Digital Curation and Machine Learning Experimentation in Archives
Digital Curation and Machine Learning Experimentation in Archives
复制标题
档案馆中的数字管理和机器学习实验
DOI：
10.1109/bigdata50022.2020.9377788
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Marciano
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Teddy Randby;R. Marciano
在本文中，我们介绍了我们在2020年夏天与罗斯福总统图书馆和博物馆的罗斯福摩根索大屠杀藏品进行的一系列实验，以解锁藏品中难以获取的信息，并改善公众和研究人员的访问。我们从目录图像中提取详细的主题索引元数据，以创建更好的查找工具。我们展示了档案收藏的数字化管理是如何与监督机器学习算法一起使用的必要准备步骤。最后，我们引入了机器学习模型的历史情境化概念，以创建具有文化意识的训练模型。
In this paper, we present a series of experiments we conducted over the summer of 2020 with the FDR Morgenthau Holocaust Collections at the FDR Presidential Library and Museum, in order to unlock hard-to-reach information in the collections and improve access to the public and researchers. We extract detailed Subject Index metadata from Table of Contents images towards creating better finding aids. We demonstrate how digital curation of archival collections are a necessary preparation step for use with supervised Machine Learning algorithms. Finally, we introduce the notion of historical contextualization of Machine Learning models in order to create culturally-aware training models.