，例如问题分析，内容分析，叙事分析，话语分析和分析分析，从而提供了更加系统的和结构化的研究观点。 人工智能技术不仅创新了口述历史的工具和研究方法，而且还促进了该领域范式研究的深刻转变。这是传统的诠释学范式转变为由密集数据技术驱动的新范式。这种转变在口述历史研究中注入了新的活力和想象力，并且在数字人文科学甚至更广泛的跨学科研究中也更重要。 明智的交流和USE：口述历史显示多维创新 人工智能扩大了口述历史的传播和使用，具有前所未有的宽度和深度，促进了“静态”“静态”“静态”“静态“互动体验”的口服模型，“静态体验”的身份效果和“文本记录”对“智能”“智能”多维应用“静态应用”“静态“静态”。视频缺乏互动性和沉浸式，很难吸引公众的注意力，尤其是最年轻的人工智能和数字人文学科的深度融合。磨难和沉浸式的口述历史经验。 首先，智能人工智能可视化技术彻底创新了口述历史的呈现，注入了前所未有的沉浸式和互动。以沉浸式现实为例，技术通过增强的现实，虚拟和混合而改变了口头历史内容，最初限于文本或图像，以感知的，互动和身临其境的场景。提高的现实技术使您可以在没有问题的情况下整合口头历史的内容融入现实的情况。例如，当用户进入特定的历史网站或特定空间时，系统可以触发基于定位技术的相关口头碎片，直接与过去交谈，就好像他们处于特定的历史状况一样。此外，通过混合现实技术，虚拟历史场景可以实时叠加，使用户可以在空间Intertwi中体验历史的多个维度内德具有现实和虚拟性。 虚拟人类技术在口述历史传播中注入了一种新的活力。重建口服生理特性，例如语音，面部和表达，并根据口头历史数据（Inteliartiartiartiartaveral gende）以数字人的形式呈现这些记忆。用户不仅可以聆听数字口译员的故事，而且还可以通过自然语言处理技术实时沟通，提出问题并获得瞬时答案，实现真正的互动体验。 虚拟现实与体感互动技术的结合进一步扩大了口述历史的身临其境体验的局限性。体感相互作用技术使用户可以通过捕获用户身体的动作，手势和表达方式，以更自然的方式与虚拟场景的口述历史的内容进行交互。目前，一些机构使用虚拟现实技术来重新创建特定的历史在虚拟指导下帮助访问者“访问”相关站点的Rical场景。 目前，我们继续开发Wensheng视频技术。自动从口述历史的文本中生成相应的动态图像场景，并入和可视化抽象的口述记忆并通过数字重建时空环境产生沉浸式。在博物馆展览和文化遗产展览的领域中，Wensheng视频技术的引入进一步扩大了沉浸式体验的可能性，历史叙事超出了传统的静态文化文物，文本描述和音频指南，朝着更具互动性和背景性的动态演示而进行。 其次，人工智能提出的智能建议可以精确地传播口腔历史资源。传统的口头历史交流通常使用单向模型，并且不准确了解观众。系统人工智能收集了数据，例如用户导航行为和兴趣偏好，并使用算法，例如协作过滤和内容过滤，以自动提高口头历史内容，提高沟通准确性和转换率。同时，人工智能系统还可以根据用户的评论动态调整推荐策略，以改善用户接受和参与。 此外，人工智能技术为智能地运用口头历史资源，为教育，文化和社会生活促进了许多空间。通过诸如自动化问题和答案，知识推理，智能分析和决策支持等技术，人工智能系统可以使用其他数据资源加深他们口述历史记录的递归并扩大应用程序的限制。例如，在教育领域，他的口服嵌入智能教育系统中的曲折材料可以通过语音识别，对自然语言和虚拟现实技术的理解为学生提供身临其境和互动的学习体验。在公众舆论和社会研究领域，通过文本挖掘，社会计算和感受分析等技术，人工智能系统可以将口头历史数据与社交网络数据，新闻报道，学术研究和信息相关联，为社会舆论趋势的分析和判断提供了参考。 人工智能和数字人文科学的深层整合是口述历史的扩散和使用。 Impulsa是一种创新的变化。从智能可视化技术引起的沉浸式体验，到智能推荐技术的精确传播，再到智能应用程序技术，人工智能TRAN给出的交叉域价值将简单历史记录的口述历史形成到具有情感共鸣的多维叙事事业中。在此过程中，人工智能不仅促进了口述历史上的正式创新，而且还重新定义了它们在某种程度上保存，扩展和经验的方式，从而将它们从静态历史档案转变为动态的文化资产。 挑战和观点：人类计算机协作的口述历史上的新时代 先前的讨论描述了人工智能在口述历史的各个方面的广泛影响，但其客观性TIVO是建立一个智能的口述历史系统，该系统整合了智能收集，分类，保存，搜索，搜索，分析，分析，传播和应用。该系统可以促进口述历史实践和研究范式的深刻变化，并在数字人文，公共历史和文化记忆等领域中发挥更广泛的作用。 但是，人工智能ENCE应用程序仍然面临多个挑战。在技术层面上，人工智能在语音识别，方言处理和特定理解方面存在局限性，这可能导致历史叙事扭曲和不正确的阅读。在法律和道德层面上，您不能忽略知识产权保护，隐私安全和算法偏见的问题。在社会层面上，数字差异可能会在口述历史的生产和传播中导致不同群体之间的结构不公正。此外，对技术的过度依赖会破坏口述历史的情绪温暖和人道主义价值观，并偏离寻找学科本质的搜索。 考虑到这些挑战，人类计算机的协作不仅是一种技术替代方案，也是发展口述历史的唯一方法。人工智能的引入不是为了消除人类研究人员的核心作用，而是重新定义院士劳动。人工智能可以有效地处理大型数据，确定表面模式并执行重复的任务，但是研究的设计，方法的选择，理论组成，情感理解和详细的解释是人类研究的关键。它仍然基于研究人员的专业品质和批判性思维。实际上，知识的保留和人类研究人员的理论水平决定了人工智能应用的质量和深度，包括提出优化指令的方式并评估产生的结果的学术价值，以及如何将技术创新与学科理论相结合。这种协作模型是动态的交互式。研究人员指导人工智能的应用，该应用提供了更丰富的数据支持和分析观点，使双方都可以不断优化研究并进行互动路线。 人工智能时代的口述历史的新时代以人为机器的协作为特征，通过纪律和知识的交换，各种实践社区基于研究人员，技术专家和公众。口述历史工人必须积极采用人工智能并提高数字素养和智能应用功能。技术开发人员必须对口述历史的各种属性，特征和价值有深入的了解，开发出智能工具来满足特定需求，同时他们完全了解口述历史的重要价值，例如具有丰富的历史信息，真正的语言信息，真正的语言表达和深层的人工主义群体在人工知识模型的培训中。这种深厚的整合使口述历史可以打破传统模型的极限，扩大幅度和DE在对更开放和多样化的方式进行调查的研究中，确实使遗传和创新的搜索在技术的授权下对人道主义价值观进行了探索，并为研究和应用知识实践和口述历史创造了广泛的观点和新领域。 （编辑：Yang XI，Li Nanhua） 遵循官方帐户：人们的每日财务 分享以向更多人展示