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国内最大智能型矿用洒水车顺利通过验收

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国内最大智能型矿用洒水车顺利通过验收

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早期两河流域契约数据库(DEMC)作为国内首个自主开发的(de)(de)楔形文字在线数据库,是教育部哲学社会科学研究重大(zhòngdà)课题攻关项目(23JZD040)的阶段性研究成果之一(zhīyī)。目前其1.0版本已经上线(shàngxiàn)(网址:http://wx.xdsxds.com/layout/home),提供免费使用服务以及AI助手服务。 为服务(fúwù)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(rénwén)等领域学者的(de)研究需求,DEMC旨在对分散于全球(quánqiú)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(chuántǒng)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(tōngguò)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(biāoqiān)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(zhǔyào)收录两河(liǎnghé)流域早期的楔形文字文本资源,具体包含三个时期:古苏美尔时期(又称前萨尔贡、早王朝(wángcháo)时期)、阿卡德时期(又名(yòumíng)萨尔贡王朝)和(hé)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(duō)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的馆藏信息,以便(yǐbiàn)提供全方位的研究材料。 DEMC数据库主要(zhǔyào)包括四种功能,涵盖从(cóng)数据采集到知识服务的全过程。 DEMC以技术成熟度较高、通用性较强(jiàoqiáng)的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(jiégòuhuà)约束(yuēshù);同时保留动态扩展能力,在使用(shǐyòng)过程中可以灵活增补所需的新字段(duàn)。 数据库不仅提供(tígōng)文本的转写与英汉双语翻译,还(hái)包含多个专业字段,如契约类型(lèixíng)、固定格式、术语、标的物(biāodìwù)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(duìyìng)CDLI编号等基础信息。 为在(zài)后续实现更专业、高效的检索,并在此基础上提供细粒度的知识服务,DEMC对CDLI的语义知识表示框架进行了(le)(le)扩展,对两河早期契约(qìyuē)文本的结构(jiégòu)(jiégòu)进行深度解析、并以CIDOC-CRM、FOAF为基础,融合《民法典(mínfǎdiǎn)》索引平台的相关(xiāngguān)叙词索引 ,实现了对契约文书内容的语义关联构建。扩展后的语义结构除包含CDLI提供的各种元(yuán)数据之外,增设了Text Information、Historical Document、Visual Item等(děng)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的多模态资源进行组织和关联。对两河早期契约文书中(zhōng)的主体(zhǔtǐ)(subject)、客体(object)、甲方(agent)、乙方(patient)、担保人(guarantor)、见证人(witness)、名义(míngyì)见证人(nominal witness)、签约(signed)、执行(executed)等专有概念进行创新性界定(jièdìng)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(bùtóng)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、乙方、担保人、见证人(jiànzhèngrén)、名义见证人、签署时间(shíjiān)、执行时间、关联文本、文物载体 在数据应用环节,DEMC提出(tíchū)在现有语义架构的基础上对数据库中的资源进行(jìnxíng)知识抽取和知识库构建的过程。 例如,对于契约文本中(zhōng)的“主体”角色,可以通过如下方式进行(jìnxíng)自动知识抽取: # 语义角色分类示例(shìlì) roles = ["主体(subject)", "客体(kètǐ)(object)", "甲方(jiǎfāng)(agent)", "乙方(yǐfāng)(patient)", "担保人(dānbǎorén)(guarantor)", "见证人(witness)", "名义(míngyì)见证人(nominal witness)", "签约时间(shíjiān)(signed)", "执行时间(executed)"] 在知识抽取之后,还可以利用RAG等新兴的(de)人工智能技术对相关资源构建可视化服务(fúwù)框架,并提供检索和智能化问答功能。 通过全面介绍DEMC数据库的核心目标、技术架构、数据流模型及多样化功能模块,并简要(jiǎnyào)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功能。用户可(kě)通过多字段检索(jiǎnsuǒ)获取全部信息与数据。 韩牧哲(江苏大学科技信息研究所(yánjiūsuǒ)) (本文来自澎湃新闻,更(gèng)多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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