题目：《文本网络分析》
主讲人：金明哲，京都先端科学大学特任教授、博士生导师，吉林外国语大学人工智能学院教授。
时间：2026年10月14日18:00--19:30
地点：图书馆四楼会议室
主办：科研处、人工智能学院
主持人：人工智能学院院长张克亮教授
参加人：全校各相关学科专业领域的教师、研究生和本科生。
讲座人简介：
金明哲，京都先端科学大学特任教授、博士生导师，吉林外国语大学人工智能学院教授。数字与人文交叉学科领域国际知名学者，研究领域涵盖文本挖掘、语料库计量、人文文本量化分析，以及复杂网络、语言统计建模。立足AI时代学术研究发展趋势，系统构建了新时代文本分析与挖掘的完整方法论体系，阐释了传统统计分析手段与大语言模型（LLM）的互补优势和融合路径，创新性提出“文本数智科学”研究框架。在国内外期刊和学术会议发表论文170余篇，专著、百科全书50余部，主持日本文部省多项科研基金，获得日本行动计量学会林知己夫优秀奖和日本统计学会出版奖。
讲座内容简介：
本次文本网络分析专题讲座，聚焦前沿文本量化研究方法，助力学习者突破传统词频、词云分析的局限，深度挖掘文本内在语义关联与结构关系。讲座首先点明传统词频分析的短板，系统阐释文本网络分析的核心逻辑，通过节点、关系边、权重构建可视化网络，精准解析文本概念关联、主题集群等深层内容。课程详细讲解文本网络完整构建流程，涵盖中文分词、停用词过滤、共现窗口设置、邻接矩阵转换等关键步骤，强调参数优化筛选对网络分析效果的重要影响。课程重点解读度中心性、介数中心性、CS稳定性系数等核心指标，讲解数据稳定性检验方法，纠正单一依靠中心性判定研究重点的误区。同时对比Louvain、Leiden等主流社区划分算法，介绍模块度评价标准，强调社区主题解读需结合原始文本，保证研究严谨性。实操教学涵盖双技术路径，既讲解MTMineR无代码可视化操作，也演示基于Python工具包的全套文本分析流程。此外，课程拓展文档-词汇二部网络分析方法，结合真实语料对比不同网络模型的应用差异，并梳理多款主流分析工具的适用场景。课程结合多领域研究案例，明确文本网络分析规范化研究原则，有效帮助学员掌握新型文本挖掘技术，为学术研究、调研报告、语料分析等工作提供全新的技术支撑。
