知识图谱和语义分析技术背景下公共图书馆红色档案的知识发现研究

　　作者：薛风

　　摘要：在数字人文研究兴起和知识服务创新的背景下，红色档案资源面临数字化转型和知识化利用的机遇与挑战。在知识图谱和语义分析技术的视角下，聚焦于公共图书馆红色档案资源，探索当前红色档案的知识发现方法，包括知识单元抽取与本体构建、知识图谱构建、语义检索与关联分析、知识发现可视化等。阐述了红色档案知识图谱在构建知识服务平台、个性化知识推荐、支持知识发现与挖掘、智慧档案馆红色教育服务等方面的应用实践，旨在为传承红色基因、弘扬革命文化、推进智慧档案馆建设等提供参考与指南。

　　关键词：公共图书馆；红色档案；知识图谱；语义分析；知识发现

　　随着数字技术的飞速发展和人工智能的逐步兴起，信息技术正深刻影响和重塑各行业的发展格局。作为文化记忆和革命遗产的重要载体，红色档案资源的管理与利用也面临数字化转型的重大机遇与挑战。当前，国内关于红色档案资源开发利用的研究日益增多，研究内容主要集中在资源建设、阅读推广、数据化利用等方面[1]。基于上述研究背景，本文拟在知识图谱和语义分析技术的视角下，聚焦公共图书馆红色档案资源，分析知识图谱和语义分析技术在红色档案资源管理中的应用基础，探索基于知识图谱和语义分析的红色档案知识发现方法，构建支持个性化知识服务的红色档案知识图谱应用实践模式。

　　1  知识图谱和语义分析技术在红色档案资源中的应用基础

　　1.1   红色档案资源的数字化管理现状

　　近年来，在信息技术快速发展和数字人文研究兴起的背景下，各级档案馆、图书馆纷纷开展红色档案资源的数字化加工和开发利用工作。一些单位利用数字化设备对纸质、实体等载体形式的红色档案进行扫描、拍摄等电子化操作，建立了一定规模的数字化档案库。还有一些馆藏单位在数字化的基础上，借助大数据、人工智能等新一代信息处理技术，对红色档案进行全文识别、自动编目和语义标引，初步实现对资源的结构化组织与整合。总体来看，目前红色档案资源的数字化管理水平已从单纯的信息化迈向智能化阶段，但仍以浅层数据加工为主，知识组织的语义化、关联化水平有待进一步提升。

　　1.2   知识图谱技术助力红色档案资源语义组织

　　知识图谱作为一种以语义网络为基础的知识库，能够将概念、实体及其关系以图形化的方式呈现出来，为知识的关联表示和推理发现提供了有力工具。近年来，知识图谱技术在数字人文领域得到广泛应用，为革命文献、口述历史等珍贵红色历史文化资源的语义组织和知识挖掘带来新思路。例如，一些学者利用本体构建、命名实体识别等技术，针对特定主题的红色档案资源进行知识抽取，构建领域本体和知识库；还有研究者在此基础上，运用图数据库对红色档案知识进行存储、检索和可视化展示，实现对档案语义信息的立体化呈现和关联分析。这些研究表明，引入知识图谱技术能够多维度、细粒度地揭示红色档案资源的内在知识结构，为深入挖掘其语义关联奠定基础[2]。

　　1.3   语义分析技术强化红色档案资源内容深度挖掘

　　语义分析是利用自然语言处理和机器学习方法，对文本内容进行语义理解和知识挖掘的技术。随着深度学习的发展，一些预训练语言模型如BERT、XLNet、GPT等的出现，极大增强了语义分析的功能，使得对红色档案资源内容的深度挖掘成为可能。例如，研究者利用命名实体识别、关系抽取、语义角色标注等NLP技术，实现了对红色档案文本中人名、地名、机构名、事件等关键信息的自动抽取，并构建档案实体库，进而开展基于语义的档案内容标引和检索。此外，面向特定任务的语义分析模型如情感分析、主题模型等，可应用于红色档案的倾向性分析、主题演化分析等，有助于全面把握档案价值内涵。因此，语义分析技术与知识图谱相结合，能够从红色档案文本中抽取语义丰富的结构化知识，为构建高质量的红色档案知识库提供数据支撑。

　　1.4   知识图谱与语义分析技术结合的红色档案知识化管理模式

　　通过梳理分析发现，知识图谱和语义分析技术应用于红色档案资源管理，需遵循“数字化—结构化—语义化—知识化”的技术路线。先利用数字化设备和技术对各类型档案载体进行数字化转换，获取标准化的数字档案。再运用语义分析技术对档案文本进行结构化解析，抽取关键实体、属性及关系，并运用知识图谱技术对这些结构化知识单元进行本体映射、存储与关联，建立起红色档案知识库。在此基础上，可利用图数据库、可视化工具等实现对红色档案知识的检索、推荐和分析利用。这一知识化管理模式有别于传统的档案目录体系，能够从多维视角、多层次地揭示红色档案的知识内涵，为用户提供精准、便捷的知识发现与获取服务。

　　2  基于知识图谱和语义分析技术的红色档案知识发现方法

　　2.1   红色档案资源的知识单元抽取与本体构建

　　红色档案资源蕴含丰富的历史知识和文化内涵，实现对其深层知识的挖掘，需要从非结构化的档案文本中抽取出结构化的知识单元。这一过程可借助自然语言处理技术中的命名实体识别、关系抽取等信息抽取方法来实现。具体过程是通过对海量档案文本进行分词、词性标注，再结合特定领域词典、规则模板等，识别出文本中的人名、地名、机构名、时间及事件等关键实体，并抽取实体之间的语义关系，形成“实体—关系”的逻辑路径。在此基础上，运用本体构建方法对抽取的知识单元进行概念抽象和规范化表示，构建红色档案领域本体。本体描述了领域核心概念、属性及其关系，为知识单元提供了语义框架，刻画了档案实体与革命人物、历史事件的内在联系，体现出红色档案的价值内涵。

　　2.2    红色档案知识图谱的构建方法与实现路径

　　红色档案知识图谱建立在本体的基础之上。首先，红色档案知识图谱通过图数据库技术对档案知识单元进行存储、关联和计算，从而实现知识的网络化表示。知识图谱的构建一般采用RDF、OWL等本体语言和标准对知识单元进行语义化描述，然后通过主语、谓语、宾语三元组形式表达知识。其次，借助D2RQ、R2RML等工具实现关系型数据库到RDF的映射转换。针对非关系型数据，如JSON、XML等，需先进行模式匹配和转换，提取其结构化信息，再映射为本体知识进行存储。再次，利用Neo4j等主流图数据库来对本体知识进行节点和边的存储与查询，从而构建出大规模的红色档案知识图谱。

　　2.3    基于红色档案知识图谱的语义检索与关联分析

　　红色档案知识图谱揭示了档案实体之间的语义联系，为用户提供了一种全新的知识获取方式。使用户不再局限于关键词匹配式的档案目录检索，而是能从概念层面出发，通过知识图谱开展基于语义的关联式检索。例如，用户输入“遵义会议”这一关键词，系统不仅能返回与会议直接相关的档案，还可关联呈现会议的时空背景、参与人物、会议决议及其影响等信息。这种图谱式的语义检索突破了档案的物理边界，有助于用户发现档案之间的内在联系，获取背景式、脉络性的知识。在此基础上，还可利用社会网络分析、聚类分析等图挖掘算法，对档案知识图谱进行深度关联分析，为用户从宏观角度把握档案知识脉络提供了直观、量化的依据。

　　2.4    红色档案知识发现的可视化呈现

　　为充分发挥红色档案知识图谱在知识发现与利用中的价值，需借助可视化手段直观呈现知识内容及其关联，增强知识获取的便捷性和交互性。当前的图数据可视化工具如Gephi、Cytoscape等，能够对节点和边进行类型区分和布局优化，生成美观、清晰的知识图谱。针对公众用户的知识检索需求，可开发基于知识图谱的可视化检索系统。用户通过图形界面输入关键词，触发后台图数据库的语义查询，返回结果以定制的“节点—边”图形样式呈现。针对档案工作者的知识分析需求，可开发基于知识图谱的馆藏分析与决策支持系统[2]。通过图算法对知识图谱进行聚类、演化分析，形成反映档案馆藏知识结构、主题分布的可视化报告，辅助档案工作者从知识组织视角审视馆藏的优势与不足，为档案征集、编目等决策提供参考。

　　3  基于红色档案知识图谱的知识服务应用实践

　　3.1    红色档案知识服务平台的构建

　　随着数字人文研究范式的兴起，如何充分发掘档案资源的知识价值，创新档案服务模式，成为新时期档案工作者的重要课题。将红色档案知识图谱引入档案服务中，能够突破传统档案目录的物理边界，实现基于知识关联的无缝链接服务。因此，这需要构建一个集知识组织、检索、分析、呈现等功能于一体的红色档案知识服务平台。具体来讲，该平台以知识图谱为核心，通过本体映射将异构档案数据统一转换为语义化的知识表示，消除“数据孤岛”等现象，实现多源档案知识的关联融合。在此基础上，该平台集成语义检索、知识推荐、馆藏分析等服务引擎，为不同类型用户提供个性化、精准化的知识发现与利用支持服务。同时，该平台还需嵌入可视化组件，增强用户对知识脉络和价值内涵的直观认知，从而实现档案服务从资源导向向知识导向、从被动服务向主动服务的重大转型。

　　3.2    面向用户的个性化红色档案知识推荐服务

　　传统的档案利用方式主要依赖目录检索和史料阅览，用户难以全面发掘档案的知识内涵。红色档案知识图谱通过揭示档案实体之间的多维语义关系，为用户提供了一种全新的联想式、发现式知识获取路径。例如，借助知识推荐算法，系统可以根据用户的兴趣特征和行为偏好，主动推荐与其相关的红色档案知识单元，实现千人千面的个性化知识服务。例如，针对热衷于军事斗争历史的用户，系统可重点推荐长征、解放战争等重大革命战役的档案资源及相关背景知识，引导用户在更广阔的历史语境中认识和理解革命斗争的艰难与残酷。系统还可利用协同过滤等算法，挖掘用户群体的集体偏好，形成基于热门主题、馆藏亮点的“你可能感兴趣”的档案知识推荐等。

　　3.3    支持研究者的红色档案知识发现与深度挖掘服务

　　红色档案是开展中国共产党革命斗争历史研究的重要史料，为学者深入考察革命历程、探寻历史规律提供了翔实的依据。传统的档案编目体系虽然有利于检索相关档案，但对于研究者洞察事件本质、把握历史全局仍存在局限。红色档案知识图谱以语义网络的形式链接分散的档案资源，使得研究者能够在知识关联中发现新的问题域，激发新的研究灵感。基于知识图谱的档案语义检索，可帮助研究者快速获取事件的来龙去脉、重要节点，引导研究者把握关键线索。此外，图谱嵌入技术能够实现对隐式语义关联的挖掘，即发现文本中未直接提及、但与检索主题相关的知识点，有助于研究者拓展研究视角，发现红色档案资源中新的关联与规律。

　　3.4    智慧档案馆中基于知识图谱的红色教育服务模式探索

　　在数字化、网络化、智能化技术的推动下，档案馆正向智慧化方向发展，成为集藏、研、展、教等功能于一体的文化服务综合体。将红色档案知识服务引入智慧档案馆，为创新爱国主义教育提供了新载体、新路径。首先，档案馆可通过知识图谱构建虚拟展厅和智能导览，以革命历程为主线设计展览脚本，提取相关档案的图片、文字、音视频等多模态知识元素，生成沉浸式、交互式的虚拟展览，深化对革命历程的认知[3]。其次，档案馆可依据知识图谱技术针对中小学生开展寓教于乐的红色档案知识教育，引导学生在档案故事中感悟革命先烈的崇高精神。

　　参考文献

　　[1] 方雯灿,刘越男.面向多元场景的红色档案资源利用需求分析[J].山西档案,2024(1):57-63.

　　[2] 孟亭含.基于事理图谱的红色档案数据可视化研究[J].山西档案,2024(2):94-96.

　　[3] 徐海静,姜惠丹.数字记忆视角下红色档案资源开发模式构建探析[J].山西档案,2021(5):136-142.

　　【作者简介】薛风（1990—），男，汉族，河南开封人，河南开封科技传媒学院马克思主义学院讲师，河南大学马克思主义学院博士在读，研究方向：红色文化与马克思主义理论。