知识图谱在数字人文中的应用研究

知识图谱是利用计算机存储、管理和呈现概念及其相互关系的一种技术,一经提出便很快成为工业界和学术界的研究热点,但目前对知识图谱的认知还比较混乱。依据存储方式不同,知识图谱可分为基于RDF存储的语义知识图谱（关联数据）和基于图数据库的广义知识图谱。语义知识图谱（关联数据）侧重于知识的发布和链接,广义知识图谱则更侧重于知识的挖掘和计算,两者之间既有共同点,又有不同之处。本文从概念层面和技术层面详细分析了两者之间的异同,指出语义知识图谱（关联数据）才是谷歌知识图谱的延续和发展。随后,提出了将知识图谱应用于数字人文研究的系统框架,并在此基础上构建了中国历代人物传记资料库的关联数据平台（CBDBLD）。该平台借助知识图谱的理念展现了人物之间丰富的亲属及社会关系,形成了特有的社会关系网络,并可通过设置推理规则来实现人物之间隐性关系的挖掘与呈现。广义知识图谱研究中丰富的图运算和关联数据的结合将会成为数字人文领域研究的下一个热点,从而开启数字人文研究的新时代。图10。表2。参考文献25。     

基于知识图谱的国内外数字资源研究现状与前沿分析

论文以SSCI和CSSCI数据库收录的以数字资源为主题的文献为研究对象,通过信息可视化软件(CiteSpaceⅡ、HistCite及Netdraw)的分析和处理,用知识图谱的方式展示了国内外数字资源领域的重要学术文献和代表性的研究力量,得出了各阶段的研究热点,并分析探讨了国内外研究状况的差异及其产生原因。     

知识图谱在青铜器数字馆藏建设中的应用

随着大数据时代的到来,以博物馆为代表的各大文化与科研机构展开文物数字化和数字馆藏建设的研究。青铜器是中国古代礼仪制度的重要实体表现,然而目前国内青铜器研究大多集中在学术文献与博物馆中,存在文物资源信息分散、数据质量不佳、数据关联性不强等问题。针对这些问题,对青铜器概念与术语进行分析,构建青铜器本体模型,将本体模型映射到图数据库中,利用Neo4j数据库构建青铜器知识图谱并探讨相关应用,实现对青铜器知识的关联与挖掘,从而促进知识共享与发现,为青铜器数字馆藏建设提供新思路。     

领域知识图谱在非遗档案资源知识组织中的应用探索

非遗档案蕴含着民族特有的文化内涵和精神价值,将领域知识图谱应用于非遗档案资源的知识组织中,有助于非物质文化遗产的保护、传承与发展.首先,对非遗档案资源知识组织现状进行了调研;其次,在非遗档案资源的特性基础上,探讨领域知识图谱在非遗档案知识组织中的适用性;最后,以“华县皮影”非遗档案资源为例进行实证验证.将领域知识图谱应用于非遗档案的知识组织能够揭示非遗档案丰富的文化内涵,促进非遗档案资源开发,更好地发挥非遗档案的价值.     

基于CIDOC-CRM的数字人文史料资源语义化知识组织研究——以张学良史料资源为例

借助数字人文研究理念和方法,以张学良史料数据资源为例,基于CIDOC-CRM概念框架模型,从数据描述规范、语义标注等角度进行史料数据资源的语义化知识组织研究。从而使研究者通过数字人文研究方法和技术手段转变对数据资源的研究视角,得出超出一般传统阅读、理解、辨析处理的能力范畴,获取不同于传统人文社会科学研究的观察、领悟深度和范围。     

标准文件的知识图谱组织模式探究

我国标准文件数量快速增长,但标准研究以单个文件的介绍和解释为主,标准文件组织模式十分有限.由于近年来被广泛引入图情档各方向的知识图谱具有关联性强、颗粒度细、内容可视化效果好等优势,能够较好表达知识单元及其关联关系,因此选用知识图谱的模式对标准文件进行语义组织.研究发现在各种文档信息资源中,标准文件的自身特点可以较好适配知识图谱结构,从而实现文件内容的局部检索、语义关联、可视化呈现等.具体到知识图谱构建方案上,对整体框架、本体层和实例层分别分析,发现模式具有可操作性,且标准文件的知识图谱能够完成多种可视化呈现方式和问答式知识服务,还能辅助标准内容的共享重用、冲突检测及更新修订.最后以档案行业标准文件为例进行实证检验,分析知识图谱组织模式的应用价值,以期促进文档知识服务和智能利用.     

近三年档案资源语义化开发研究热点与前沿探测

本文对近三年国内外档案资源语义化开发研究热点与前沿进行了探测,通过高频关键词共现分析总结了国内外近三年档案资源语义化开发研究的相关主题,其中国内总结为档案保管与智慧建设、档案社会记忆建构与知识服务、档案语义转换与语义重组等6个研究主题,国外总结为基于本体的语义化开发等3个研究主题,同时基于高频关键词主题加权演进分析探测了研究热点与前沿。此外,本文对该领域相关平台项目实践研究进行了梳理,并基于以上研究,对国内外档案资源语义化开发的对象、目标、技术方法等内容进行了归纳总结。     

数字人文视角下红色文化资源知识图谱构建研究北大核心

党史主题美术作品作为红色文化资源的重要组成部分,除艺术欣赏价值外,教育和审美功能更加突出。在数字人文视角下,深入挖掘分析党史主题美术作品内涵,有助于红色文化资源的开发利用,以满足大数据时代的发展要求,拓宽数字人文研究领域。本文以《美术经典中的党史》视频资源作为数据来源,构建党史主题美术作品元数据框架及本体属性模型。以与“红军长征”历史事件有关的10幅画作为例,借助Protégé本体编辑器进行本体建模及实例填充,实现可视化。最后运用Neo4j图数据库进行本体知识的存储和知识图谱的构建。从而实现党史主题美术作品知识单元的细粒度分析和立体化关联,为红色文化资源的语义化组织和数字人文应用奠定基础。     

沪上红色文化知识图谱的构建与应用

广泛搜集上海红色文化数字资源,在整合相关数据的基础上构建知识图谱,实现对红色文化资源的再生产和再开发。通过检索上海红色文化地图、上海红色文化资源网等数据源,提取所需数据并生成实体型和关系型CSV数据,并使用Cypher语言将文件导入图数据库Neo4j,实现知识图谱的存储和可视化。构建的知识图谱对景点、人物、地点等信息有基本的检索功能,可展示不同实体之间的关联,实现知识推理,为其进一步深度利用如信息推荐、信息推理等奠定了基础。     

基于知识管理的图书馆数字资源建设研究

数字资源建设是数字图书馆建设不可缺少的重要组成部分,抛开数字资源建设谈数字图书馆的建设是空洞而没有意义的。对国内外典型数字图书馆项目进行了介绍,分析了目前图书馆数字资源建设中存在的若干问题,阐述了知识管理在图书馆数字资源建设中的具体应用。     

基于CSSCI的数字出版研究知识图谱分析

分析展示数字出版学科的研究领域、学术代表人物、主要研究机构等。基于知识图谱理论,采用Citespace软件,对1998—2011年间被中文社会科学引文索引(CSSCI)收录的数字出版文献进行可视化分析,绘制数字出版的关键词、发文作者、被引作者、发文期刊、被引期刊、发文机构的知识图谱,为数字出版研究者深入了解本领域研究情况提供借鉴。     

利用图书馆数字资源开展知识服务的研究

知识服务已成为未来图书馆服务的主要发展方向,本文主要对高职院校图书馆如何利用数字资源开展知识服务进行了介绍,以及在此基础上提出了数字资源下知识服务的优化措施。     

基于知识图谱的我国数字素养研究可视化分析

文章运用CiteSpace分析软件对2006-2021年中国知网(CNKI)数据库中数字素养研究文献进行知识图谱共词分析和共现分析,梳理分析我国数字素养研究领域的发展脉络、主题分布、知识流动及热点演化,展望数字素养领域未来的研究方向,以期为我国数字素养理论和实践研究提供参考。     

口述历史档案资源知识图谱与多维知识发现研究

[目的/意义]基于知识图谱的口述历史档案资源知识发现是知识发现在数字人文领域的新尝试,为资源细粒度关联、语义化查询、个性化探索提供新路径。[方法/过程]以南京师范大学抗战老兵口述资料中心数据为数据源构建抗战老兵口述历史档案资源知识图谱,基于图谱实例,从项目整体概况、事件主题关系、社会网络关系、时空网络关系等层面开展多维知识发现研究。[结果/结论]以知识图谱为代表的数字人文技术方法为知识发现研究提供有力的工具支撑,为人文资源深度开发注入了全新动能。     

基于BIBFRAME的馆藏资源知识图谱可视化研究

馆藏资源知识图谱可视化是语义网和知识组织技术发展的必然趋势。为了加强馆藏资源的利用开发,实现馆藏资源的图谱展示和语义增值,文章通过语义网、知识图谱、本体构建等技术方法,探讨了馆藏资源知识图谱可视化的宏观模型理论和语义逻辑模型理论。在BIBFRAME基础上,构建了馆藏资源本体及逻辑关系,并通过对馆藏资源检索实例进行知识图谱可视化展示,对本研究进行了理论和方法的验证。     

数字档案资源知识“关联”组织研究

关联数据是一种有效的语义网信息组织规范,将其应用于数字档案资源知识组织工作是切实可行的.本文在分析其可行性与必要性的基础上,构建了数字档案资源知识“关联”组织框架模型,并从档案领域本体建设、档案关联数据质量提升、数据关联关系利用以及关联组织协调机制构建等方面提出了具体建议.     

大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究

[目的/意义]探索构建中国历代存世典籍知识图谱,以为研究者挖掘海量古籍书目数据背后隐藏的知识提供一站式平台,拓展古籍知识服务内涵,同时,大规模的典籍知识图谱也是机器智能的重要基础.[方法/过程]通过知识图谱技术对中国历代存世典籍进行知识组织,从需求层、模型层、应用层3部分构建一个典籍知识图谱框架模型,通过人机协作进行典...     

知识图谱在实体检索中的应用研究综述

[目的/意义]梳理基于知识图谱的实体检索的研究脉络和重点,探索未来该领域的发展方向。[方法/过程]概述基于知识图谱的实体检索的形式化定义、实现路径以及主要的数据源;根据检索任务,将实体检索划分为匹配检索、扩展检索和推荐检索3种实现场景,并对其实现方法进行综述。[结果/结论]随着应用的不断深入,基于知识图谱的实体检索研究开始关注如何优化用户的检索体验和提供多样性的检索结果,未来将在检索结果可解释性、跨领域知识图谱检索等多个方面展开深入的研究。