Analysis of the Evolution of Intangible Cultural Heritage of Embroidery from the Perspective of Cultural Space

Abstract

Abstract: Chinese intangible cultural heritage is a treasure of Chinese culture, a gene of national culture, and an important component of human civilization. In order to strengthen the research and interpretation of intangible cultural heritage and unleash its social function, this article takes embroidery, a prominent example of such heritage, as an example. By examining key historical events through the lens of cultural space, it constructs a knowledge graph to reveal the development and historical influencing factors in the evolution of embroidery as an intangible cultural heritage. This approach not only provides new methods for the study of intangible cultural heritage, but also promotes the rational utilization of intangible cultural heritage of embroidery.

Key words: Intangible cultural heritage, Cultural space, Key event, Development and evolution, Knowledge graph, Chinese embroidery

Ding Jingda1, Du Dehui2 (1 China Academy of Science and Education Evaluation, Hangzhou Dianzi University, 2 School of Cultural Heritage and Information Management, Shanghai University). Analysis of the Evolution of Intangible Cultural Heritage of Embroidery from the Perspective of Cultural Space[J]. Libraly Journal, 2025, 44(407): 105-112.

References

[ 1 ] 新华社. 习近平对宣传思想文化工作作出重要指示[EB/OL]. （2023-10-08） [2024-02-12]. http:// www.news.cn/2023–10/08/c_1129904890.htm.

[ 2 ] Pelekis N，Theodoulidis B，Kopanakis I，et al. Literature review of spatio-temporal database models[J]. The Knowledge Engineering Review， 2004，19（3）：235–274.

[ 3 ] 陈新保，朱建军，陈建群. 时空数据模型综述[J]. 地理科学进展，2009，28（1）：9–17.

[ 4 ] 邬群勇，孙梅，崔磊. 时空数据模型研究综述[J]. 地球科学进展，2016，31（10）：1001–1011.

[ 5 ] 李旭晖，刘洋. 时空数据建模方法研究综述[J]. 数据分析与知识发现，2019，3（3）：1–13.

[ 6 ] 谈国新，张立龙. 非物质文化遗产文化空间的时空数据模型构建[J]. 图书情报工作，2018，62（15）： 102–111.

[ 7 ] 铁钟，夏翠娟，黄薇，等. 事件驱动的数据可视化交互设计：基于“数据叙事”的探索和实践[J]. 中国图书馆学报，2023，49（4）：72–87.

[ 8 ] Lombardo V，Pizzo A，Damiano R. Safeguarding and accessing drama as intangible cultural heritage[J]. Journal on Computing and Cultural Heritage，2016，9（1）：1–26.

[ 9 ] Carriero V A，Gangemi A，Mancinelli M L，et al. ArCo：The Italian cultural heritage knowledge graph[C]// The Semantic Web–ISWC 18th International Semantic Web Conference，October 26–30，2019，Springer International Publishing， 2019：36–52.

[10] 范青，史中超，谈国新. 非物质文化遗产的知识图谱构建[J]. 图书馆论坛，2021，41（10）： 100–109.

[11] Fan T，Wang H，Hodel T. Multimodal knowledge graph construction of Chinese traditional operas and sentiment and genre recognition[J]. Journal of Cultural Heritage，2023（62）：32–44.

[12] 张卫，王昊，李跃艳，等. 面向非遗文本的知识组织模式及人文图谱构建研究[J]. 情报资料工作，2021，42（6）：91–101.

[13] 赵雪芹，路鑫雯，李天娥，等. 领域知识图谱在非遗档案资源知识组织中的应用探索[J]. 档案学通讯，2021（3）：55–62.

[14] 王常珏，张强，王盟燏，等. 基于本体的剧曲类非遗知识图谱构建研究——以元曲为例[J]. 图书馆杂志，2023，42（11）：91–98.

[15] 周树斌，高劲松，张强，等. 文化基因视域下诗词资源多维知识重组与可视化研究——以茶文化为例[J]. 图书情报工作，2023，67（16）： 111–123.

[16] Lu L，Liang X，Yuan G，et al. A study on the construction of knowledge graph of Yunjin video resources under productive conservation[J]. Heritage Science，2023（11）：83.

[17] Fan T，Wang H，Hodel T. CICHMKG：a large-scale and comprehensive Chinese intangible cultural heritage multimodal knowledge graph[J]. Heritage Science，2023（11）：115.

[18] 覃琮. 从“非遗类型”到“研究视角”：对“文化空间”理论的梳理与再认识[J]. 文化遗产，2018（5）： 25–33.

[19] Lefebvre H；Nicholson-Smith D. The Production of Space[M]. Oxford：Blackwell Publishers Limited，1991.

[20] 孟令法. 文化空间的概念与边界——以浙南畲族史诗《高皇歌》的演述场域为例[J]. 民俗研究，2017（5）：107–119；160.

[21] 张春丽，李星明. 非物质文化遗产概念研究述论[J]. 中华文化论坛，2007（2）：137–140.

[22] Goodfellow I J，Shlens J，Szegedy C. Explaining and harnessing adversarial examples[J]. arXiv preprint arXiv：1412.6572，2014.

[23] Ribeiro M T，Singh S，Guestrin C. Semantically equivalent adversarial rules for debugging NLP models[C]// Iryna Gurevych，Yusuke Miyao. Proceedings of the 56th annual meeting of the association for computational linguistics （volume 1：long papers）. Melbourne，Australia： Association for Computational Linguistics，2018： 856–865.

[24] Lu Y，Liu Q，Dai D，et al. Unified structure generation for universal information extraction[J]. arXiv preprint arXiv：2203.12277，2022.

[25] Kusner M，Sun Y，Kolkin N，et al. From word embeddings to document distances[C]// The 32nd International Conference on Machine Learning （ICML 2015），July 6-11，2015，Lille，France： PMLR，2015：957–966.