古方志历史名人资源知识图谱构建与知识发现研究

摘要/Abstract

摘要：

古方志在我国古籍中占有重要地位,蕴含大量内容资源,对古方志历史名人资源进行挖掘和语义知识关联研究不仅能促进方志古籍的开发利用,还能推动中国地方志资源与中国自主知识体系的建构。本研究对古方志历史名人资源特征和用户本体需求进行分析,利用protégé 完成本体模型设计,并以《至顺镇江志》中的名人刘裕以及卷三风俗篇为例,融合LLMs 和图数据库Neo4j 绘制历史名人资源领域知识图谱。研究发现,知识图谱结合LLMs 使用,可以助力非技术人员快速实现语义检索和知识发现价值,并在知识互动、知识检索、知识发现以及支持学术研究方面具有重要意义。本研究为本体和知识图谱的搭建创新思路,也可以为地方文化开发提供新视角。

Abstract:

Ancient local chronicles hold a significant position among Chinese ancient books containing avast amount of valuable content resources. Exploring and conducting semantic knowledge associationresearch on historical figures recorded in these chronicles not only promotes the development andutilization of these chronicles but also contributes to the construction of China‘s local chronicle resourcesand indigenous knowledge system. This study analyzes the characteristics of historical figure resources inancient local chronicles and the ontological needs of users. Using Protégé an ontology model isconstructed. Taking the historical figure Liu Yu and the chapter on customs in Volume 3 of ZhishunZhenjiang Gazetteer as examples the study combines large language models LLMs and the Neo4j graphdatabase to build a knowledge graph of historical celebrities enabling knowledge discovery. The findingsindicate that the combination of knowledge graphs and LLMs can assist non-technical users in achievingrapid semantic retrieval and valuable knowledge discovery. This approach is significant in terms ofknowledge interaction promoting knowledge retrieval knowledge discovery and advancing academicresearch. The research provides innovative ideas for the construction of ontology and knowledge graphand also offers a new perspective for the development of local cultural resources.

Key words:

Digital humanities, Large language models LLMs, Ancient local chronicles, Knowledgegraph, Knowledge discovery

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