人工智能与语言空间文档化
本研究提出一种基于大型语言模型的 AI 地理信息系统 (Autonomous GIS)，通过自动化的空间数据收集、分析和可视化，解决空间问题。Autonomous GIS 的设计原则包括信息充足性、LLM 能力和代理架构，能够实现自动生成、自组织、自验证、自执行和自增长等五个自主目标，从而以更快、更简单、更可靠的方式进行空间分析。
May, 2023
人文地理学中人工智能的最新进展和应用主要集中在机器（深度）学习方面，包括地点表示与建模，空间分析与预测性映射，城市规划与设计。这一交叉学科合作将有助于推动 GeoAI 的发展，为所有人创造一个更好和可持续发展的世界。
Dec, 2023
地理人工智能（GeoAI）在测绘学中的应用与研究展现了巨大潜力，同时也引发了伦理问题的关注，本文通过对 GeoAI 和测绘学整合的研究进行综述和分析，总结了关于 GeoAI 在测绘设计中的应用方法以及相关的伦理挑战，并提出了未来的研究方向。
Dec, 2023
本研究探索利用生成型 AI 作为绘图的助手的概念，以增强协作绘图的效率，并结合志愿地理信息和大型语言模型进行实验，结果表明，采用更详细的来源照片描述或结合附加上下文可以在不修改底层 AI 模型的情况下有效地提高地图标记建议的准确性。
Jun, 2023
生成式 AI 为语言学习提供了重要机会。AI 工具如 ChatGPT 可以通过书面或语音聊天提供非正式的第二语言练习，学习者可以通过提示指定对话参数，如熟练水平、语言风格和讨论主题。AI 可以被指导给出修正性反馈、创建练习题或制定扩展学习计划。AI 可以帮助教师构建各种媒体的学习和评估材料。然而，学习者和教师都需要理解 AI 系统的局限性，这些局限性源于它们对人类语言的纯统计模型，从而限制了它们处理语言使用中微妙的社会和文化方面的能力。此外，AI 系统的创建涉及道德问题，并且在使用中存在实际限制，尤其是对于弱势群体。AI 工具的能力和多功能性很可能使它们成为许多人生活中宝贵而常用的伴侣（类似于智能手机），创造出一种超越简单工具使用的紧密联系。生态理论如社会物质主义对于研究用户和 AI 之间产生的共同行动机制非常有帮助，以及来自原住文化的人 - 物关系视角。
Mar, 2024
GeoAI 是一个令人兴奋的新领域，借助人工智能、地理空间大数据和大规模计算能力来解决高度自动化和智能化的问题。该论文回顾了人工智能在社会科学研究中的进展，强调了使用 GeoAI 填补重要数据和知识空白的重要进展。论文还讨论了打破数据孤岛、加速 GeoAI 研究方法的融合以及将 GeoAI 推广到超越地理空间利益的重要性。
Dec, 2023
大规模语言模型在数字人文研究中的应用深入探讨，揭示了它们在古籍保护、智能处理和学术创新方面的重要潜力，通过具体案例展示了人工智能在古籍组织、分类和内容生成中的辅助作用，并探索了在艺术创新和文化遗产保护中的应用前景，最后探讨了由人工智能技术引发的数字人文领域中技术、信息和社会相互交融的挑战和机遇。
Apr, 2024
利用预训练的大型语言模型（LLMs）和 ChatGPT API 作为推理核心，通过自然语言处理、基于方法论的提示调整和 Transformer 技术，自动化创作基于场景的本体论文、都市数据集和模拟技术手册，生成知识图谱，以促进都市决策支持系统的发展。
May, 2024
本文考察了人工智能对档案遗产数字化的影响，尤其是对手稿的自动转录、更正和规范化的影响，强调数字化推动学者重新定义档案和历史领域，并通过数字化和整合到大数据中实现模拟源的便利性。研究侧重于两个人工智能系统，即 Transkribus 和 ChatGPT，这些系统可以有效分析和转录数字化的来源。本文对 ChatGPT 进行了测试，该测试用于规范化存储在 Biscari Archive（Catania）的通信部门的 366 封信件的文本。虽然人工智能存在一些限制导致的不准确性，但更正后的文本符合预期。总的来说，本文得出结论，数字化和人工智能可以通过允许大量数据的分析和应用计算语言学工具，显著增强档案和历史研究。
Jul, 2023