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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

早期两河流域契约数据库(shùjùkù)(DEMC)作为国内首个自主开发(kāifā)的楔形文字在线(zàixiàn)数据库,是教育部(jiàoyùbù)哲学社会科学研究重大课题攻关项目(gōngguānxiàngmù)(23JZD040)的阶段性研究成果之一。目前其1.0版本已经上线(网址:http://wx.xdsxds.com/layout/home),提供免费使用服务以及AI助手服务。 为(wèi)服务于国内(guónèi)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(de)研究需求(xūqiú),DEMC旨在对分散于全球各地图书馆、博物馆、档案馆的早期两河流域(公元前三千纪)契约文书资源进行数字化采集(cǎijí),这些(zhèxiē)资源实体的分布(fēnbù)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(wénxiàn)搜集的难度。DEMC通过数字人文技术整合上述碎片化资源,以期构建集数据采集、文本(wénběn)挖掘、多标签分类、多模态关联展示及可视化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(de)楔形文字文本(wénběn)资源(zīyuán),具体包含三个时期(shíqī):古苏美尔时期(又称前萨尔贡、早王朝时期)、阿卡德(ākǎdé)时期(又名萨尔贡王朝)和新苏美尔时期(即乌尔第三王朝)。在内容上,DEMC数据库主要收录的契约文书以买卖契约和借贷契约为主。除契约文书的中英文及拉丁转写文本内容外,数据库还收录与之相关的各类多模态资源,主要包括原始泥板照片、临摹图像等,并记录相关资源实体(shítǐ)的馆藏信息,以便提供全方位的研究材料(cáiliào)。 DEMC数据库主要包括四种功能,涵盖从数据采集到知识服务的(de)全过程(quánguòchéng)。 DEMC以(yǐ)技术成熟度(chéngshúdù)较高、通用性较强的(de)FileMaker Pro工具为基础进行(jìnxíng)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和数据共享,其主要功能包括对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(dòngtài)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)转写与英汉双语翻译,还(hái)包含多个(duōgè)专业字段,如契约(qìyuē)类型、固定格式、术语、标的物与数量、缔约方(买卖契约中的卖方/买方、借贷契约中的贷方/借方)、见证人、誓言、其他(qítā)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(wèi)在后续实现更(gèng)专业、高效的(de)(de)检索,并在此基础上提供(tígōng)细粒度的知识服务,DEMC对CDLI的语义(yǔyì)知识表示框架进行(jìnxíng)了扩展,对两河早期契约(qìyuē)文本的结构进行深度解析、并以CIDOC-CRM、FOAF为基础,融合《民法典》索引平台的相关叙词(xùcí)索引 ,实现了对契约文书内容(nèiróng)的语义关联构建(gòujiàn)(gòujiàn)。扩展后的语义结构除包含CDLI提供的各种元(yuán)数据之外,增设(zēngshè)了Text Information、Historical Document、Visual Item等实体类分别用于(yòngyú)表示契约文书文本特征、契约文书的内容结构及相关联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(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(mǎimài)(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)。 URI、契约类型、主体、客体、甲方(jiǎfāng)、乙方、担保人、见证人、名义(míngyì)见证人、签署时间、执行时间、关联文本、文物载体 在数据应用环节,DEMC提出在现有(xiànyǒu)语义架构的基础上对数据库中的资源进行知识抽取和知识库(zhīshíkù)构建的过程。 例如,对于契约文本中的“主体(zhǔtǐ)”角色(juésè),可以通过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(object)", "甲方(jiǎfāng)(agent)", "乙方(yǐfāng)(patient)", "担保人(guarantor)", "见证人(jiànzhèngrén)(witness)", "名义见证人(nominal witness)", "签约(qiānyuē)时间(shíjiān)(signed)", "执行时间(executed)"] 在知识抽取之后,还可以利用(lìyòng)RAG等新兴的人工智能技术对(duì)相关资源构建可视化服务框架,并提供检索和智能化问答功能。 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(chéngxiàn)该平台的潜力与功能。用户可通过多字段(duōzìduàn)检索获取全部信息与数据。 韩牧哲(hánmùzhé)(江苏大学科技信息研究所) (本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载(xiàzài)“澎湃新闻”APP)
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