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国内首个楔形文字在线数据库DEMC上线

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国内首个楔形文字在线数据库DEMC上线

国内首个楔形文字在线数据库DEMC上线

早期两河(liǎnghé)流域契约数据库(shùjùkù)(DEMC)作为国内首个自主开发的楔形文字在线数据库,是教育部哲学社会科学研究(yánjiū)重大课题攻关项目(23JZD040)的阶段性研究成果之一。目前其1.0版本已经(yǐjīng)上线(网址:http://wx.xdsxds.com/layout/home),提供免费使用服务(fúwù)以及AI助手服务。 为服务于国内世界古代史、古文字学、经济史、法律史、比较法学、数字人文等领域学者的研究需求(xūqiú),DEMC旨在对分散于全球各(gè)地图书馆、博物馆(bówùguǎn)、档案馆的早期两河流域(公元前三千纪)契约文书资源进行(jìnxíng)数字化采集,这些资源实体的分布广泛、专业性强且存在大量未出版内容,其发表渠道也非常零散,传统纸质期刊与电子资源的割裂造成了文献搜集的难度。DEMC通过数字人文技术(jìshù)整合上述碎片化资源,以期构建(gòujiàn)集数据(shùjù)采集、文本挖掘、多标签(biāoqiān)分类、多模态关联展示及可视化(kěshìhuà)于一体的综合性平台,为上述各领域的研究者提供系统化研究工具。 DEMC数据库主要收录两河流域早期的楔形文字文本资源,具体(jùtǐ)包含三个时期:古苏美尔时期(又称前萨尔贡、早王朝时期)、阿卡德时期(又名萨尔贡王朝)和新苏美尔时期(即乌尔(wūěr)第三王朝)。在内容上,DEMC数据库主要收录的契约文书(wénshū)以买卖契约和借贷(jièdài)契约为主。除契约文书的中英文及拉丁转写文本内容外,数据库还(hái)收录与之相关的各类多模态(mótài)资源,主要包括原始泥板(níbǎn)照片、临摹图像等,并记录相关资源实体的馆藏信息,以便提供全方位的研究材料。 DEMC数据(shùjù)库主要包括四种功能,涵盖从数据采集到知识服务(fúwù)的全过程。 DEMC以技术成熟度较高、通用性较强的(de)FileMaker Pro工具为基础进行开发,该系统支持与MySQL、Oracle等主流的关系数据库进行数据集成(jíchéng)和数据共享,其主要功能(gōngnéng)包括(bāokuò)对(duì)早期楔形文字契约文书资源进行标准化数据存储,制定统一的文本、图像采集与整合标准,并以严格的专业(zhuānyè)元数据系统进行结构化约束;同时保留动态扩展能力,在使用过程中可以灵活增补所需的新字段。 数据库不仅提供文本的(de)转写与(yǔ)英汉双语翻译,还包含多个(duōgè)专业字段,如契约类型、固定格式、术语、标的物与数量、缔约方(买卖契约中(zhōng)的卖方/买方(mǎifāng)、借贷契约中的贷方/借方)、见证人、誓言、其他关联信息,以及文本的出版信息、年代、出土地点、收藏机构、对应CDLI编号等基础信息。 为在后续实现(shíxiàn)更专业、高效的检索(jiǎnsuǒ),并在此基础(jīchǔ)上提供细粒度的知识(zhīshí)服务,DEMC对CDLI的语义知识表示框架进行(jìnxíng)了扩展,对两河(liǎnghé)早期(zǎoqī)契约文本的结构(jiégòu)进行深度解析、并以CIDOC-CRM、FOAF为基础,融合《民法典》索引平台(píngtái)的相关叙词索引 ,实现了对契约文书内容的语义关联(guānlián)构建(gòujiàn)。扩展后的语义结构除包含CDLI提供的各种元数据之外,增设了Text Information、Historical Document、Visual Item等实体类(shítǐlèi)分别用于表示契约文书文本特征、契约文书的内容结构及相关联(xiāngguānlián)的多模态资源进行组织和关联。对两河早期契约文书中的主体(subject)、客体(kètǐ)(object)、甲方(agent)、乙方(patient)、担保人(guarantor)、见证人(witness)、名义见证人(nominal witness)、签约(signed)、执行(executed)等专有概念(gàiniàn)进行创新性界定并实现了细粒度的语义关联构建,实现了针对买卖(sale)、借贷(Loan)、租赁(Lease)等不同类型契约文书内容的知识表示(以CDLI/P112333为例(wèilì))。 URI、契约类型、主体、客体、甲方、乙方、担保人、见证人、名义见证人、签署时间(shíjiān)、执行时间、关联文本、文物载体(zàitǐ) 在数据应用环节,DEMC提出在现有语义架构(jiàgòu)的基础上对数据库中的资源进行知识抽取(chōuqǔ)和知识库构建的过程。 例如,对于契约文本(wénběn)中的“主体”角色,可以通过(tōngguò)如下方式进行自动知识抽取: # 语义角色分类示例(shìlì) roles = ["主体(zhǔtǐ)(subject)", "客体(kètǐ)(object)", "甲方(agent)", "乙方(yǐfāng)(patient)", "担保人(dānbǎorén)(guarantor)", "见证人(witness)", "名义见证人(jiànzhèngrén)(nominal witness)", "签约(qiānyuē)时间(signed)", "执行时间(executed)"] 在知识抽取之后(zhīhòu),还可以利用RAG等新兴的人工智能技术对相关资源构建可视化服务框架,并提供检索(jiǎnsuǒ)和智能化问答功能。 通过全面介绍DEMC数据库的(de)核心目标、技术架构、数据流模型及多样化功能模块,并简要概述全栈开发的技术解决方案,以完整呈现该平台的潜力与(yǔ)功能。用户可通过多字段(duōzìduàn)检索获取全部信息与数据。 韩牧哲(江苏大学(dàxué)科技信息研究所) (本文来自澎湃(pēngpài)新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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