档案语料的语义标注与知识图谱构建:理论、方法与应用研究

　　作者：屈王静

　　摘要：随着大数据、人工智能等现代信息技术的飞速发展，语义标注与知识图谱等语义技术为档案资源的语义化组织与智能化利用开辟了新的途径。然而，当前在档案领域语料的语义标注和知识图谱构建还面临诸多理论和实践上的挑战。在系统梳理语义标注和知识图谱相关理论的基础上，分析归纳了语义标注的内涵特征，探讨了档案语料的语义标注原则和半自动标注方法，并阐述了知识图谱的概念要素，进而讨论了语义标注和知识图谱在档案资源管理与利用中的应用现状及其影响。旨在丰富档案语料的语义技术理论与方法，以提升档案资源语义组织与智能化利用水平。

　　关键词：档案语料；语义标注；知识图谱；语义组织；智能化利用

　　随着大数据、人工智能等现代信息技术的快速发展，数字经济正逐步成为推动经济增长的新引擎与关键驱动力。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《“十四五”全国档案事业发展规划》明确要求，以数字化、网络化、智能化为主线，加快推进档案事业现代化，加强档案资源转化利用、数字档案资源开发等工作。这为档案信息资源的数字化转型和创新性开发利用指明了方向。作为承载历史记忆、国家治理重要依据的档案信息资源，如何实现其价值转化和深度利用，已成为档案学界和业界共同关注的重大课题。在此背景下，将新兴的语义技术引入档案资源管理和利用领域，已成为当前研究的新热点。语义网和知识图谱作为代表性的语义技术，能够通过定义资源的语义信息，提高资源的机器可理解性和处理能力，为资源的聚合、关联、推理等高级应用提供有力支撑[1]。将语义标注和知识图谱引入档案领域，可以显著提升档案资源的语义组织与智能化利用水平。

　　近年来，国内外学界已开展了诸多相关探索。在档案语料语义标注方面，学者们提出了不同粒度的档案资源描述模型，并深入探讨了语义标注的原则和方法。在档案知识图谱构建方面，研究者们提出了基于本体、众包标注等方法构建档案知识库的技术路线[2]。这些研究为丰富档案资源语义，促进档案知识的关联组织提供了重要参考。然而，目前档案语料语义标注和知识图谱构建方面仍存在一些问题和不足。例如，语义标注缺乏统一的规范和标准，标注效率有待提升；知识图谱构建流程有待进一步优化，对外源数据、信息抽取等关键技术应用不足。这些问题在一定程度上制约了档案资源的高效语义组织和深度知识挖掘。

　　鉴于此，本研究将在系统梳理语义标注和知识图谱相关理论的基础上，深入探讨档案语料的语义标注与知识图谱构建方法。研究内容主要包括三部分：首先，分析归纳语义标注的内涵特征，探讨档案语料的语义标注原则，并提出半自动标注方法，通过案例分析展示标注过程；其次，阐述知识图谱的概念要素，分析档案知识图谱构建的关键步骤与技术；再次，讨论语义标注和知识图谱在档案资源管理与利用中的应用现状及其影响。

　　1  档案语料的语义标注理论与方法

　　1.1 语义标注的概念内涵与基本特征

　　语义标注是为原始数据添加语义信息的过程，旨在使计算机能够理解和处理数据所承载的知识。从概念内涵上看，语义标注通常包括两方面的含义：一是对文本中的实体或概念进行识别并标记出所属的语义类别，这种标注也被称为类型标注；二是发现并标注实体或概念之间存在的语义关系，这种标注可以揭示数据内在的关联性。与传统的网络标注和大众标注相比，语义标注表现出明显的特点。语义标注立足于领域本体等概念模型，遵循一定的规范对数据进行语义描述，不仅克服了传统标注方法的主观随意性，而且能够从语义层面揭示资源的内在联系和知识结构。档案作为承载社会记忆和人类知识的重要信息资源，其语义标注和知识组织已成为档案管理现代化发展的重要方向。将语义标注引入档案领域，有助于解决传统档案著录中存在的描述不全面、主题揭示不深入等问题，能够在档案资源描述中嵌入更加丰富的语义信息，提高档案资源组织的语义化和关联化水平，从而为档案的精准检索和知识挖掘应用奠定基础。

　　1.2 基于本体的档案语料半自动语义标注方法

　　本体作为对特定领域知识的形式化表示，为档案语料的语义标注提供了重要依据。本体不仅明确定义了领域内的核心概念，而且规定了概念之间的语义关系，这为语料的语义标注提供了规范化的词表资源和推理规则。因此，基于本体的语义标注成为当前档案语料标注的主流方法[3]。基于本体的档案语料的语义标注流程通常包括本体构建、标注语料准备、标注过程、标注结果存储等步骤。在档案本体构建时，可以参考相关国际标准，如ICA的档案著录标准，并结合档案业务实际需求对本体进行必要的扩充和调整。在标注语料准备阶段，需要考虑语料的代表性和完整性，同时注重不同类型和载体档案的兼容性。在标注过程中，涉及标注依据确立、标注对象选择、标注方式设计、标注存储选择等环节。为了提高标注效率和准确性，可采取自动标注与人工标注相结合的半自动语义标注方法。具体而言，可以利用自然语言处理技术对语料进行初步解析，再由专业人员对自动标注结果进行人工校验和修正，以确保标注质量。近年来，随着深度学习、知识图谱等人工智能技术的发展，利用机器学习算法和知识推理能力来提高档案语料语义标注的自动化程度已成为可能。这为档案语料语义标注走向智能化提供了一些新的思路。

　　2  档案知识图谱构建的理论与方法

　　2.1 知识图谱的内涵与本体关系辨析

　　知识图谱作为语义网络的重要支撑技术，为大规模异构数据的关联整合与智能分析提供了有效的组织形式。从概念层面分析，知识图谱用节点表示实体或概念，用边表示实体或概念之间的关系，以图形化的方式直观展现客观知识。从构成要素来看，知识图谱主要由数据层和模式层两部分构成。数据层中存储着大量的实体及其属性关系数据，这些数据通常采用RDF三元组的形式表示；而模式层则刻画了数据层中实体类型及关系类型的抽象建模，并对数据层施加了逻辑约束。

　　与此同时，知识图谱和本体都是对知识的结构化表示，二者关系密切但又有所区别。从内涵上看，本体侧重于对领域概念及其关系的形式化描述，特别强调概念的类别归属和上下位关系；而知识图谱则更加关注海量实例层面的关系表示，突出实体的丰富语义关联。从作用上看，本体是构建知识图谱的核心组成部分，知识图谱则是本体在实际应用中的一种直观表现形式。因此，要构建高质量的知识图谱，领域本体的支持是必不可少的。面向档案领域构建知识图谱时，首先需要厘清档案资源的核心概念，设计合理的分类谱系，明确界定各类概念之间的语义关系，从而构建出档案领域本体，作为后续图谱构建的框架基础。档案本体应充分反映档案的内在组织逻辑，涵盖档案的门类、保管期限、载体、主题、机构、事件等核心要素，并借鉴档案编目规则、元数据标准等相关规范，力求在概念抽象和关系表达上达到规范统一、简明扼要的效果。这将为后续档案实体的抽取、属性关系的建立提供明确的规则依据，有助于提升档案知识图谱的语义准确性和一致性。

　　2.2 档案知识图谱构建的关键技术

　　档案知识图谱构建是一个由非结构化档案语料向结构化、关联化知识网络转变的渐进过程，涉及多源异构数据融合、知识抽取、知识存储、知识关联等多个关键技术。具体而言，知识图谱构建主要包括本体构建、实例集构建、属性抽取、关系抽取等步骤。

　　首先，本体构建可采用自顶向下和自底向上两种方式。自顶向下的方式依据领域专家的经验，设计概念层次分类体系，随后用实例数据填充本体概念的内涵与外延。而自底向上的方法则直接从海量的实例数据出发，借助统计机器学习等技术，自动抽取并归纳出本体知识。其次，实例集的构建环节可利用命名实体识别、指代消解等自然语言处理技术，从档案语料中准确识别出人物、组织机构、地名、时间等核心实体数据。随着深度学习技术的发展，可采用基于注意力机制的神经网络模型进行端到端的实体抽取，并利用知识表示学习等方法实现实体的向量化表示，为后续实体链接等任务奠定基础。再次，属性抽取环节主要包括基于规则模板匹配、基于本体的约束条件、基于序列标注的机器学习等方法。在借鉴通用方法的同时，需要充分挖掘档案特有的属性表达模式，并辅以必要的人工校验，以确保抽取结果的准确性和可靠性。最后，关系抽取环节需要准确识别语料中实体之间存在的语义联系，并用规范化的谓词进行形式化表示。关系抽取的常用方法包括基于模式匹配的bootstrapping方法、有监督和半监督的机器学习方法、基于深度学习的神经网络方法等。此外，外源数据的补充也是构建高质量知识图谱的重要手段之一，可丰富档案实体的背景信息，增强其语义关联。知识图谱构建完成后，还需要进行存储、管理和应用，并从知识图谱中发现隐含的关联关系，从而实现知识推理和高阶问答等功能。

　　3  档案语义标注与知识图谱的应用研究

　　3.1 语义标注与知识图谱在档案领域的应用现状

　　随着信息技术的迅猛发展，如何将语义标注和知识图谱应用于档案管理和服务已成为业界关注的焦点。目前，国内外档案界已经开展了一系列相关的探索与实践。美国国家档案和记录管理局（NARA）较早提出了档案知识图谱的构想，旨在通过对档案进行语义建模和关联映射，推动档案数据的开放与共享。欧盟的EHRI项目则基于语义We b技术，对分散在欧洲各地的Holocaust相关档案进行大规模的语义整合，建立了多语种的档案资源知识门户，为研究者提供了更加全面、系统的史料资源。这些应用案例展示了语义标注和知识图谱技术在档案资源组织与揭示方面所带来的新机遇。在国内，语义标注和知识图谱在档案领域同样得到了广泛的关注与实践[4]。例如，中国人民大学针对学术名人档案资源构建了学术谱系，建立了跨档案库、跨机构的名人知识关联网络，全面展现了学术名人在学科发展中的贡献。这些研究与实践表明，国内档案界已经初步认识到语义技术在档案资源建设中的重要作用，但整体应用水平还相对有限，尚缺乏大规模、系统化的应用成果。

　　3.2 语义标注与知识图谱对档案资源管理的影响

　　引入语义标注和知识图谱，将为档案资源管理带来深刻影响和变革。传统的档案资源管理主要依托目录和全文索引，资源组织层次较为单一，缺乏语义的关联，检索主要依靠关键词匹配，难以适应日益增长的知识服务需求。而语义标注通过赋予档案资源以结构化、规范化的语义，能够在档案著录、编目、主题标引等环节嵌入更加丰富的语义信息，将档案资源与知识体系紧密链接，实现档案资源的多层次、多维度组织。这种以语义驱动的档案资源管理模式，将助力档案由“资料”向“知识”的转型升级。以档案编目著录为例，语义标注将革新档案资源描述范式。语义标注以本体知识为依据，从内容语义层面对档案进行多维度的主题描述，可以标引档案所涉及的人物、事件、地点、概念等多种类型的实体和关系知识。通过本体词表控制，档案主题标引可以实现规范化、结构化表达，便于计算机理解和自动处理。面向档案语义要素的编目模式，将增强档案内容的语义组织和揭示能力。

　　3.3 语义标注与知识图谱在档案资源深度利用中的应用

　　语义标注和知识图谱为档案资源的深度开发利用开辟了广阔前景。传统档案服务主要提供目录查询和原文阅览，服务方式相对单一，对档案知识内涵的加工利用不足。引入语义技术后，档案资源的语义内容被显式提取，并通过知识网络得以关联呈现，这为档案知识发现和智能服务奠定了坚实基础。具体而言，在档案检索查询方面，知识图谱使得语义检索成为可能。与关键词检索相比，语义检索能够在理解用户查询意图的基础上，利用本体知识库对查询词进行语义扩展，获得与查询主题直接或间接相关的档案信息，从而为用户提供更加全面、精准的知识服务。在档案内容挖掘方面，以语义标注语料为基础，通过利用序列标注、关系分类等有监督学习模型，可以从档案语料中精准识别核心实体、关键事件，并对其所属类别、关联关系进行细粒度标定，这为档案语义关联和历史推理提供了有力支撑。在档案知识推理方面，知识图谱展现出强大的智能分析能力。将档案资源组织为知识图谱后，可以基于本体定义的推理规则，利用图算法实现知识的自动推演和智能分析。

　　参考文献

　　[1]洪佳惠.技术、经验与民主化:知识图谱应用于档案资源开发的认识论研究[J].山西档案,2023(1):86-92.

　　[2]胡慧慧,赵雪芹.基于本体的桥梁文化遗产档案知识图谱构建研究[J].山西档案,2023(6):42-57.

　　[3]赵宣哲.数字声像档案智能标注的必要性和可行性分析[J].兰台世界,2022(12):83-86.

　　[4]易黎,邹彬.融合知识图谱与多源信息的档案服务平台[J].兰台世界,2023(7):70-74.

　　【作者简介】屈王静(1977— )，女，汉族，山西运城人，山西大同大学文学院讲师，硕士，研究方向：汉语言文字学。