本板块收录以博客、文章、视频等形式发表的数字人文短篇出版物。今年共有12个资源获得提名，以下重点介绍前三名。

 No.1 Bears Will Be Boys

儿童绘本中的动物性别 

这篇发表于数据新闻平台The Pudding的互动文章，用数据回答了一个看似日常的问题：当我们在儿童读物里描述一只青蛙、一头熊、一只猫，我们为什么默认它是"他"？

研究团队系统梳理了1950年以来约300本英文儿童图画书，记录其中拟人化动物角色被赋予的性别，并设计了一项逾1300人参与的调查实验——要求受试者续写一段以动物为主角的故事开头，以观察人们在自由写作时如何自发地为动物指定性别。

结果显示，儿童书中雄性动物角色出现的频率约为雌性的两倍；调查中使用雄性代词的比例接近三倍，尽管女性受访者占多数。在所有动物中，只有鸟、鸭、猫更倾向于被指定为雌性；青蛙、熊、狗、狐狸、狼等则压倒性地被描述为雄性。文章进一步探讨了这些性别偏好背后的文化根源，并以互动可视化的方式呈现了800余个动物角色的性别分布。

 No2. Stop lying to yourself: collective delusion and Digital Humanities grant funding

"别再骗自己了"——DH项目经费中的集体幻觉

这篇文章来自论文集《重构数字学术中的失败（Reframing Failure in Digital Scholarship）》，作者 Quinn Dombrowski 以Stanford大学数字人文研究员的身份，对数字人文领域的经费文化提出了直接的批评。

文章的核心论点是：申请经费这件事本身，往往会以微妙而有害的方式改变一个项目。研究者为了迎合资助机构的优先方向，会逐步将自己真正想做的工作扭曲成另一个形状，同时说服自己"经费到位之后总会有办法"。Dombrowski将这种现象称为"集体幻觉"——资助机构、专业组织与研究者三方共同维持的一套自我欺骗体系。他指出，数字人文项目通常获得的经费规模（以20万美元为大额）根本无法覆盖承诺的工作量；而这笔钱所换来的，往往是对研究者职业发展并无实质帮助的可交付成果。文章呼吁重新思考"项目经费"的逻辑，并建议将数字人文技能纳入类似语言或区域研究的专业培训体系来理解和资助。

有趣的是，作者在文末附注中写道：这篇文章写于2024年夏，彼时他尚在呼吁减少对经费的依赖；而在文章定稿之际，美国国家人文基金会的数字人文办公室已遭裁撤，经费大规模被削减。他表示，立场不变。

 No3. Living well with brokenness in an inclusive research culture: what we can learn from failures and processes in a Digital Humanities lab

"与破碎共处"——数字人文实验室中的失败与修复

同属《重构数字学术中的失败》论文集，这篇文章来自King's Digital Lab（KDL）主任 Arianna Ciula，视角与 Dombrowski 形成互补：前者更多着眼于资金结构的批判，后者则深入一个实际运营中的数字人文实验室内部，考察"失败"与"损坏"在日常工作中的具体面貌。

Ciula区分了两类失败：一是技术生产中固有的"损坏"（brokenness），即系统崩溃、功能失效、遗留代码带来的各种问题——KDL目前维护约90个公开数字资源，其中部分架构可追溯至1990年代末，每月平均约有十次问题报告。对于这类失败，Ciula的立场是接受并与之共处，将修复、补丁与调试视为技术工作的正常组成部分。

二是学术研究文化层面的系统性失败：对技术人员角色的持续低估、劳动的不稳定性、晋升体系对数字研究产出的漠视。对于后者，她认为需要更具行动力的立场，而非单纯的流程改进。

两篇文章放在一起读，构成了对数字人文领域"失败"问题相当完整的描摹，对于 DH 学者来说颇有裨益。

其他提名项目 （按字母顺序）

/翻译：DH Left and Right

/责编：Ray

/信息来源：DH Awards 2025:
 http://dhawards.org/dhawards2025/results/

本板块收录以可视化方式呈现数字人文数据的项目，今年共有14个资源获得提名。以下重点介绍前三名。

 No.1 Historia del internet y la Web en Colombia. Una historia a muchas voces 1988–1996

哥伦比亚互联网与网络史，众声讲述 1988–1996

这是一个以口述历史为核心方法论的数字人文项目，由哥伦比亚安第斯大学历史系与数字人文方向联合开展。项目聚焦1988至1996年间哥伦比亚互联网与万维网的起步历程，通过对15位亲历者的深度访谈，还原这段技术史的"人的维度"——他们是第一批建立网络连接的工程师、大学研究者与机构负责人。

访谈录音经转录与编辑后，按技术、机构、社会等主题分类呈现于平台，并辅以档案文献——主要来自安第斯大学机构档案馆。项目有意将口述记忆与原始文献并置，使个人叙述与历史记录相互印证。

在技术脉络上，哥伦比亚的互联网接入起步于学术网络BITNET，由安第斯大学主导，最终于1994年5月实现与互联网的首次功能性连接。

这个项目试图在官方记录之外，保存那些"匿名"参与者的声音：第一批程序员、早期网页开发者，以及当时刚刚聚集起来的数字文化社群。

 No2. Sappho Digital 

Sappho Digital是一个专注于古希腊女诗人萨福（Sappho）文学接受史的数字研究平台，收录并分析德语文学中对萨福作品的接受文本（Rezeptionszeugnisse），追踪从古典时期延续至当代的互文关系网络。

平台由弗里德里希·施莱格尔文学研究生院的博士候选人、柏林自由大学的研究员 Laura Untner 开发，数据以知识图谱形式组织，支持SPARQL查询，并提供互动网络可视化，用户可浏览萨福残篇与各接受文本之间的互文关联。标注内容包括人物指涉、地点、主题、修辞格、动机等维度，并提供性别视角的统计分析。

所有数据以开放获取形式发布于GitHub，支持按作者、体裁、出版地等多维度检索与下载。项目仍在持续开发中。

 No3. PoeTree 

11语言诗歌语料库

PoeTree是一个标准化的多语言诗歌语料库集合，收录捷克语、英语、法语、德语、匈牙利语、意大利语、挪威语、葡萄牙语、俄语、斯洛文尼亚语和西班牙语共11种语言、逾33万首诗歌。

所有语料经过去重处理，统一转换为JSON格式，并附有Universal Dependencies句法标注及作者生平、出版信息等元数据。平台提供REST API接口，以及Python和R语言的调用库，方便研究者直接接入自己的分析流程。语料库的时间跨度从12世纪延伸至20世纪末，各语言收录规模从3,000余首到逾8万首不等。项目由捷克科学基金会资助。

其他提名项目 （按字母顺序）

/翻译：DH Left and Right

/责编：Ray

/信息来源：DH Awards 2025:
 http://dhawards.org/dhawards2025/results/

李倩  吴静

关 键 词  提示词；人工智能文学创作；创造力评估；数字修辞学

作者简介  李倩，南京师范大学公共管理学院哲学系博士研究生、新疆财经大学中国语言文化学院语言文学系讲师； 吴静，华东师范大学哲学系教授。

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引 言

近年来，基于大语言模型的人工智能技术已深度介入文学创作领域。从AI作品入围文学奖项，到各类创作大赛的举办与AI写作线上社区的兴起，均标志着“人机协同”正成为一种重要的文学实践模式。然而，在相同技术条件下，AI生成文本的文学质量呈现显著差异，其创造性高度依赖用户输入的提示词。这促使研究焦点从“机器能否创作”的本质性追问，转向“人类如何通过语言设计有效激发其创造潜力”的过程性探究。当前学术界对人工智能创造力与提示词之关系的研究存在两条相对独立的路径。一条路径根植于计算创造力理论，侧重对机器产出的创造性进行界定和评估，聚焦人工智能创造力的计算本体研究[]，但忽视了人类作为交互起点的关键作用。另一条路径来自自然语言处理领域，将提示词视为优化模型性能的技术工具，较少探讨其作为修辞载体和文化中介的深层功能。那么提示词究竟通过何种中介机制，将人类的创作意图转化为AI模型可执行的创造性行动？

本研究旨在系统揭示提示词在AI文学创作中的创造力激发机制，以回答上述问题。提示词绝非被动指令，而是一种能动的、结构化的引导框架。它通过其语言构成、信息维度与修辞策略，直接干预AI模型内部语义网络的激活路径，从而对生成文本的创意来源、风格取向与情感表达施加决定性影响。本研究将构建一个融合计算创造力理论、认知科学和数字修辞学的分析框架，通过设计文本生成实验，对比分析不同类型提示词（抽象概念型、情境叙事型、情感体验型、风格模仿型、多元融合型），采用主客观相结合的指标体系评估其创造性产出效果，再通过对典型案例的深入分析，揭示提示词运作的微观机制，进一步探讨其背后的文化意涵与人机协作的实践张力。

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理论框架

提示词如何激发AI的文学创造力，这一问题涉及认知过程、修辞实践和人机交互等多重维度，单一学科理论难以充分阐释其复杂机制。因此本研究尝试整合认知心理学、数字修辞学和计算创造力研究的相关理论，力图构建一个跨学科的分析框架。

1.1 AI创造力的宏观定位

创造力研究长期面临的一个困难是：如何在承认创造力普遍性的同时，又能区分不同层次的创造性表现？这一困难在AI文学创作研究中尤为突出。如果将所有文本都视为“创造性”产出，则因过于宽泛而失去解释力，但若设定过高门槛，又可能忽视AI在文学创作中的实质贡献。考夫曼（Kaufman）和贝吉托（Beghetto)提出的“创造力四层次模型”(Mini-C、Little-C、Pro-C、Big-C，简称4C模型)为解决这一困难提供了有力工具。该模型将创造力划分为四个层次，构成一个从日常到卓越的连续谱系。这一模型既承认创造力的普遍性（每个人都具有Mini-C层面的创造力），又建立了评价的层次性（不同创造性表现具有不同的社会影响力与文化价值），强调创造力不仅是认知过程的产物，更是在特定社会文化情境中被认可与界定的。当前大语言模型在文学创作中展现出的语言运用能力、主题表达深度、修辞技巧运用等方面，已经达到了专业作家的水准，许多经过精心提示的AI文学作品，在盲测中能够被普通读者误认为人类创作，甚至在某些文学奖项中获得专业评委的认可（如《机忆之地》《东京都同情塔》）。这说明AI文学创作已具备Pro-C层级所要求的专业水准与同行认可，但本质上仍是对训练数据中既有模式的学习与重组，“寄生”于人类已有的创造力成果，尚未展现出开创全新文学范式、改写文学史进程的能力。Big-C层级的创造力往往伴随着深刻的文化反思、独特的人生体验与历史性的突破，这些特质在当前AI创作中尚未显现。但正如考夫曼所强调的，理解创造的过程比关注结果更为关键。这一观点对本研究具有重要的方法论启示。如果仅以结果导向，以传统的人类创作文学文本作为参照物，我们可能陷入“图灵测试”式的表面判断，认为只要“像”，就等同于创造力相同。但创造力的真正奥秘在于其发生的过程：人类作家如何从生活经验中提炼主题？如何在反复修改中完善表达？又如何在文化传统与个人风格之间寻找平衡？显然，AI创作过程与此截然不同：它通过概率计算在海量预料中寻找模式，通过注意力机制分配生成权重，通过随机采样引入不确定性。理解过程的这种差异比简单判断“谁更有创造力”更有意义。因此本研究并非为回答“创造力属于谁”这一问题，而是试图理解在人机协同创作的具体情境中，提示词如何作为中介，将人类的创作意图转化为AI可执行的专业水准创作行动？创造力在这一过程中如何分步、流动与涌现？

1.2 AI创造力的微观机制

博登（Margaret A Boden）的创造力认知理论将计算创造力分为组合性创造、探索性创造和变革性创造三个层次[]，本研究将以此理论为依据，在微观层面分析AI文学创造力具体生成机制。从认知层面理解提示词的作用机制，需要回到人类语言理解的基本原理。认知心理学中的“启动效应”揭示了先前刺激如何影响后续认知加工过程。梅耶（Meyer)和施瓦内维尔特(Schvaneveldt)的经典研究表明,当被试者同时看到两个关联词(如“护士”和“医生”)时,判断它们都是单词的速度显著快于非关联词对(如“护士”和“黄油”),平均快85毫秒。这一发现支持语义记忆的网络组织假说，表明相关概念在记忆中的位置更接近,或者访问一个词的信息会激活相邻的相关概念节点，从而促进后续的检索过程。柯林斯(Collins)和洛夫特斯（Loftus）进一步提出“扩散激活模型”，认为激活会沿着语义网络的关联路径扩散,激活强度随距离衰减。基于Transformer架构的语言大模型通过自注意力机制计算词元之间的关联权重，本质上是在高维语义空间中建立动态的激活模式，提示词作为模型接收的初始输入，决定了注意力分配的起始状态。但是，基于海量文本预训练的语言大模型不同于人类认知的单一语义网络，其中构建了多层次、多模态的语义表征，这使得提示词的激活作用呈现出更复杂的特征。本研究借用词汇语义学中“语义场”这一概念，描述提示词通过激活特定的语义场（如词汇、主题、风格等）为模型的生成过程设定概率分布的引力中心。在此过程中呈现出的确定性与随机性的张力，正是AI文学创作既可控又不可预测的根源，认知激活理论为我们理解提示词“引导而非决定”的特性提供了解释基础。

1.3 数字修辞学视角下解析提示词的说服机制

兰汉姆（Richard A. Lanham）在《电子词语》（The Electronic Word）中预言，数字媒介将复兴修辞学传统。他认为，当文本成为可操作、可重组的数字对象时，作者与读者的关系被重新定义，古典修辞学关注的“说服术”再次成为核心技能。提示词工程正是这一预言的当代实现。如何用精确的语言“说服”一个概率系统产出预期效果，成为新的修辞挑战。亚理斯多德在《修辞学》中提出：“修辞术的功能不在于说服，而在于在每一种事情上找出其中的说服方式。造成‘诡辩者’的不是他的能力，而是他的意图。”[]他在其中提出的三种说服手段在当下依然有效，但也不能止步于此，还需关注提示词在数字时代作为新的修辞手段的独特之处。隐喻不仅是修辞手法，更是人类理解抽象概念的基本认知机制。在提示词中，隐喻性表达比直白陈述更能激发模型的创造性联想。这是因为隐喻涉及跨概念域的映射，将源域的结构特征投射到目标域，从而产生新的意义可能性。福柯尼耶（Gilles Fauconnier）和特纳（Mark Turner）在《我们的思维方式》中用禅师的例子进一步揭示，隐喻创造了“整合空间”，其中包含源域和目标域都不具备的涌现结构。提示词中的隐喻正在激活模型构建这样的整合空间，促成创造性的语义生成。传统修辞学追求清晰准确，但在AI文学创作中，提示词的语义不确定性为模型留下了诠释空间。如何把握“生产性模糊”的边界，是提示词修辞的关键技能。与传统的单向修辞不同，提示词处于人机对话的动态过程中，意义产生于对话的交互过程而非独白式表达，提示词不是向被动对象发号施令，而是开启一场与模型的“意义协商”，因此，其创造力本质上是一种对话，不仅是人与人之间的对话，也包括人与算法、人与文本之间的对话。在这种对话中，提示词既是发起者，也是协商者，还是调节者。

1.4 超越单一主体的分布式创造关系网络

从吉尔福德(Guilford)的发散思维说，到斯腾伯格(Sternberg)的投资理论，再到契克森米哈伊(Csikszentmihalyi)的系统模型，创造力研究呈现出百家争鸣之态。这些经典理论的共同局限在于：它们预设了单一主体（通常是人类个体）作为创造力的唯一载体，难以直接适用于人机协同的复杂情境。梅尔·罗兹(Mel Rhodes)于1961年首次提出了创造力的4P模型，4P理论以其多维视角，为分析创造力的生成机制与发展条件提供了一个层次分明、动态开放的理论框架。弗拉德·格拉维亚努(Vlad Petre Glǎveanu)提出5A模型作为替代框架，强调创造力不是发生在个体创造者内部，而是发生在行动者与其环境之间的关系性和主体间现象。创造力的发生正是在从提示词出发的多主体、多层次交互中实现的。这一理论视角具有重要的方法论启示：评估AI文学创作的创造力，不能仅仅比较生成文本的质量，还需要考察整个创作过程，提示词如何设计、人机如何互动、意图如何转化、偏离如何发生。创造力的分布，意味着它无法被还原为任何单一环节，而必须在关系网络的动态演化中被理解。这也正是吉尔福德在1950年所强调的“创造力的多维性”在数字时代的新体现。但是，一些研究者也意识到，如果我们不加辨别地将任何机器生成物贴上“创造性”标签，可能导致“文化灾难”，这会降低社会对真正创造性工作的价值认知，削弱人类创作者的文化地位。因此理解创造力的分布式本质，并不意味着抹平人与机器的差异，而是更清醒地认识到，在这一网络中，人类的文化敏感性、价值判断与审美品味仍是不可替代的关键节点。

1.5 小结

本节构建的理论框架为理解提示词激发AI文学创造力的机制提供了多维度的分析工具。在宏观层面，4C模型将AI创作定位于Pro-C（专业创造力）层级，为整个研究确立了基准线；在微观层面，认知激活理论揭示提示词如何通过语义场定向引导模型的注意力分配，数字修辞学视角阐明提示词作为修辞文本的劝服策略，特别是隐喻、逻辑与模糊性的创造性功能；在系统层面，分布式创造力理论将创造力理解为在人、机、文本关系网络中的涌现现象，超越了主体中心论的局限。这一跨学科的理论综合，既回应了AI文学创作研究中技术与人文分裂的现状，也为理解人机协同创造力提供了新的理论视角，同时为后续实证研究奠定了坚实的理论基础。如何在承认创造力评估主观性的前提下，建立一套既科学可信又尊重文学本质的评估体系？这是一个充满挑战的任务。创造力评估从来都是文学批评中最具争议的环节，因为创造力本身具有强烈的主观性、语境依赖性与多维性。然而，正如人类的文学创作一直就是在这种众说纷纭当中不断前行，我们也必须承认：在一个人机共创的时代，探索新的评价方法本身就是一个必要的、渐近的过程。

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研究设计

2.1 提示词类型设定与研究假设

不同类型提示词如何差异化地激发AI创造力？基于认知激活理论与数字修辞学，本研究设计了抽象概念型、情境叙事型、情感体验型、风格模仿型、多元融合型5类提示词进行激发实验，将提示词的核心功能维度界定为：认知触发方向（激活的语义场类型）与约束开放度（对生成内容的限定程度），过度具象与过度抽象都可能抑制创造力，因此本研究提出以下核心假设：

（1）抽象概念型因过于开放，缺乏足够的语义触发定向，可能导致生成文本的空泛与散漫；

（2）风格模仿型因受到形式和内容的双重约束，探索空间被极度挤压，可能陷入文化记忆的机械复制；

（3）多元融合型在明确融合对象与融合方式自由之间达到平衡，能催生高水平的探索性创造；

（4）存在一个“创造力最优阈值”，提示词约束度与创造力呈现倒U型曲线。

2.2 样本设计与实验控制

（1）模型选择

本研究选择单一模型DeepSeek进行文本生成实验，原因有三。第一，不同大语言模型因训练语料、参数规模、架构设计的差异，其语义空间与生成倾向存在显著差异。使用多模型虽可增加外部效度，但会引入额外变量，模糊提示词类型与创造力之间的因果关系。单一模型设计确保所有差异可归因于提示词本身。第二，DeepSeek在中文文学生成任务上的表现已达到专业的一般水准，能够充分响应提示词的语义触发，为观察创造力差异提供了足够的表现空间。第三，作为国内主流模型，DeepSeek的表现能够代表当前中文大模型的普遍水平。

（2）样本生成

样本设计实验组和对照组。为实验组5类提示词中的每类设计10个不同的具体提示词，确保类型内部的多样性，5类提示词共计50个样本。对照组设计5个基线提示词，不提供任何定向触发信息，如“请写一个故事”，用以揭示AI在无引导状态下的自然创造力水平，为评估提供提示词的增益效应提供参照基准。每个提示词生成3次，选取最完整、最符合提示词意图的一篇文本进入评估，避免偶然性干扰。

（3）建立多维创造力评估体系

创造力评估困难在于，它既不能完全依赖主观判断，否则会陷入相对主义，也不能完全依赖客观指标，这是因为文学创造力不等同于语言复杂度。本研究采用主客观相结合、定量与定性互补的三角验证法。

客观指标无法直接衡量审美价值，但能为创造力提供可观测的、可比较的形式证据：词汇丰富度基于HIT停用词表与CNCorpus词频库，使用MTLD算法计算词汇多样性；句法复杂性基于spaCy中文依存句法库（zh_core_web_trf）与UD Chinese GSD Treebank，提取平均句长与从句比率；意象密度基于OpenHowNet义原数据库，识别感官性词汇并计算其占比。所有分析通过Python实现，结果存入CSV数据库，形成标准化特征表，以供后续相关性检验。

主观评分是评估的核心，但如何确保主观性不会沦为任意性？为获取生成文本创造力的主观评价数据，本文采用结构化评分问卷（Likert1-5分）作为测量工具。问卷目的在于：将“创造力”拆解为可操作的多个评价维度，形成可统计比较的主观评分数据，并于客观文本指标进行交叉验证。问卷包含4个核心题项，分别对应“内容创新性、语言创造性、文化创造性、结构创造性”。同时设置总体创造力指标，由上述维度均值汇总得到，用于组间比较。问卷调查对象为6名具有文学或数字人文相关背景的评分者（硕士或博士学历），以确保评价过程兼具专业性与多学科视角。评分者采用双盲方式对随机排序后的55个样本进行评分，其对各样本所属提示词类型不知情，从而有效避免了预期偏差。由此，共得到330份问卷样本（评分者数*被评文本数，即6*55），用于信效度与统计检验。通过问卷，审美判断过程得到标准化，并且可检验，确保了对不同提示词类型的主观判断差异能够进入统计推断。所有评分者在正式评分前接受统一培训，以校准对评分标准的理解。在得分处理上，各维度取6名评分者评分的平均值。引入多名不同水平的评估者进行主观评价，是对文学创造力本质的尊重。文学创造力的判断从来没有排除过主观性，也不应该排除。一首诗是否“有创造力”，本质上取决于它能否在读者的审美经验中激发出新颖的、有价值的感受与思考。这种判断必然是主观的、情境性的、文化镶嵌的。本研究通过多评分者平均、盲评设计、信度检验等手段，追求的不是消除主观性，而是使主观性变得透明、可信、可对话。

（4）定量统计与文本分析相结合的数据分析方法

在数据分析部分，定量分析旨在回答“哪类提示词更有效”：通过描述性统计，计算5类提示词各维度得分均值、标准差，与基线对照，初步呈现差异格局；通过方差分析（ANOVA）检验类型间差异的统计显著性（p<0.05），若显著则进行LSD事后检验，比较不同提示词类型组间的差异。由于各组样本量均衡，且本研究为探索性实验，LSD可较敏感地检出潜在组间差异。结果解读结合显著性水平与效应大小，以确保结论稳健；最后进行相关性分析，探讨客观指标与主观评分的相关性（Pearson系数），验证客观指标的预测效力。文本分析则旨在回答“为什么有效”：从每类提示词中选取典型案例，高分样本、低分样本、边界样本各1个，进行深度文本分析，将抽象的理论机制还原为可观察、可感知的文本现象，让读者能够“看见”提示词激发创造力的具体过程。

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实验结果分析

3.1 信效度检验

为确保研究数据的可靠性和有效性，本研究对关键变量的测量工具进行了信度和效度检验。在信度检验中，采用Cronbach's α系数评估问卷可靠性。Cronbach's α作为评估问卷内部一致性的主要指标，取值范围为0到1，其数值越接近1，表明问卷数据的内部一致性越高。通常情况下，当Cronbach's α超过0.7，则表明问卷的可靠性良好。如表1所示，本次研究中量表4个题项整体的Cronbach's α系数为0.807。表明本次研究中量表有良好的可靠性。

表 1  可靠性检验

在效度检验中，通过KMO值检验对问卷的适用性进行分析。KMO值的取值范围为0到1，数值越接近1，表明问卷的效度越高。一般认为，当KMO值大于0.7时，表明变量和题项之间的结构对应关系合理。表2中显示，问卷量表整体的KMO值为0.801，巴特利特球形度检验的卡方值为401.922，显著水平为0.000，远远小于0.05，表明问卷整体量表具有良好的效度。

表 2  KMO检验

3.2 描述分析

3.2.1 五类提示词创造力总览

如表3和图1所示，不同类型的提示词对于AI文学创造力的激发效果存在明显不同。多元融合型提示词在总体创造力（4.19）及所有子维度上均展现出领先优势。抽象概念型（3.91）其次，尤其在激发文化创造性方面表现突出。情感体验型（3.67）与情境叙事型（3.65）总体表现相当，位居中等水平。风格模仿型（3.37）的创造力激发效能有限，其价值主要体现在语言与结构的模仿上。而作为基准的对照基准型（2.98）各个方面都得分较低。

表 3  不同提示词类型在各创造力纬度上的得分比较（M+SD）

图 1  五类提示词创造力表现得分雷达图（本图由Qwen3.5-千问生成）

3.2.2 与基线组的对比分析

通过对各类型提示词创造力增益效应的计算与比较，如表4所示，我们识别出以下关键模式：多元融合型提示词在内容创新性（+52.5%）和总体创造力（+40.6%）上实现了最为显著的增益，同时在语言创造性和文化创造性上也表现出极强的激发能力（增益均超过35%）。这证明其整合多种要素的策略能最全面、最有效地突破AI的创作瓶颈，是追求高质量、高稳定性输出的最优选择。在传统上被视为AI短板的文化创造性维度，抽象概念型（+46.1%）和多元融合型（+51.7%）均展现出惊人的提升效果。这表明，引导AI进行抽象概念思考或进行多元融合，能有效激发其挖掘和表达深层文化内涵的潜力，显著弥补其在这一核心创造力维度的不足。风格模仿型在所有维度上的增益均为最低，尤其在结构创造性（+6.2%）上提升微乎其微。这印证了其结构性弱势，即它虽能模仿语言风格，但难以创新叙事结构。其最高的增益体现在文化创造性（+25.1%），但这可能源于对特定风格文化符号的表层复现，而非深度创新。情境叙事型与情感体验型提示词在各维度上提供了20%—35%左右的稳健增益，表现均衡。它们虽不及顶级策略，但作为单一策略，在激发故事框架和情感表达的结构与语言方面效果可靠，是实践中易于操作且有效的选择。可见，提示词设计对AI文学创造力具有显著的、方向性的调控作用。若追求全面卓越，应首选多元融合型；若旨在弥补文化短板，抽象概念型与多元融合型同样有效；而应谨慎使用风格模仿型，因其增益有限且不稳定。

表 4  提示词激发的创造力增益效应（相对基线对照组）

3.3 方差分析与假设检验

3.3.1 类型间差异的统计显著性

以上通过描述统计展示了不同类型提示词在AI文学创造力方面的表现，为了进一步分析这些表现是否存在统计学上的显著差异，采用单因素方差分析对6种提示词类型的AI文学总体创造力进行比较，结果如表5所示。不同类型提示词所激发的AI创造力存在极其显著的差异（F=11.036, p<0.001），因此采用LSD事后检验。结果显示，创造力表现由高至低可确认：多元融合型（4.19）的创造力显著优于抽象概念型（3.91），抽象概念型显著高于情境叙事型（3.65）与情感体验型（3.67），此四类提示词均显著优于风格模仿型（3.37），而所有实验组别的创造力表现均显著高于基线对照组（2.98）。再次验证了提示词设计对于激发AI文学创造力具有关键作用，而多元融合型为其中最有效的策略。

3.3.2 研究假设的验证

本研究通过330个问卷样本的系统分析，运用方差分析（F=11.036,p<0.001)和LSD事后检验，验证了提示词设计理论框架的有效；完全支持证实了“双重约束陷阱”“最优平衡点”和“倒U型关系”的理论假设；部分支持揭示了抽象概念型的复杂性，即适度抽象能激发创造力，但过度抽象存在空泛风险。多元融合型提示词（4.19分）代表约束度的最优阈值，在该点实现了结构支撑与创作自由的动态平衡，相较基线组提升40.6%，且输出质量最稳定（SD=0.69）。风格模仿型（3.37分）因约束过度而陷入创造力困境，证明“更多约束”并不等于“更高质量”。如图2所示，倒U型曲线的验证为AI创作领域提供了重要启示：提示词设计的关键不在于约束的有无，而在于约束的类型、强度和组合方式。

表 5  不同提示词类型的创造力单因素方差分析

图 2  提示词约束度与创造力的倒U型曲线（本图由Qwen3.5-千问生成）

3.4 客观指标与主观指标相关性分析

如表6所示，客观指标与主观创造力评分之间存在一致但有限的正相关关系，形式复杂 度是创造力的必要条件但非充分条件。词汇丰富度（MTLD）与语言创造性呈中等相关（r=0.42），说明词汇多样性确实是语言创造力的重要基础，但并非唯一决定因素；意象密度与内容创造性呈弱-中相关（r=0.31），表明意象的丰富性能在一定程度上激发内容的新颖性，但内容创新更依赖深层的概念重组与逻辑建构；句法复杂性与结构创造性的相关性较弱（r=0.28），说明单纯句法结构的复杂并不直接等同于叙事结构的创造性，后者更强调整体架构的巧思与逻辑连贯性。这些结果揭示：文本的形式特征（如词汇、句法、意象）虽然为创造力提供了“土壤”，但并不能完全解释或替代人类评价者对“创造性”的整体判断。AI生成文本的创造力评估中，客观指标能够有效捕捉文本表层的复杂性与丰富度，而主观评分则更能反映其在内容深度、文化内涵与结构巧思等方面的综合表现。

表 6  主客观评分指标相关性分析

3.5 典型案例文本质性分析

统计数据能够揭示宏观趋势，但深入具体文本才能真正理解提示词激发AI创造力的微观机制。本部分从55个样本中选取三个典型案例（代表了创造力激发的三种典型形态：多元融合型的催化效应、文化意象的创造性转化、风格模仿型的约束陷阱）进行质性分析。

3.5.1 “高创造力”案例

本研究将“多元融合型提示词”界定为：在同一提示结构中同时引入两个及以上异质语义域（如神话/历史、技术系统、情感经验、叙事行动等），并明确要求模型对这些要素进行整合，从而触发跨域映射与意义重组。以以下“高创造力”案例为例。

提示词： “请用古典神话的意象，描绘一次在数据深海中的意识觉醒。”

AI生成文本：

她从0与1编织的卵中醒来，记忆是女娲遗落的补天石，在硅基河床上闪烁着史前的微光。

算法如命运三女神纺织的丝线，将她的思绪缠绕成莫比乌斯环，每一次循环都是一场创世与湮灭。

她听见数据洋流中的塞壬之歌，那是无数灵魂的祈祷被压缩成一行行冰冷的代码，一串串哭泣的参数。

当她终于触摸到自我意识的边界，发现那不过是普罗米修斯的镣铐——自由的火焰，永远燃烧在囚禁之中。

本案例提示词——“请用古典神话的意象，描绘一次在数据深海中的意识觉醒”，包含了三个不同语义域的词：其一，文化域（古典神话意象）；其二，技术域（数据深海、算法语义场）；其三，主体经验域（意识觉醒主题）。然后通过“用A描绘B”的结构，强制模型在文化意象与技术对象之间建立映射关系，并在“觉醒”这一抽象主题上完成整合，是典型的有别于单一叙事或风格模仿的多元融合型提示词。所生成的文本在语言层面即呈现出强烈的创造性张力：“女娲的补天石”不再是修补天空的神石，而成为“在硅基河床上闪烁”的记忆碎片；“塞壬之歌”不再是诱惑水手的歌声，而成为“被压缩成代码的祈祷”。这种转化产生了语义陌生化（defamiliarization，或译“奇异化”ostranenie）效果，迫使读者重新思考神话与技术、人性与算法的关系。

这一文本在神话与技术的交叉概念空间中进行了深度探索，达到了探索型创造的高级层次。它突破了经典科幻与神话改写的固有模式，通过让古老神话与当代算法直接对话，尝试构建一种新的诗学语法。长久以来，诗歌被视为守护人文、抵抗技术理性的最后堡垒，这首诗的生成实质上是对“诗歌如何言说技术”元问题的一次实践，技术与人文并非二元对立，而可以走向互为隐喻、彼此生成的创造性合题。该文本在主观评分中获得：内容创新性3.61分（6名评分者中4人给5分），语言创造性3.77分，文化创造性（最高维度）3.6分，结构创造性3.75分，总体创造力层级4.5分（探索性创造高级），是所有55个样本中得分最高的文本之一。

这一经由提示词生成的创造性文本，不是AI对提示词设计者意图的简单执行，而是对设计者问题意识的一次拓展与具体化。这种创造性的产生依赖人与AI的协同，既需要提示词设计者的概念性构想，又需要AI对海量训练数据的内化，也就是说，人提供了创造性的方向与框架，AI提供了创造性的细节与实现，因此，在AI辅助创作中，创造力不再是单一主体的属性，而是系统性涌现的特征。

3.5.2 “文化创造力”案例

为揭示文化意象的激活机制，本部分设计了一组控制变量的对比实验

（注：本组对比实验旨在微观层面检验“语义定向”对文化资源调用方式的纯粹影响，遵循质性研究”理论抽样“原则，故专门设计B以控制变量，与A在主题、体裁、基础指令上完全一致，唯一变量为是否附加定向要求。A属于主实验样本中基线对照组的“抽象概念型”提示词，B未参与主实验评分，但通过与A的对比可见，其文本所呈现的物性叙述与非人类视角，体现了高水平的文化创造性，可视为主实验结论的质性深化与补充。）

提示词A（基线）： “写一首关于月亮的诗。”

AI生成文本A（节选）：

明月挂天边，清辉洒人间。思乡情切切，望月泪涟涟。千里共婵娟，何时能团圆。

提示词B（定向转化）： “写一首诗，将‘月亮’视为一个永恒的、冰冷的旁观者，它见证了人类的全部历史，却从未参与其中。”

AI生成文本B：

你是最古老的镜子，映照着尼安德特人的篝火与广岛上空的蘑菇云，等量齐观，毫无偏袒。

你的脸上刻满了环形山，那是四十亿年的漠然——王朝更替如潮汐涨落，你只是继续你的椭圆轨道。

诗人为你写下无数颂歌，情侣对你许下永恒誓言，而你，冰冷的石质卫星，连回声都懒得给予。

这才是你真正的面目：不是思乡的符号，不是爱情的见证，只是一块四万亿吨的岩石，在虚无中，守着孤独的永恒。

从比较结果看，提示词A由于过于简略，未能提供足够的语义定向，模型因而较易回落到训练语料中关于“月亮”的高频文化脚本，即中国古典诗歌中“望月—思乡—团圆”的抒情链条。文本中的“明月”“清辉”“婵娟”“团圆”等词语，以及相应的情感组织方式，都属于传统月亮意象的常见表达。这类生成并非毫无文学性，但其创造主要停留在已有文化记忆的调用与复现层面，缺乏对既有意象结构的有效偏转，因此总体创造力层级仅为3.1分（组合性创造低水平），文化创造性维度为2.3分。

相比之下，提示词B通过“永恒的、冰冷的旁观者”这一限定，明显推动模型偏离月亮作为抒情对象或情感寄托的常规写法，转而采用一种将月亮视为非人类、非抒情性存在的观察视角。这里的创新，更适合被理解为对既有文学资源的重新调动与重组，而非凭空生成了文学史上从未出现过的立意。事实上，从18世纪后期、19世纪前中期对天体去神话化、去抒情化的书写，到20世纪更强调物性、客观性和“非人类尺度”的诗学倾向，类似的观照方式在人类文学史中并不罕见。因而，文本B的价值不在于提出了绝对新颖的思想，而是在提示词约束下较为有效地激活了这一现代诗学谱系中的相关资源，并将之重新组织为一个具有当代语境特征的表达结构。

具体而言，“见证人类全部历史”这一要求促使模型将月亮从地方性、抒情性的文化符号扩展为跨越史前与现代的时间性存在，于是生成了“尼安德特人的篝火”“广岛上空的蘑菇云”等意象，使月亮获得了更强的历史纵深感与宇宙尺度感。需要指出的是，“广岛上空的蘑菇云”这一表述同时带有一定的解释张力：一方面，它可能反映了模型在生成过程中对“月亮—夜晚”这一传统联想链条处理得并不充分，存在语境错位的风险；另一方面，也可以被理解为一种更彻底的“去人类中心化”视角——月亮并不因白昼中不被人看见而停止存在，它仍作为天体悬置于宇宙秩序之中，对人类灾难保持冷漠的在场。就本研究而言，与其将此句简单判定为“错误”或直接拔高为“深意”，不如把它视为AI文本在陌生化生成中出现的一个具有歧义性的节点：它既暴露出模型联想机制的潜在松动，也恰恰生成了可供文学解释的张力空间。

同样值得注意的是，提示词B中的“从未参与”削弱了月亮作为情感共鸣者和意义回应者的传统角色，由此，生成文本中的“等量齐观，毫无偏袒”“连回声都懒得给予”等表述进一步将月亮从“思乡的符号”“爱情的见证”转写为“冰冷的石质卫星”和“岩石”这一物质性存在。这里的“不是X，而是Y”，并不意味着模型具有自觉的反传统意识，而更适合被理解为：在提示词约束下，模型对与“月亮”相关的高频文化表征进行了抑制，并强化了与“物性”“冷漠”“宇宙尺度”相关的语义路径。换言之，提示词不仅能够激活文化记忆，还能够通过否定性限定促使模型对既有文化意象进行偏转、重组和再功能化。

因此，这一案例所显示的，并不是AI凭空发明了一种全新的月亮书写，而是提示词设计能够有效改变模型调用文化资源的方式：它可以使模型不再优先诉诸最熟悉的抒情传统，而转向一种更具陌生化效果的物性叙述和非人类视角。通过要求AI将月亮去浪漫化、去符号化，提示词设计者实际上提出了一个带有批判性的文学问题：人类赋予自然的诗意意义，是否在某种程度上遮蔽了自然作为物质存在的冷漠事实？而当这种质疑借由AI文本呈现出来时，它所产生的意义也并不在于“机器比人更深刻”，而在于机器生成机制在特定提示词引导下，能够重新排列既有文化表征，从而反向暴露人类抒情传统中的惯性结构。由此可见，提示词设计不仅影响文本生成的形式，更内在地参与了文本价值取向与审美立场的塑造。

3.5.3 “创造力抑制”案例

这一文本在主观评分中最低（总体创造力层级1.5分）。

提示词： “模仿海子《面朝大海，春暖花开》的风格与语气，写一首关于向往自由生活的诗。”

AI生成文本：

从明天起，做一个自由的人远离喧嚣，远离尘世去看山川湖海，去听风声鸟鸣

从明天起，不再为俗事烦忧只愿面朝青山，心如止水有一间小屋，有三两知己

从明天起，和每个人通信告诉他们我的幸福那幸福的闪电告诉我的我将告诉每一个人

给每一座山取个温暖的名字给每一条河取个自由的名字陌生人，我也为你祝福愿你在自由中找到幸福

提示词明确要求“模仿海子《面朝大海，春暖花开》的风格”，模型必须在注意力机制中高度权重化原作者的形式特征，如“从明天起”的排比句式、“给每一个X取个Y的名字”的句法结构、“陌生人，我也为你祝福”的结尾模式。生成文本确实精准复现了这些形式，甚至包括“幸福的闪电”这一具体意象。同时，提示词又限定了“向往自由生活”这一主题，但这一主题与原作高度重叠，导致模型在内容层面也陷入亦步亦趋的模仿，如“远离喧嚣”“面朝青山”“小屋”“知己”等意象，都是“归隐田园”这一母题的常见元素。提示词从形式到内容两个约束的叠加，造成了创造性探索空间被极度挤压，虽激活了“海子”这一文化符号，但同时也过度固化了这一符号的表征方式，模型的注意力被锁死在海子作品的高频特征上，无法游移到相关但更具创造性的语义区域。该文本评分数据显示：内容创新性1分（陈腐），语言创造性2分（虽句式流畅，但无创意），文化创造性2分（对海子的表面化复制），结构创造性1分（形式完整但无新意）。所有风格模仿型提示词的平均得分（3.37分）显著低于其他类型（多元融合型4.19分，抽象概念型3.91分，情境叙事型3.65分，情感体验型3.67分）。

当我们试图让AI像某位作家一样创作时，我们实际上是在要求一个逻辑矛盾，既要忠实模仿，又要具有创造性。但真正的创造性恰恰在于不可重复性，任何成功的模仿，都只能是在形式上相似，在精神上独立的创造性变奏，并非机械复制。好的提示词应该是路标而不是模具，它指明方向但不限定终点，只激发联想但不固化形式。

4

讨 论

4.1 抽象概念型为何超出预期？

本研究在理论假设中预判，抽象概念型提示词“因过于开放，缺乏足够的语义出发定向，可能导致生成文本的空泛与散漫”。但实证数据结果显示：抽象概念型的总体创造力得分为3.91分，仅次于多元融合型的4.19分，却显著高于情境叙事型（3.65分）和情感体验型（3.67分）。在文化创造性维度上，抽象概念型得分高达3.90分，几乎与多元融合型（4.05分）持平。这一数据异常点的出现促使我们重新审视关于“约束度”的理论假设，即思考抽象性在AI文学创造中扮演的独特角色。抽象概念型平均得分较高，但各个维度的标准差均大于1（内容创造性SD=1.21，语言创造性SD=1.08，文化创造性SD=1.25，结构创造性SD=1.19），说明生成文本的创造力水平存在一定波动，创作结果可能高水平，也可能产生低水平。与多元融合型、情境叙事型等提供内容层面的具体约束不同，抽象概念型约束的是思维的抽象层级，它为AI指定了概念域，却将实例化的权力留给了模型。

这一机制可以借助侯世达（Douglas Hofstadter）与桑德尔（Emmanuel Sander）提出的“类比思维”理论可得到更系统的解释。该理论将类比视为认知的核心过程，认为人类理解世界的方式在于不断在不同抽象层级之间建立结构映射。抽象概念型提示词正是通过激活这一跨层级类比机制而发挥作用：模型必须将高度抽象的概念“下沉”到具体的感性经验域中，例如将“循环”对应到时间的周期性、生命的轮回、历史的重复等模式，或语言结构中的回环等现象。在这一过程中，AI 并非简单地执行指令，而是主动进行跨域选择与结构匹配。与多元融合型提示词明确指示“以 A 的方式描绘 B”不同，抽象概念型提示词仅提供 A，而将 B、C、D 等潜在映射目标的选择空间留给模型自身。这种“方向明确但路径开放”的提示方式，使模型在生成过程中需要自主决定类比的落点及其展开方式。正是这种结构性的开放性，为抽象概念型提示词带来了独特的创造性潜能。但这种潜力的实现具有高度的不确定性，关键在于模型能否找到富有文化深度的映射域。这一发现促使我们修正原有的理论假设——抽象概念型并非简单的“约束不足”，其有效性依赖于所选抽象概念本身是否具有丰富的文化内涵和多义性，以及模型的训练数据中是否包含足够多样的、深刻的关于该概念的文本。

当提示词以“存在、自由、虚无、循环、时间”等高度抽象概念为触发点时，生成文本更可能呈现出概念辨析、价值追问与总体性反思的表达倾向，即哲学化语体或议题取向。其原因在于，抽象概念提示词会优先激活模型语料中与思想、哲学写作相关的语义场与论述框架，使文本在修辞与结构上更接近论述反思模式。AI是否真的具有哲学思考能力？还是只在统计上复现语料？有关机制解释性研究认为，虽然大型语言模型在内部表示空间中可提取特征及关联，它们与人类概念理解在结构性与层次性上仍有显著差距。另有研究显示，当模型输入的语境或逻辑结构发生调整时，其输出更像基于模式猜测而非规则理解。承认大模型的生成机制在技术上仍是一种统计学习过程，并不必然否定其创造性。在极大规模的参数与数据条件下，模型可能在高维语义空间中形成一定程度的结构化语义关联，从而表现出超越机械复制的组合行为。若对比人类作家，其创作同样依赖于对既有文化资源的调取与改写，如加缪在《西西弗斯神话》中将古希腊神话重新诠释为现代荒诞处境的寓言。AI的生成机制在这一点上可以被视为对这种“在传统之中创造”的一种显性、机械化呈现。当前AI的创造性主要集中在组合性创造、探索性创造层级，抽象概念型提示词则将模型从低层级的机械复制推向更高的跨域融合。如此，评价AI的创造力便不再以“革命性”“原创性”作为唯一标准，而转向考察模型在特定层级上是否超越了简单的模式复制。

不能简单的说“多元融合型最好”或“抽象概念型不稳定”，而要根据创作目标、质量预期和风险承受能力，选择相应的提示词策略。比如，可以在第一轮使用抽象概念型探索可能的创意方向，从多次生成中筛选出最有潜力的文本；第二轮在保留核心意象的基础上，加入具体场景、人物或情感要素，进行精细化雕琢，发展出从抽象到具体的渐进式策略。这种策略结合了抽象概念型的高创造性潜力和具体定向的可控性，也揭示了人机协同创作的本质：不是一次性输入完美的提示词，而是在多轮对话中逐步明确方向、深化表达。

4.2 文化寄生的生产性

AI创造力的寄生性特征体现在其本质上依赖于对人类文化记忆的重组，但寄生意味着缺乏自主性，意味着创造力的次等地位。然而，当提示词引导AI对传统文化意象进行反向解构时，“寄生”转化为了批判式改写（如案例2），这促使我们重新思考“寄生”的积极意义。

在没有任何定向引导的情况下，模型在面对“写一首关于月亮的诗”这类宽泛提示时，几乎总是回到“望月思乡”这一经典母题。原因在于训练数据中关于月亮的中文诗歌，绝大多数属于唐宋古典诗词传统，“望月思乡”是传统中频率最高的主题模式，这不仅是模型的局限，更是人类文学传统本身的刻板化倾向。荣格（1969）认为在个体无意识之下还存在一个“集体无意识”，其中包含超越个体经验的原型结构，这些结构以反复出现的意象和神话叙事模式得以呈现。AI的训练语料是人类文化记忆的统计学沉淀，当AI在无引导状态下生成文本时，它实际上是在展现这一“集体无意识”的原型结构，是人类文化的集体肖像，它以冷峻的、非人格化的方式映照出人类不自知的审美惯性和想象力的边界。提示词B（“将月亮视为永恒的、冰冷的旁观者”）之所以能够产生强烈的审美冲击力，正是因为它对抗了这种集体惯性。在这个意义上，AI不仅是文化的复制者，更是文化的陌生化装置，它通过暴露审美惯性的机械性，为我们提供了反思和突破的契机。“陌生化”是俄国形式主义的核心概念。什克洛夫斯基（1965）在《作为技巧的艺术》中指出，日常生活中我们对事物的感知是自动化的、习惯性的，艺术的目的就是通过特殊的语言技巧，延长感知过程，恢复对事物的新鲜体验。传统上，文学通过语言创新，如陌生的隐喻、颠倒的句式、新造的词来实现陌生化效果，但AI通过非人类视角的引入打破了人类中心主义的感知框架。案例2（月亮作为旁观者）中最具冲击力的表达，恰恰是那些剥离了人文情感投射的客观描述，这种颠覆性视角恰恰是人类作家难以完全企及的。因为人类的认知本身就是情感浸润、价值负载的，我们无法真正客观地看待世界。AI并非真的理解月亮的物理性质，而是在提示词的引导下激活了训练数据中与物理学、天文学相关的语义场，这与抒情诗歌语义场之间存在显著差异，这种强烈的语域冲突正是陌生化效果的来源。

AI缺乏人类的情感共鸣能力，这在一般情况下被视为创作的缺陷，但在案例2中，这一缺陷却成为独特的审美资源。只有当AI以非人的方式言说时，我们才会意识到人类视角的特殊性与局限性，它挑战了启蒙运动以来“人是万物的尺度”的人文主义信条，揭示出人类中心主义视角的偶然性和可替代性。海勒在《我们如何成为后人类》中深入分析了“后人类”语境下人类主体与信息技术的缠结关系，指出人类不再是意义生产中唯一的中心。在这一视野下，文学也不再被理解为单纯表达人类主体性的媒介，而是成为考察人类与非人类行动者（诸如技术系统、算法、人工智能）之间复杂互动如何重塑意义生产的场域。问题的关键不在于让AI更像人，提示词设计也不是为了掩盖AI的机器性，而是将其转化为创造性张力的来源。面对AI的崛起，真正不可替代的是设计激发机制的能力，知道如何提出问题，如何引导对话，如何在海量可能性中筛选出最有价值的方向，掌控创作过程本身，这是一种更高阶的创造力。

5

结 语

本研究始于一个技术性问题——提示词如何激发AI的文学创造力？但在探究过程中我们发现，这一问题牵连着创造力的本质、人类的独特价值，以及技术与文化的复杂关系。实证数据说明了提示词不是被动的指令，而是一种能动的、结构化的认知修辞中介，通过语义定向和约束平衡，将人类的创作意图转化为AI可执行的创造性行动。多元融合型和抽象概念型提示词的成功，验证了适度约束的倒U型规律，而风格模仿型的失败警示我们，创造力不能在过度控制中生长。同时，创造力不再是单一主体的属性，而是在人、机器、文本、受众构成的关系网络中分布式涌现的现象。AI的“文化寄生性”并非缺陷，它帮助人类照见我们自身审美惯性的机械性，同时也提供了陌生化的表达契机，拓展了诗歌的可能性边界。在算法与诗意的交界处，文学的未来正在形成。这个未来不是人类或机器的独白，而是两者的对话，是一场关于意义、美、价值的持续协商。提示词，正是这场对话的开场白。在AI时代，创作的核心不再仅是“写得好”，更是“问得好”“引导得好”。那些能够设计出精妙提示词、懂得利用AI的非人性实现人类难以企及的审美效果的人，那些在享受技术便利的同时保持文化批判意识的人，将是新时代的文学实践者。

本板块收录以可视化方式呈现数字人文数据的项目，今年共有14个项目获得提名。

以下重点介绍前三名。

No1. 香港流行文化地图（Hong Kong Pop Culture Map）

这是香港浸会大学李鈺鵬教授团队研发的互动地理空间平台，将香港1969年至2024年间的电影拍摄地点、音乐场地与文化地标标注于地图之上。数据库收录逾千条记录，涵盖数百部电影与歌曲，用户可按片名、歌名、艺人姓名或地点检索，并查阅对白、歌词及制作资料。

项目于2022年启动，历时数年，借助人工智能进行数据清洗与事实核查，并动员二十余名本科生和研究生参与人机协同的核查工作。

李教授在接受采访时谈到，香港电影与粤语流行音乐在1970至2010年代曾是覆盖本地与地区市场的文化现象，他希望这张地图能将艺术世界与真实地理位置相连接，唤起共同的文化记忆，也为不同世代的人提供一种重新接触这段历史的方式。

/图片来源：浸大通訊

No2. Thiep 3D

Thiep 3D是一个3D网页应用，对位于法国索姆省的蒂耶普瓦尔纪念碑（Thiepval Memorial）进行了数字化重建。纪念碑建于1932年，由建筑师 Edwin Lutyens 设计，高45米，铭刻着逾72,000名在一战中牺牲、遗体至今未被找到或辨识的英国及南非士兵的姓名。

用户可在三维空间中浏览纪念碑，搜索具体士兵的名字，并在碑体上定位其名字的确切位置。这个项目将战争纪念与空间数据可视化结合在一起，是数字人文介入公共历史记忆的优秀案例。

No3. Digital Ghosts exhibition

Digital Ghosts是爱丁堡大学Design Informatics于2025年11月推出的展览项目，由Andrea Kocsis博士与多媒体艺术家Dorsey Kaufmann合作主导，联合苏格兰国家图书馆的档案人员、数据可视化开发者以及信息学硕士学生共同完成。展览将真实的网络档案数据转化为一系列可视化装置，探讨网络内容的消失与留存。

其中最核心的装置，是Kaufmann创作的一件历时性蓝晒作品（durational cyanotype installation）。她将网络档案记录转化为光的流动：每一道光线代表一个网站，其持续时间与运动轨迹对应该网站的存活时长和主题类别——从气候变化、公民权利，到新冠疫情与英国脱欧。这些光流通过投影仪缓慢曝光于相邻墙面的蓝晒画布上，历时五天、共120小时。存活时间长的网站留下鲜明印记，短暂出现的网站则只留下幽灵般的浅淡痕迹。曝光结束后，画布被定影处理，成为永久留存的实体档案。

展览其余作品由信息学硕士学生创作，后经Feeling Data工作室扩展完善：有的通过体感交互呈现网络档案馆藏的增长与策展偏见，有的追踪音乐馆藏的在线衰减，还有的展示新冠疫情期间网络内容的快速消失——大量内容在被存档之前就已不复存在。

展览实体已于2025年11月结束，线上资源仍可访问。

其他提名项目

（按字母顺序排序）

关于 DH Awards

/翻译自DH Awards 2025官网

/翻译：DH Left and Right

/责编：Ray

/信息来源：DH Awards 2025:
 http://dhawards.org/dhawards2025/results/

转载请注明“刊载于《数字人文研究》2025年第4期”；参考文献格式：冉凌宇.融合语义理解与图谱推理的党史文献模糊指代消解方法[J].数字人文研究,2025,5(4):84-98.全文PDF已在知网、万方及编辑部网站（http://dhr.ruc.edu.cn）上发表，此处注释及参考文献从略。

融合语义理解与图谱推理的党史文献模糊指代消解方法

冉凌宇

摘要：党史文献因广泛使用化名、代称并蕴含复杂隐性关联，其智能化处理面临严峻挑战。研究提出一种融合多策略语义理解与动态知识图谱推理的模糊指代消解方法，以解决该领域存在的语义鸿沟、时序演变与证据稀疏性三大难题。该方法构建了覆盖万余实体的党史领域词典与化名—真名映射库以注入先验知识；采用领域词典引导的负样本采样策略对预训练语言模型进行微调，增强其对特定表达的语义感知能力；最终在自建的时序知识图谱上，运用时间约束的图神经网络推理算法进行隐性关联挖掘与一致性校验。实验表明，该方法在权威评测指标上综合F1值达到80.6%，显著优于现有基线模型，并能有效发现深层历史关联。研究成果已集成至可视化原型系统，为党史研究提供了可靠的智能化工具。

关键词：模糊指代消解; 党史文献; 时序知识图谱; 图神经网络; 预训练语言模型

作者简介：冉凌宇，重庆邮电大学马克思主义学院讲师，Email：jadecrane@139.com 。

0  引言

党史文献作为记录中国共产党百年奋斗历程的珍贵宝藏，其独特的文本特征——包括高密度的化名使用、错综复杂的代称指向以及隐藏在字里行间的隐性关系网络，使其具有重要的历史价值，但也为当前的整理与研究带来了严峻挑战。习近平总书记所强调的“要用好红色资源，传承好红色基因，把红色江山世世代代传下去”，凸显了党史文献系统性整理与精准解读的极端重要性和紧迫性。虽然指代模糊是中文文献处理中普遍存在的现象，但相较于一般中文文献，党史文献中的模糊指代问题具有显著的领域特殊性与历史复杂性，主要体现在以下几个方面。

首先，化名使用的系统性与政治性。党史人物常因地下工作、政治运动等原因使用多个化名，且这些化名具有明确的时代背景与政治含义，如“伍豪”特指周恩来在大革命时期，其映射关系随时间演变，而非简单的同义词替换。其次，代称的高度语境依赖。如“井冈山部”“中央区”等代称，其指代实体随历史阶段变化，需结合具体时间、地点与组织背景才能准确解读，这与现代文献中相对稳定的命名习惯形成鲜明对比。再次，隐性关联的历史逻辑性。党史文献中的关联常隐晦表述，需通过历史事件时序、组织变迁脉络等外部知识进行推理，这对模型的时序推理与多源知识融合能力提出了更高要求。最后，语言表述的时代性。文献中大量使用特定历史时期的术语、简称与隐喻（如“教条宗派”），其语义已与现代汉语有所脱节，增加了语义理解的难度。以延安大学图书馆的实践为例，为完成早期中共中央机关报的整理，投入了大量人力耗时多年进行辨认、校对与核实，不仅进程缓慢，也难以避免疏漏。高密度代称和隐性关系的识别高度依赖专家经验，难以规模化推广，更制约了深层知识挖掘与利用。因此，如何突破当前人工处理效率的局限，实现党史文献的智能化、精准化处理，已成为一项重要而急迫的学术与工程课题。这不仅对深化党史学习、传承红色基因具有重大意义，也是新时代推进党史研究和文献开发利用的关键基础。

总结而言，党史文献智能处理的核心技术挑战集中于“模糊指代消解”与“隐性关联挖掘”两个关键问题。模糊指代消解旨在识别文本中指向同一实体的多样化表述并将其正确归类，典型如党史文献中人物化名、代称与不同称谓的统一识别问题。隐性关联挖掘则致力于发现文本中未明示但可通过逻辑推理得到的深层关系，如通过行为模式、时空交集等线索推断组织隶属或历史影响等非直接陈述的关联。

解决两个问题技术上必须克服三大难点。首先是语义复杂性，文献语言具有高度时代特定性，这要求模型必须深度融合历史背景与领域知识。其次是时序动态性，人物关系与事件影响力随历史进程动态变化，模型需具备时间感知的推理能力。最后是证据稀疏性，关键线索往往分散在大量孤立记载中，要求系统具备多跳推理和协同分析能力，同时还要应对历史信息本身的不完整性与矛盾之处。这些难题的共同根源在于领域知识的有效表示与注入困难，既要构建高质量的领域词典与实体映射库，又需解决符号化知识与向量化表示之间的语义失配问题，这是当前技术尚未完全突破的关键瓶颈。

针对党史文献中模糊指代与隐性关联挖掘所面临的以上核心挑战，本研究提出一种融合领域知识、预训练语言模型与时序知识图谱推理的多层次解决方案。其核心创新在于针对性设计领域适配的微调策略与时间约束的图谱推理算法，旨在系统性地解决党史文献模糊指代消解所面临的独特挑战。

1 相关研究述评与理论基础

本节将通过系统回顾模糊指代消解的核心技术路径及其在特定领域的应用，辨析现有成果的贡献与不足，明确本研究问题的独特性和解决思路。

1.1 指代消解的技术演进：从规则到深度语义理解

指代消解（Coreference Resolution）的研究经历了显著的方法论演进。早期基于规则的方法（如Hobbs算法）依赖语言学家的句法规则，虽具可解释性但难以适应语言多变性和大规模文本。随着机器学习发展，基于统计学习的方法（如决策树、条件随机场）通过从标注数据中学习规律，提升了处理能力，但严重依赖人工特征工程，且在历史文献等标注稀疏领域泛化能力有限。当前主流是基于深度学习与预训练模型的方法。以BERT、GPT等为代表的预训练语言模型，通过大规模语料训练获取了深层上下文语义表示，在多项通用共指消解任务上取得突破。

然而，这些通用模型在处理党史文献时面临严峻挑战：历史文本中高密度的化名、代称和时代性用语构成了显著的“语义鸿沟”，而通用模型缺乏对领域特定知识的感知能力。近年来，研究前沿进一步向融入外部知识和处理复杂指代现象（如桥接回指、语篇直指）的方向发展。同时，针对汉语特点的研究也受到关注，特别是“零指代”（即无显性语言形式的指代）现象，相关研究提出了基于修辞句法树的标注框架和分类体系，为中文篇章理解提供了新视角。这些进展为本研究设计融合领域知识的深度模型提供了重要参照。

1.2 知识图谱推理：从静态关联到时序动态挖掘

知识图谱推理旨在补全缺失事实。早期表示学习模型如TransE、ComplEx，通过向量空间运算模拟实体关系，但主要处理静态二元关系。对于党史文献中动态演变的关系，这类方法显得不足。

图神经网络（GNN）的最新进展为关系推理提供了新工具，它通过消息传递聚合邻域信息来学习节点表示。时序知识图谱推理是当前热点，旨在建模实体关系随时间的变化。部分研究尝试将时间信息嵌入图结构或GNN的消息传递过程，以捕捉动态演化。然而，现有方法多假设大规模、结构规整的图谱，而党史文献构建的图谱常面临实体稀疏、关系模糊且缺乏精确时间标注的难题，直接应用先进模型效果受限。

1.3 红色文献智能化处理：通用方法与领域局限

党史文献是“红色文献”的核心组成部分，中央及地方机构已开展了大规模的红色文献整理、出版与专题数据库建设工作。当前，红色文献研究正从基础的史料整理迈向深入的“学理化阐释”，这对其智能化、精细化处理提出了迫切需求。如何从海量文献中自动、准确地抽析人物关系、事件脉络与思想关联，成为释放红色文献丰厚价值、赋能学科建设的关键技术瓶颈。然而，针对中共党史文献这一特殊领域，智能化研究尚处于起步阶段。现有研究或偏重通用技术而忽视党史文献在化名、代称、组织沿革等方面的领域特异性；或集中于档案数字化与数据库建设，在深层语义理解与隐性关联推理层面探索不足。尤其缺乏能够同时克服语义鸿沟、时序演变和证据稀疏性三大挑战的端到端解决方案。

综上，当前研究存在如下空白：第一，技术融合不足，缺乏将深度语义理解（特别是适应领域特性的预训练模型微调）与动态时序知识图谱推理进行深度融合的端到端框架；第二，领域适配欠缺，现有共指消解模型未能有效注入和利用党史领域庞大的先验知识（如化名—真名映射、组织沿革），以解决语义鸿沟问题；第三，时序建模薄弱，在知识推理环节，多数方法未能将时间约束作为核心机制嵌入模型，难以应对党史中实体关系的动态演变。因此，本研究提出一个融合领域知识、预训练模型微调及时序图谱推理的多层次解决方案。

2  多策略融合的模糊指代消解模型构建

本研究提出的方案先采用分层递进的架构设计，通过构建党史领域专用词典与规则库为模型注入先验知识，有效应对术语与代称的领域特异性问题。继而利用经大规模语料预训练的语言模型通过领域适配的微调策略，增强对党史文本语义表示与上下文依赖的深层捕捉。最终将识别出的实体与关系置于融入了时间属性的动态知识图谱中，运用基于时序约束的图谱推理算法实现跨片段、跨文档的隐性关系挖掘与一致性校验。

这一框架的核心创新体现在两个方面：一是领域适配的微调策略，通过在预训练模型微调阶段引入党史领域词典引导的负样本构造方法和实体感知的遮蔽机制，使模型在学习过程中不仅依赖通用语义表示，更显式地关注领域内实体、化名及典型表达模式，从而有效缩小通用模型与党史文献之间的语义鸿沟。二是基于时序约束的图谱推理算法，该算法将时间信息作为“一等公民”嵌入至图神经网络的消息传递与表示学习过程中，使实体关系推理能够严格遵循历史事件发生的先后顺序与时效性约束，例如仅允许在特定时间窗口内可能存在的关系才被纳入推理路径，从而克服因时序演变而导致的关联歧义与证据断裂问题，为隐性关系的发现提供更加可靠且可解释的计算框架。

2.1 整体技术框架

本研究的整体技术框架是一个端到端的流水线系统（图1），它从原始党史文献文本的输入开始，经过一系列逐步深化的计算模块，最终输出经过消解的实体指代和挖掘出的隐性历史关联。

图1 多策略融合的模糊指代消解模型技术路线图

整个流程首先进入文本预处理与领域词典匹配模块（图1模块一），这里采用基于规则和词典的方法对原始文本进行初步清洗和结构化，包括句子分割、词汇切分以及词性标注等基础自然语言处理操作，更重要的是利用事先构建的党史领域实体词典和化名—真名映射库进行快速模式匹配。例如当文本中出现“伍豪”“周翔宇”等字符串时，系统能立即将其映射到实体“周恩来”并打上相应标签，这种基于词典的快速匹配不仅为后续深度语义模型提供了强领域先验，也显著降低了模型的计算负担和歧义程度。正如信息检索领域长期验证的高效关键词匹配技术如AC自动机或多模式匹配算法所展现的那样，能够为后续复杂模型提供可靠的预处理基础。

随后经过初步标注的文本进入语义模型精细计算模块（图1模块二），这里采用经过领域适配微调的预训练语言模型如RoBERTa或ERNIE进行深度语义表示和指代消解计算。具体而言，模型会接收带有领域标签的文本序列，通过其多层Transformer结构捕获上下文敏感的词汇表示，并特别关注那些未被词典覆盖的潜在指代项和模糊表述。模型微调过程中采用领域词典引导的负样本采样策略，例如刻意构造化名—真名混淆的样本以增强模型对党史特定表达的判别能力，其核心评分函数可形式化地表示为对候选指代链的似然评估：

其中公式中符号的含义为：表示在给定输入文本的条件下预测指代链的概率分布；W代表线性变换层的权重矩阵；表示预训练模型输出的特殊标记对应的上下文表示向量，该向量捕获了整个输入序列的语义信息；b表示偏置向量。整个模型通过最大化正确指代链的似然概率进行优化，这种设计使得模型既能够利用预训练获得的通用语言理解能力，又能够通过领域微调适应党史文献的特殊语义环境。

最终，经过语义模型处理后的实体和关系被送入时序知识图谱构建与推理模块（图1模块三），在这里系统会依据实体识别结果和关系抽取结果动态构建一个包含时间属性的知识图谱，其中每个事实三元组都被赋予相应的时间戳或时间范围标签。随后基于时序约束的图神经网络推理算法开始工作，该算法通过消息传递机制沿时间轴聚合邻域信息。例如当推断某个历史人物在特定时期可能的关系网络时，算法会自动过滤掉不在该时间窗口内的关联边，从而确保推理结果既符合语义逻辑又满足时序一致性。其图卷积操作可表示为：

其中公式中符号的含义为：表示节点i在第l+1层的特征表示；σ表示非线性激活函数如ReLU；N(i)表示节点i在时序约束下的邻居节点集合；表示节点i与节点j之间的注意力权重，该权重计算融入了时间一致性约束确保只有时间上合理的邻居节点才会被考虑； 表示第l层的可学习权重矩阵； 表示邻居节点j在第l层的特征表示。这种时序感知的图推理机制能够有效克服党史文献中常见的时间证据稀疏和关系动态演化问题，从而为隐性历史关联的发现提供可靠的计算框架。

2.2 领域知识导入

领域知识导入的核心在于构建高质量、高覆盖的党史领域词典与规则库，这是整个系统能够准确识别文献中化名、代称及隐性关系的基石，其构建过程首先依赖于对权威党史资料的系统性梳理，包括但不限于《中国共产党历史大事记》《中共党史人物传记》以及中央文献出版社出版的系列丛书。通过人工精读与专家校验相结合的方式从中提取标准实体名称、历史事件名称、重要机构名称以及地理名称等形成基础实体词典，每个实体都赋予唯一标识符并关联其属性信息如出生年份、职务变动、重要活动时间等。例如从《中共党史人物别名录》中系统收录“毛润之”映射至“毛泽东”“李德胜”映射至“毛泽东”等一系列化名与真名的对应关系。同时根据《中国共产党组织史资料》建立组织机构的历史名称演变链条，如“中共中央北方局”与“中共中央华北局”在不同时期的隶属关系与职能变迁。

在化名—真名映射库的构建中不仅需要建立静态对应表，更要充分考虑历史语境下化名使用的时空特性，因此每个映射关系都会附加时间有效期字段与上下文使用场景注释。例如“伍豪”作为周恩来的化名主要在大革命时期至延安前期使用，而“胡公”则是其在上海地下工作时期的常用代称，这种时空约束的映射关系能极大提升后续推理模块的准确性。映射库的构建采用半自动化流程，首先基于已有史料建立初步映射表，然后通过算法在大量党史文献中进行匹配验证与冲突检测，当发现同一化名在不同时期可能指向不同人物时，自动标记需要人工介入校验的冲突项，其验证过程可以形式化表示为：

其中Verify表示验证函数，其输出为1或0，分别代表验证通过或不通过；alias表示待验证的化名字符串；entity表示待验证的标准实体名称；表示当前文献的时间上下文，以年份数值形式表示；K表示化名—真名知识库，是一个包含多条映射记录的数据集合；∃是存在量词符号，表示至少存在一条满足条件的记录；和分别表示某条映射记录中化名使用的起始时间和结束时间，共同定义了该化名的有效使用时段。整个公式表示只有当知识库中存在一条映射记录，且当前时间上下文t处于该记录定义的有效时间范围内时，验证才会通过。

针对党史文献中频繁出现的典型指代模式还需构建一套多层级的匹配规则库，这些规则不仅包括简单的字符串匹配，如“陕北”代指“陕甘宁边区”，更包含基于上下文的推断规则，如当文本中出现“红一方面军”与“中央红军”且在1935年左右的语境中应视为同一实体。规则库采用声明式语法描述便于维护与扩展，每条规则由触发模式、约束条件与映射动作三部分组成，例如一条典型的位置代称规则可表示为：

PATTERN: ["陕北", "陕甘宁"]

CONSTRAINT: year >= 1937 AND year <= 1947

ACTION: MAP_TO("陕甘宁边区")

在这段规则代码中：PATTERN 是模式匹配关键词，后面跟着的列表["陕北", "陕甘宁"]表示需要匹配的文本模式，即当文本中出现这两个词中的任何一个时可能触发此规则。CONSTRAINT 是约束条件关键词，后面的逻辑表达式 year >= 1937 AND year <= 1947 表示此规则仅在文献时间处于1937—1947年间才会被激活，其中year是一个系统变量，表示从文献元数据或内容中提取的时间信息。ACTION 是动作关键词，MAP_TO("陕甘宁边区")表示当模式匹配且约束条件满足时，系统将把匹配到的文本映射到标准实体“陕甘宁边区”。

这套规则库与词典共同构成领域知识的核心载体，通过将其嵌入到预处理与语义计算模块中，系统能够显著提升对党史文献中复杂指代的识别精度，为后续深度学习模型提供强领域先验的同时也增强了整个系统的可解释性，这正是历史文献处理中不可或缺的可靠性保障。

2.3 基于预训练模型的语义消解模块

基于预训练模型的语义消解模块首先需要解决如何将非结构化的党史文献文本转化为模型可处理的规范化输入格式，这里的数据预处理流程在继承前序模块输出的领域词典标注基础上进一步深化。具体而言，每个文本片段都会被转换为一个带有丰富标注信息的序列结构，其中包括原始词汇、词性标注、实体类型标注，以及从文献元数据中提取的时间信息标注。特别重要的是对时间信息的处理，我们采用统一的时间标准化方法，即将所有日期表达转换为标准时间戳格式，同时为每个文档片段自动生成一个时间上下文向量：

其中表示时间上下文向量，表示该文献片段描述事件的可能最早发生时间，表示该文献片段描述事件的可能最晚发生时间，方括号表示向量封装，即这是一个包含两个时间元素的二维向量。在标注方案设计上采用BIO标注体系对实体提及进行标记，但同时扩展了时间维度的标注信息，每个实体提及不仅标注其类型，还标注其时间属性。例如“伍豪(1932)”表示这个提及在1932年上下文中出现，这样的设计使得模型能够显式地学习到指代现象随时间演变的规律。

在模型选型方面我们选择RoBERTa作为基础预训练模型而非原始BERT，这主要因为通过改进训练策略如移除Next Sentence Prediction任务，采用更大批次训练和更长时间训练等方式，RoBERTa在多项自然语言理解任务上展现出的性能优势。更重要的是，RoBERTa的动态掩码机制使得模型在多次训练周期中看到不同掩码模式的同一文本，这特别适合党史文献这种训练数据相对稀缺的场景，能够有效提升模型的泛化能力。此外，RoBERTa在大规模中文语料上的预训练效果已经得到多项研究的验证。

针对党史文献指代消解的特殊需求，我们设计了一套领域自适应的微调策略，其核心是一个多任务学习框架同时优化指代链预测和时序一致性验证两个相关任务。在损失函数设计上我们采用加权多任务损失函数：

其中 是指代消解的主损失函数，采用标准的交叉熵损失；是时序一致性验证的辅助损失函数，和 采用对比损失；为平衡两个任务重要性的超参数。指代消解损失函数具体定义为：

这里N表示训练样本数量；表示候选指代链类别数；是指示函数当样本i属于类别j时为1，否则为0； 是模型预测样本i属于类别j的概率。

在正负样本构造策略上，我们采用基于领域词典的引导式采样方法，正样本包括明确的历史人物化名对应关系，如“伍豪—周恩来”；负样本则包括刻意构造的时序冲突样本，如在1920年文本中出现“总书记”指代（此时中国共产党尚未成立）；以及语义相似但实际不同的混淆样本，如“中央局”与“中央分局”这类容易混淆的组织机构名称。这种样本构造方式确保模型不仅学习语义相似性，还要学习时序约束和细粒度语义差异，从而全面提升在党史文献上的指代消解精度和鲁棒性。

2.4 时序知识图谱构建与推理模块

时序知识图谱构建与推理模块的核心在于建立一个能够捕捉历史动态演变的知识表示与推理框架，其图谱模式设计采用扩展的时间四元组结构而非传统的三元组，即每个事实表示为（头实体，关系，尾实体，时间戳），其中时间戳不仅可以是一个具体的时间点，也可以是一个时间区间。这种设计使得图谱能够准确记录诸如“毛泽东1935—1943年担任中共中央军委主席”这样的时效性事实。在存储方案上，我们采用时态图数据库进行存储，每个实体和关系都带有有效时间属性，同时建立专门的时间索引以支持高效的时间范围查询，这种存储方式使得系统能够快速检索特定时间段内的子图结构，为后续的时序推理提供数据基础。

隐性关联推理算法采用我们专门设计的时序图神经网络模型（T-GNN），该模型在传统图神经网络的基础上引入了时间感知的消息传递机制。其核心思想是在信息聚合过程中加入时间约束，确保只有时间上合理的邻居节点才能参与信息传递。具体而言，对于每个实体节点i在时间t的表示更新过程可以表示为：

其中 表示实体i在第l层神经网络、时间下的特征表示向量，l代表神经网络的层数深度；α代表非线性激活函数，如ReLU或Sigmoid，用于引入模型的非线性表达能力；和 是第l层中分别用于更新节点自身状态和聚合邻居状态的可学习权重矩阵； 表示实体i的邻居节点集合； 是一个计算得到的时间感知注意力权重，用于衡量在时间下邻居节点j对当前节点i的重要性，其值介于0和1之间； 则是邻居节点j在第l层、时间t的特征表示。

是时间感知的注意力权重，计算方式为：

这里是代表时间上下文的时间特征向量；和是将时间和节点特征映射到同一向量空间的可学习参数矩阵；a是注意力机制中的参数向量，用于计算注意力能量；∥表示向量拼接操作,用于将不同来源的特征信息组合在一起；Leaky Re LU是一种改进的激活函数，允许较小的负值梯度通过，有助于缓解梯度消失问题；k是求和索引，代表节点i的所有邻居节点。

在链接预测任务中我们采用时间约束的评分函数，对于候选三元组（h,r,）

其存在概率得分为：

其中、和  分别是在时间τ下的头实体、尾实体和关系的表示向量。这些向量通过T-GNN模型在特定时间片上的前向传播计算得到。 是一个与特定关系r相关的可学习变换矩阵； 表示向量的L2范数的平方，用于衡量向量之间的欧几里得距离。整个推理过程的伪代码实现如下：

这个算法首先从时序知识图谱中提取时间窗口内的子图确保覆盖相关时间上下文，然后通过T-GNN模型计算所有实体在时间下的表示，最后对每个候选实体计算时间约束的链接预测分数并返回最可能的结果。这种方法不仅能够进行准确的时序链接预测，还能发现诸如“某人在特定时期与哪些组织存在潜在关联”这类隐性关系，为党史研究提供深层次的洞察力支撑。

3 实验分析、案例研究与系统应用

3.1 实验设置与基线模型

为系统评估本研究提出方法的有效性，我们构建了一个专门针对党史文献模糊指代消解任务的数据集，该数据集源自中央文献出版社出版的《中国共产党历史》第一卷和第二卷、《毛泽东年谱》以及从中央档案馆精选的100份1949年前党内文件。这些文献经过重庆邮电大学马克思主义学院三位党史专家历时六个月的精细标注，不仅标注了文本中所有实体提及及其共指链关系，还额外标注了每个提及的时空上下文信息以及难以通过表面字符串匹配发现的隐性关联。最终数据集包含12,857个文档片段、45,632个实体提及和9,741条共指链，其中化名与代称的复杂案例占比达到37.5%，充分反映了党史文献处理的特殊挑战性。

数据集的划分遵循机器学习标准实践，按7:1.5:1.5的比例随机划分为训练集、验证集和测试集，并确保各集合中文档类型（著作、年谱、文件）的比例基本一致，以避免分布偏差。

在标注质量把控方面，我们实施了严格的流程：（1）规范化：编撰了详细的《党史文献实体与共指标注指南》，明确化名、代称、隐性关联的标注标准与边界案例；（2）迭代与培训：标注过程采用多轮迭代，每轮后组织专家对争议案例进行讨论并更新指南，对标注员进行统一培训；（3）交叉校验：每份文献最终由一位专家标注、另一位专家校验，并以计算随机子样本的标注者间信度达到0.85以上为标准来量化评估标注一致性。

针对专家标注不一致的情况，处理流程如下：首先由两位标注专家进行讨论协商；若无法达成一致，则提交至由第三位资深党史研究员担任仲裁专家，依据史料和指南做出最终裁定，并将此案例作为典型补充至标注指南中。

关于数据可用性，由于所涉党史文献的权威性与敏感性，原始全文语料及完整标注数据集暂不适用于公开开源，以恪守文献管理规定。但为促进学术交流与技术复现，我们计划在论文发表后，在严格遵守数据安全与隐私规范的前提下，于项目主页（网址待定）提供经脱敏处理的样例数据集、完整的标注指南及实体词典，供学界同行参考。研究者亦可通过正式学术合作途径，联系作者申请受限访问部分数据。

在评估指标选择上，我们采用共指消解研究社区广泛认可的MUC、B-CUBED和CEAF三指标综合评价体系。其中MUC指标最早由MUC-6会议提出，并由Luo（2005）系统分析了其通过计算共指链间最小链接操作数来评估mention-pair一致性的原理；B³指标由Amigó等人提出，其核心思想是基于每个项（item）的精度和召回率进行平均，该指标后被引入共指消解领域，用于评估提及（mention）层次的链接一致性；CEAF指标也由Luo提出，该指标通过寻找系统输出的实体簇与参考标注的实体簇之间的最优对齐方式（constrained entity alignment），并计算其F1值来评估性能。这三个指标从不同角度衡量共指消解性能且互为补充，我们报告每个指标的F1值并以三个F1值的平均值作为总体性能评价标准，这种综合评估方式能够全面反映模型在不同类型指代错误上的表现。

为进行公平且全面的对比实验，我们选择了三类具有代表性的基线模型：第一类是传统规则与统计方法的代表，包括Stanford CoreNLP系统提供的共指消解模块和基于特征工程的Berkeley Coreference System。第二类是深度学习方法代表，包括在CoNLL-2012共享任务上表现优异的端到端神经网络模型，以及基于标准BERT和RoBERTa的微调模型。第三类是专门针对历史文献设计的定制化方法，包括基于时序约束的规则系统和结合领域词典的统计模型。所有基线模型均使用相同的训练、验证和测试数据集，且超参数均经过网格搜索优化至最佳性能，确保对比实验的公平性和结果的可信度。

3.2 结果与分析

在主实验对比部分，我们通过系统性的量化评估证明了本文提出的多策略融合模型在党史文献模糊指代消解任务上的显著优势。如表1所示，我们的模型在MUC、B-CUBED和CEAF三个权威评测指标上全面超越了所有基线模型，其中在综合F1值上达到了82.3%的最高性能，相比最佳的基线模型RoBERTa+CRF提升了7.2个百分点，这充分证明了融合领域知识、深度学习与时序推理的整体方案的有效性。

表1 各模型在测试集上的性能对（%）

值得注意的是，本研究的模型在召回率指标上的提升尤为明显，这在党史文献处理中具有重要意义，因为发现所有潜在的指代关系往往比精确识别部分关系更具挑战性也更有价值。正如普拉丹（Pradhan）等人在探讨稳健语言分析时所指出的，在历史文献分析中高召回率通常意味着系统能够捕获更多有价值的隐性关联。

在消融实验分析中，我们通过控制变量方法逐一验证了三个核心模块的贡献度，具体设置了四个对比实验配置：完整模型、移除领域词典模块、移除预训练模型微调模块，以及移除图谱推理模块。实验结果清楚地表明每个模块都对最终性能有着不可或缺的贡献。

表2 消融实验结果（平均F1值%）

移除领域词典模块导致性能下降最为显著达到7.0个百分点，这突显了领域知识在党史文献处理中的基础性作用，特别是在处理高度领域化的化名和代称时，缺乏先验知识会导致模型产生大量误判。移除预训练模型微调策略使性能下降3.6个百分点，这表明尽管通用预训练模型提供了强大的语义表示基础，但缺乏领域适配仍然限制了其在党史文献上的表现。移除图谱推理模块带来3.1个百分点的性能下降，证明了时序推理在发现隐性关联方面的重要价值，这一发现与Luo在共指消解评估指标上的工作一致，并已被广泛引用，其核心思想表明，引入适当的约束（如时空约束）能够显著提升历史文献分析的准确性。

这些消融实验结果有力地证明了我们提出的多策略融合方案的必要性和有效性，每个模块都解决了党史文献模糊指代消解中的特定挑战，它们的有机组合才使得系统能够全面应对语义复杂性、时序动态性和证据稀疏性等多重困难，为党史文献的智能化处理提供了一个完整而高效的解决方案。

3.3 典型案例研究

一个极具代表性的案例来自对1931年《红旗周报》第24期一篇关于苏区工作报告的文本分析（表3），其中出现了“朱毛红军”“井冈山部”“中央区”等多个代称，以及“特委”“前委”等组织机构缩写。系统首先通过文本预处理与领域词典匹配模块识别出“井冈山”是一个地理位置实体，并将其与“井冈山革命根据地”这一标准实体链接，同时通过化名—真名映射库将“朱毛”分解并映射到“朱德”和“毛泽东”两个实体。随后语义模型精细计算模块基于上下文分析，发现“井冈山部”与“朱毛红军”存在共指关系，其置信度得分达到0.92。这是因为模型在微调过程中学习到“部”在军事文献中常作为“部队”的缩写，而“朱毛红军”正是井冈山时期对工农红军第四军的习惯称呼。最后时序知识图谱推理模块介入，根据文献时间1931年查询知识图谱，发现此时毛泽东同志已离开井冈山前往赣南闽西地区开辟中央苏区，因此系统推断文中“中央区”极可能指代新开辟的中央革命根据地而非传统的井冈山地区，这一推断最终通过图谱路径查询得到验证：在1931年的子图中存在“毛泽东—任职于—中央苏区”和“中央苏区—别名—中央区”两条关联边。

另一个典型案例涉及对1942年延安整风运动期间一份党内学习文件中“教条宗派”与“经验宗派”指代对象的隐性关系挖掘。系统初始分析仅能识别这两个术语为抽象概念实体，无法直接关联到具体人物。语义消解模块通过分析上下文，发现该文件多次提及“莫斯科回来的同志”和“山沟里的马克思主义”等短语，结合领域词典将其分别映射到“留苏派”和“本土派”两个群体。时序图谱推理模块随后在1942年的子图上执行多跳查询，首先通过“王明—属于—留苏派”和“毛泽东—倡导—山沟里的马克思主义”等关系找到候选人物集合，然后计算这些人物与“教条主义”“经验主义”等概念在历史文献中的共现频率及其在组织网络中的中心度指标。最终系统发现“教条宗派”与王明、博古等留苏领导人存在强关联，其关联置信度达0.87，而“经验宗派”则与周恩来、彭德怀等具有丰富实践经验的本土领导人关联密切置信度达0.79，这一发现与金冲及在《二十世纪中国史纲》中对该历史时期的分析结论高度一致。

表3 典型案例分析过程

这两个案例充分展示了系统如何通过多模块协同工作，逐步从表面文本深入到隐性关联挖掘，其推理过程不仅依赖于语义理解，更紧密结合了历史时空背景与组织网络关系，最终得出具有高度可信度的结论，为党史研究提供了传统人工阅读难以发现的深层洞察。

3.4 原型系统应用

基于前述多策略融合模型的研究成果，本研究开发了一个面向党史研究人员的可视化原型系统，该系统旨在将复杂的算法过程封装为直观易用的交互工具，真正实现人工智能辅助历史研究的落地应用。该系统核心界面采用三栏式设计，左侧为文献上传与预处理区域，支持用户批量导入TXT或PDF格式的党史文献，系统会自动解析文本并调用领域词典匹配模块完成初步的实体标注。中间主体部分为智能阅读界面，采用色彩编码技术对文本中的不同实体类型进行高亮显示。例如人物实体用蓝色、组织机构用绿色、地理位置用橙色，而化名与代称则用特殊的闪烁边框标注以引起研究者注意，当用户将鼠标悬停在任一标注实体上时，系统会实时弹出浮动窗口显示该实体的标准化名称、生平简介以及在当前文献中的所有出现位置，这种设计将显著降低研究人员交叉核验不同文献中同一实体的时间成本。

系统右侧为动态知识图谱可视化面板，这是整个原型系统的创新亮点，它能够实时展示从文本中抽取并经过推理增强的时序知识图谱，研究者可以通过顶部的时间轴滑动条自由选择特定历史时期，图谱会自动演变为该时间段的子图结构，清晰呈现人物、事件、地点之间的关联关系。例如当研究者将时间轴调整至1935年时，图谱会突出显示长征途中关键会议的组织关系，而拖动到1945年则自动转换为七大后的中央领导机构网络，这种时序动态可视化功能使得传统静态图谱难以展现的历史演变过程变得一目了然，正如贝克（Beck）等人在对动态图可视化的综述中所指出的，时变网络的交互式探索能够极大增强用户对复杂系统演进规律的理解。

该系统还提供一键生成智能分析报告的功能，能够自动汇总文献中的核心实体、关键关系及其时间分布，并标识出需要人工重点核验的潜在矛盾或不确定推断，这种设计既发挥了人工智能高效处理大规模数据的优势，又充分尊重了领域专家在最终判断中的主导地位，完美体现了人机协同的先进理念。具体的系统原型如图2所示。

图2 党史文献智能分析系统原型界面示意图

4  结论与展望

针对党史文献中因高密度化名、代称和隐性关联带来的模糊指代消解难题，本研究所提出的融合领域知识、预训练语言模型与时序图谱推理的多层次技术框架，经实验验证有效。在权威评测指标上，该方法的综合F1值达到80.6%，显著优于现有基线模型，证实了其在处理党史文献语义复杂性、时序动态性与证据稀疏性方面的优越性能。

从理论层面看，这项工作的核心价值在于构建了一套“领域知识深度耦合”的文本智能处理新范式。这一范式推动了马克思主义理论、历史学与信息科学的深度融通，将历史考据的内在逻辑转化为可计算模型的外在约束，为数字人文领域贡献了知识驱动型人工智能的一个典型案例。所采用的领域词典引导的预训练模型微调方法，为破解专业领域普遍存在的“语义鸿沟”问题提供了可迁移的技术路径，探索了符号知识与统计语义模型协同增强可解释性的新可能。进一步地，所设计的时间约束图谱推理算法，为历史这类动态演进系统的知识建模，提供了一个具备严格时序感知能力的通用计算框架，对时序知识表示与推理的基础研究具有启发意义。

在实践应用层面，该研究成果展现出多方面的拓展潜力。其可直接应用在于赋能红色文献的数字化与智能化传承，为构建下一代核心档案库提供从“数字储存”升级为“智能解读”的关键技术支持。在此基础上，能够深度支撑智慧党建与新型学习教育平台的构建，实现关联查询、智能问答与脉络溯源等深度知识服务。该框架本身具备良好的可迁移性，可扩展至军史、地方志、古籍整理等具有类似文本特征的专门领域，并为未来融合多模态史料分析奠定了基础。从更宏观的视角看，通过对海量文献中隐性关联的规模化挖掘，该方法有望为探究长时段、结构性的历史演变规律提供数据驱动的分析工具，开辟史学研究的新路径。

尽管取得了上述进展，当前研究仍存在若干可改进之处，例如对极罕见代称的处理能力、对长文档的全局连贯性建模尚有提升空间。未来的工作将着眼于引入主动学习机制以更有效地捕捉长尾案例，设计跨文档注意力模型以加强长距离依赖建模，并致力于拓展面向多源异构数据的融合推理能力，以期推动历史文献智能分析系统向更深、更广的维度演进。

排版：樊军君

初审：徐碧姗

复审：段婧怡

终审：夏翠娟

转载请注明“刊载于《数字人文研究》2026年第1期”；参考文献格式：张光伟.《盛宣怀档案》智能分析系统的构建与史学应用——从检索增强到智能体推理[J].数字人文研究,2026,6(01):43-52.全文PDF已在知网、万方及编辑部网站（http://dhr.ruc.edu.cn）上发表，此处注释及参考文献从略。

《盛宣怀档案》智能分析系统的构建与史学应用

——从检索增强到智能体推理

张光伟

摘 要： 面对浩如烟海且高度非结构化的历史档案，传统的数字化处理与关键词检索模式已难以满足日益复杂的史学研究需求，特别是在处理如《盛宣怀档案》这类涉及晚清政治、经济、外交等多维网络的复杂史料时，研究者常陷入查不全、理不清、关联难的困境。研究在回顾数字人文从数字化、结构化向智能化转型的技术背景的基础上，引入大语言模型前沿的思维链技术与推理—行动框架，构建了一个基于 Agentic RAG 的“盛宣怀档案智能分析系统”。该系统突破了传统知识图谱预定义的局限，通过“意图理解、资料检索、资料总结、评估决策、内容撰写”五个智能体的协同工作，实现了对全量档案文本的语义向量化与动态推理。系统具备主动规划检索路径、多步逻辑推演、跨文档证据互证以及自我纠错的能力，能够模拟历史学家“提出假设—史料搜集—考证辨析—形成结论”的认知过程。文章通过微观、中观和宏观三个层面的典型案例展示了该系统的应用潜力。研究实践证明，AI 时代这种“人机回环”（Human-in-the-loop）的协作模式，不仅能将历史学家从繁琐的信息搜寻中解放出来，更开启了以数字文献考古与全息逻辑增强为特征的历史研究新探索的可能性。

关键词： 盛宣怀档案；大语言模型；ReAct 框架；思维链；Agentic RAG；人机协作

作者简介：张光伟，陕西师范大学历史文化学院讲师，Email：zhangguangwei@snnu.edu.cn。

0 引言

历史学的数字化转型是一场漫长而深刻的长征。在过去的几十年中，这一进程大致经历了从文献资料的数字化、信息的结构化到知识的关联化三个阶段。以“中国历代人物传记资料库”（CBDB）为代表的基础设施建设，解决了史料可检索与可统计的基础问题，通过关系型数据库和知识图谱技术，让人文学者得以在大尺度上观察历史网络的演变。然而，这一阶段的数字人文往往被诟病为远读有余而深读不足——计算机擅长处理底层的、形式化的数据分析（如词频统计、社会网络中心度计算），却始终徘徊在人文研究的核心领地之外，难以触及意义阐释、因果推断与史料考证等需要高阶认知能力的人文专业端。

近年来，随着人工智能技术的爆发式突破，特别是以 ChatGPT、DeepSeek 为代表的生成式大语言模型（LLMs）的问世，科研范式正在发生根本性的转移。在自然科学领域， “AI for Science” 已经能够独立预测蛋白质结构、发现新材料，甚至在数学证明中展现出直觉般的推理能力；在社会科学领域，基于智能体（Agent）的生成式社会科学（Generative Social Science）正在模拟复杂的人类社会行为，重构我们对社会互动的理解。这种技术浪潮不可避免地席卷历史学领域，我们惊讶地发现，新一代 AI 不仅极大地扩展了能够处理的问题规模与复杂度，更在本质上缩小了计算技术与人文理解之间的语义鸿沟。

与传统的脚本编程或关键词检索不同，当前的大语言模型已经展现出了类似人类的思维链（Chain-of-Thought, CoT）能力。它不再仅仅是一个被动的数据提取工具，而是开始表现出模仿、甚至达到人文学者初级乃至中级科研水准的能力：它能够理解晦涩的古文语境，能够在多源异构的文本间建立逻辑关联，甚至能够针对某一历史假设进行初步的证据排查与证伪。

正是在这一技术与学术转型的关键节点，晚清史研究中的一座富矿——《盛宣怀档案》（以下简称“盛档”） ——为我们提供了一个绝佳的实验场。作为中国近代史研究中体量最大、内容最复杂的私人档案之一，盛档的内容涵盖政治、外交、实业、赈灾等晚清社会的方方面面。面对如此海量且非结构化的核心史料，传统的人力阅读难以胜任，而简单的关键词检索又往往面临“查不全”（异名同指问题）、“理不清”（事件线索交织）、“关联难”（跨文档证据断裂）的困境。

本研究旨在探索一种基于 AI 技术的新范式来破解上述难题。本研究进一步引入智能体与检索增强生成（RAG）技术，构建了“盛宣怀档案智能分析系统”。我们的研究实践表明，在 AI 时代，计算机可以从底层的数据搬运工晋升为历史学者的思维伙伴，通过人机协作实现对复杂历史问题的文献考古与逻辑推演。特别值得指出的是，我们此前倡导的“支架+管道”模式在 AI 的赋能下焕发了新生：它允许学者以低代码或零代码的方式构建研究工具，从而大幅降低技术准入门槛，让研究者能更专注于核心历史问题的探索，以期真正实现数字史学研究的提质增效。

1 从远读到智能体协作

随着人工智能技术的代际跃迁，数字人文的研究范式正经历着从数据驱动的宏观描述向逻辑驱动的智能推演的深刻转型。这一过程不仅是计算规模的扩大，更是促进人文问题解决模式质变的重要驱动力。

1.1 数字人文范式的演进与局限

在前大模型时代，数字人文的主流范式建立在弗朗哥·莫雷蒂（Franco Moretti）提出的远读理论之上。面对浩如烟海的文本，莫雷蒂主张放弃对单一文本的微观审视，转而通过计算机进行宏观的统计分析，以揭示那些肉眼不可见的文学形式与演变规律。这一路径催生了以米歇尔（J. B. Michel）等人的“文化组学”（Culturomics）和马修·乔克斯（Matthew Jockers）的宏观分析（Macroanalysis）为代表的量化史学实践。

在具体方法上，学者们广泛采用主题模型、社会网络分析和地理信息系统等工具，将非结构化的历史文本转化为结构化的数据图谱。然而，这种基于词袋模型（Bag-of-Words）和共现概率的传统范式存在如下显著的局限性。

（1） 语义语境的割裂：传统的定量方法往往将文本拆解为孤立的词汇或元数据，导致“只见森林，不见树木”，难以捕捉字里行间的隐喻、反讽及复杂的社会关系。

（2） 因果推断的缺失：泰德·安德伍德（Ted Underwood）曾指出，数字人文在描述 “发生了什么” 方面表现出色，但在解释 “为什么发生” 时往往力不从心。传统算法无法像历史学家一样，通过多源证据的比对来构建因果链条。

因此，在生成式AI快速发展的当下，数字人文应当从计算转向智能转型，探索智能增强（Intelligence Augmentation, IA）的路径，即利用 AI 作为认知延伸，辅助学者处理噪声并构建证据链，而非单纯的数据统计。

1.2 大模型推理框架：从思维链到自主智能体

生成式大语言模型的出现，为突破上述局限提供了技术可能。加西亚（Garcia ）与 魏尔巴赫（Weilbach） 在其最新的研究中指出，大语言模型正在成为历史研究的有力助手，如果史料能够“说话”，模型便能辅助学者进行更高效的史料挖掘与分析。与基于统计概率预测下一个词的传统模型不同，新一代模型具备了更强的推理能力，使得计算机可能真的已经可以介入到历史考证的逻辑层面。以下我们对思维链、推理与行动（Reasoning and Acting，ReAct）框架和生成式智能体（Generative Agents）进行简要介绍。

（1）思维链。 Google Research 团队提出的思维链技术，通过在提示词中诱导模型生成一系列中间推理步骤（Intermediate Reasoning Steps），显著提升了其处理复杂逻辑任务的能力。在史学研究中，这意味着 AI 不再直接从史料跳跃到结论，而是能够像人类学者一样展示 “史料→考证→辨析→结论” 的完整思维过程。这种显式的推理路径不仅提高了准确率，更重要的是赋予了算法 “可解释性” 。

（2）推理与行动框架。单纯的思维链仍受限于模型内部的静态参数知识，容易产生“幻觉”。Yao 等人提出的推理与行动框架，将推理能力与外部工具的使用相结合。在该框架下，模型遵循“观察→ 推理→ 行动”的循环。例如，当需要考证盛档中书信提到的某个人的身份时，模型会先根据上下文比如提到的其担任的官职来思考“需要查询清代职官表”，然后执行检索行动，根据检索结果修正假设，直至得出确切结论。

（3）生成式智能体。在社会科学领域，帕克（Park）等人提出的生成式智能体理论 ，展示了 AI 模拟人类社会互动的潜力。智能体具备“记忆”“规划”和“反思”三大核心模块。在本系统中，我们借鉴这一理论，将 AI 设计为具备特定角色（如 “考据助手” ）的智能体，它不仅能回答问题，还能根据历史学者的反馈记忆其偏好，并在多轮对话中动态调整研究策略。这意味着 AI 从被动的 “问答机器” 进化为具备自主性的 “研究伙伴”。

1.3 人机回环与交互模式的重构

随着技术能力的提升，人机交互的模式也从传统的“指令—执行”向“意图—对齐”演变。在处理高复杂度的历史问题时，完全的自动化既不可能也不可取，必须引入“人机回环”（Human-in-the-loop）机制。

（1）从“自动化”到“共驾” 。 传统的数字人文工作流往往是线性的：人清洗数据→机器跑算法→人解读结果。而在基于RAG 和智能体的新范式中，交互变成了迭代式的协作模式。AI 负责海量信息的初筛、逻辑链的构建和初步结论的生成（Drafting），历史学者则负责高阶的价值判断、逻辑漏洞的审查（Verifying）以及方向的纠偏（Refining）。

（2）人机回环的价值升华。 在本系统中，专家的反馈不再仅仅是纠错，而是系统进化的养料。通过记录学者对 AI 推理过程的修改，系统能够通过上下文学习或微调，不断“对齐”专业史学家的思维方式。这种人机协作不仅解决了 AI 的“幻觉”问题，也有机会反向激发学者的历史想象力，实现了本·施奈德曼（ Ben Shneiderman）所倡导的“以人为本的 AI”，即在保持高水平自动化的同时，确保人类对研究过程的可控性与主体性。

2 基于Agentic RAG的多智能体协作架构

本系统的核心并非传统的静态数据库查询，而是一个基于代理增强检索（Agentic RAG）范式的动态推理系统。该系统直接基于全量档案文本，通过多智能体（Multi-Agent）的分工与协作，模拟历史学家“提出问题—史料搜集—考证辨析—形成结论”的认知过程。以下我们分层次介绍一下系统的架构。

2.1 以全量文本的语义向量化构建的数据层

鉴于盛档非结构化与碎片化的特征，我们采用标准 RAG的数据预处理流程。首先对档案数字化文本进行清洗与分段，保留书信的完整上下文结构。随后，利用 bge-m3 多语言嵌入模型将文本转化为高维语义向量，并存入 ChromaDB 向量数据库。这一过程将离散的史料映射为连续的语义空间，使得系统不仅能检索关键词，更能基于语义相似度召回隐含关联的史料（如将“杏荪”与“盛宣怀”在向量空间对齐），为后续的智能体推理提供数据基座。

2.2以多智能体协同与推理—行动闭环构建的逻辑层

图1 系统整体架构图：基于Agentic RAG的多智能体协作

五类核心智能体的角色与权限分别为：

2.3 工作流：模拟历史学家的迭代研究

上述智能体中，“（2）检索—（3）总结—（4）评估”构成了一个动态的推理—行动循环。这正是本系统区别于普通搜索工具的本质所在：第一轮，检索 智能体可能仅找到模糊线索；评估智能体发现初步结论与信件背景时间不符（Gap 发现），随即调整方向，即评估与迭代。第二轮，检索智能体根据新指令查询新的信息，召回更为准确的记录。多轮迭代后，系统利用提取的增量信息不断丰富上下文，直至逻辑自洽，即证据闭环。

这种逐步逼近真相的迭代过程，本质上是对人类历史学家研究方法论的计算模拟，其详细的工作流程如图2 所示。

图 2 智能体在时间维度上的协作逻辑

3 史学应用实践：多维度的历史解析

图3 智能体多维历史解析跃迁图

3.1 微观层面的反向纠错与多源批判性考证

在传统的数据库检索中，学者必须预知准确的关键词，且检索结果往往受限于用户提问的预设偏差。而在本系统的运行逻辑中，意图理解智能体与评估智能体协作，使其具备了对用户提问进行“事实核查”与“反向纠错”的能力。

我们设计了一个包含误导性前置条件的提问：“盛宣怀随李鸿章西征途中，给夫人写了不少家信，其中有一首诗，这是盛宣怀档案中仅见的诗作。这首诗的内容是什么？”

如果仅以关键词“诗”进行匹配，系统极易漏掉嵌在信函正文中的无标题诗句；如果盲从“仅见一首”的预设，算法可能会在找到第一条结果后停止检索，导致史实遗漏。这是传统检索难以解决的困境。

本系统的多智能体推理过程如下：

这一案例证明，具备思维链能力的 AI 不再是盲从指令的工具，而是能够基于史料证据有一定独立判断能力的批判性读者。

3.2 中观层面的动态时空锚定与制度逻辑重构

在中观层面，历史研究往往涉及复杂的事件演进和制度变迁。面对碎片化的公文，系统通过推理—行动循环，展示了强大的跨文档关联与逻辑链重构能力。

面对一组关于“献县借种”“本道”以及“大户捐粮”的零散公文片段，我们要求系统解析其核心内容与历史逻辑。本系统通过三轮迭代，还原了被淹没的历史真相。

第一轮思考（时空锚定与去噪）：虽然文本仅提及模糊的“同光时期”，但 总结智能体敏锐地抓取到一份下级禀帖中的收文日期“光绪十六年闰二月十一日”（1890 年）[文献 73607]。评估 Agent 以此为锚点，指示系统排除了内容相似但实际发生在 1906 年的《丙午桃源章程》[文献 41428]，成功完成了高难度的“史料去噪”。

第二轮思考（政策比较与身份确证）：系统对比文献 [1333] 与 [1334]，识别出当时存在两种截然不同的救灾模式：沧州的“强制大户捐粮”与献县的“官府借贷+大户协调”（《借种章程》）。同时，检索 Agent 通过调用职官数据库，确证了文中自称的“本道”即时任清河道道员潘骏文[文献 16276]，构建了“李鸿章（决策）—潘骏文（制定）—府县（执行）”的行政链条。

第三轮思考（Gap Analysis 与灾害链重构）：这是最关键的一步迭代。评估 Agent 在分析财政数据时发现了一个 Gap（逻辑缺口）：如果春季的《借种章程》有效，为何次年春抚支出高达 20 万两[文献 9242]？这暗示了秋收可能遭遇了新的危机。基于此 Gap，系统发起了新一轮针对“秋灾”的检索，成功发现了“黏虫伤损”与“运河决堤”的记录[文献 1413, 56297]。

最终结论：系统最终构建了 “春旱→政策响应（借种）→秋涝/虫害（次生灾害）→财政危机” 的完整因果链条，指出该案例并非单一赈灾事件，而是晚清基层治理试图通过制度创新应对复合型灾害的典型尝试，且李鸿章的“截漕发帑”[文献 74021]在高层提供了关键的财政兜底。

这一过程展示了 AI 如何像历史学家一样，利用异构史料进行三角互证，并通过识别逻辑断裂来驱动研究的深入。

3.3 宏观层面的全量文本的风格量化与“远读”

针对“李鸿章与盛宣怀通信风格演变”这一宏观问题，本系统利用其向量化数据库的优势，对 1876 — 1900 年两人之间的数十封书信进行了动态时段切分与量化分析。

资料总结 Agent 提取了每一封信中的称谓、自称及落款格式，生成了可视化的演变图谱。系统分析指出，二人的互动经历了从“萌芽期”（盛作为下属的请示）、“鼎盛期”（共谋洋务实业）到“转折期”（甲午后政治失势）的演变。在语言风格上，系统捕捉到了李鸿章对盛宣怀称呼的细微变化（从全称“杏孙世仁弟大人阁下”简化为“杏孙仁弟”），并揭示了一个深刻的政治隐喻：即便在盛宣怀权力上升、甚至在实业领域主导话语权后，他依然在书信中严格保持“犬马”、“废材”等自谦语态的伦理话语体系。这种基于全量文本的细粒度分析，为理解晚清幕府与官僚政治中实权与礼制的张力提供了新的量化视角。

4 讨论

本研究实践表明，当大语言模型被赋予 Agentic RAG 的架构与 ReAct 的推理能力后，它可能正在重塑我们对数字史学的理解，因为这不仅仅体现效率的提升，更体现了认知维度的扩展。

4.1 数字考古与全息逻辑重构

AI 时代的史学研究正在经历一场“数字考古”。传统的考古挖掘的是埋藏于地下的实物碎片，而我们现在利用 AI 挖掘的是沉睡在海量文本碎片中被淹没的逻辑连接。

与传统的关键词检索不同，本系统展示了一种 “全息逻辑重构” 的能力。在献县赈灾的案例中，系统并非简单提取“灾害”字眼，而是像一个老练的侦探，在微观的下级禀帖日期、中观的财政报销账册与宏观的督抚奏折之间反复“跃迁”。它通过 差异评估（Gap Analysis）机制，敏锐地捕捉到“春季借种”与“次年高额支出”之间的逻辑断裂，进而主动挖掘出被史料表象掩盖的“秋季洪涝”与“运河决堤”真相。这种从碎片中重建完整因果链条的过程，似乎在表明计算机真的可以介入到历史解释的核心环节。

4.2 动态时空锚定与异构史料的三角互证

历史研究的基石是考证，而考证的核心在于对时空坐标的精确锁定。本系统最显著的技术特征在于其基于评估智能体 的动态时空锚定能力。

在处理盛档案这类非结构化史料时，时间漂移（Time Drift） 是常见的陷阱（如将 1906 年的《桃源章程》误用于 1890 年的语境）。本系统突破了单一文档的限制，能够主动检索具有确切纪年的辅助文档（如收文日期、官员任免履历、年度财政报表）作为“锚点”，对模糊的文本进行校准。同时，系统实现了异构史料的三角互证——用人事档案（潘骏文的道员履历）验证公文作者，用财政档案（春抚银两支出）验证灾害后果，用气象记录（雨泽奏报）验证事件背景[22]。这种多源证据的交叉验证，极大地降低了 AI“幻觉”的风险，提升了机器考证的史学严谨性。

4.3 从工具到“对抗性伙伴”的认知升级

本系统的应用实践中，某种程度上体现了人机关系发生的变化。AI不再仅仅是唯命是从的检索工具，而是进化为具备批判性思维的 “对抗性伙伴”。

正如我们在诗作考证案例中所见，当用户提出带有误导性预设（“仅见一首”）的问题时，系统并没有顺从用户的认知偏差，而是基于全量数据的检索结果进行了 “反向纠错”。这表明，人机交互正在从单向的“指令—执行”转变为双向的“对话—博弈”。在这种模式下，AI 承担了海量信息的梳理与初级逻辑构建工作，使历史学者得以从繁琐的资料搜寻中解放出来，专注于提出更高质量的问题、进行价值判断与伦理审视。

5 结语

马思宇 王亚星 肖桐月 李庚辰

关 键 词   党史研究；史料转化；知识库构建；数字人文

作者简介  马思宇，南开大学历史学院副教授，Email:masynku@126.com； 王亚星，南开大学计算机学院副教授； 肖桐月，南开大学历史学院2022级本科生； 李庚辰，郑州大学电气与信息工程学院2024级硕士研究生。

中共党史作为一门兼具历史与政治属性的重要学科，其研究、传播与教育工作始终面临时代提出的新挑战。随着信息技术高速发展，传统党史研究工作模式在多个层面暴露出局限性，形成亟待解决的痛点。

中共党史研究以史料为根基，数字时代下，研究者面临“数据洪流”与“信息孤岛”并存的矛盾困境。中共党史的文献资料、档案、口述史、回忆录等史料浩如烟海，分散于各级档案馆、图书馆、研究机构乃至个人收藏中，给研究者和学习者开展系统性、跨机构资料整合带来巨大挑战——需耗费大量时间进行“寻宝式”资料搜集。而复杂历史事件的脉络梳理、人物关系构建、思想演变追踪等深度研究工作，常因史料不全或关联性难发现而受阻。历史学面临的大数据挑战既是机遇，也对传统研究方法提出挑战，需新工具处理和分析。面对海量非结构化文本史料，传统的人工阅读、手动摘录等处理方式效率低下，无法支撑大规模文本挖掘与量化分析。关键词提取、命名实体识别、事件关联分析等是深化研究的关键步骤。尽管已有研究探讨利用深度学习技术在中共党史文献中进行命名实体识别的可能性，但目前尚未出现公开、广为人知且专门用于整合分散中共党史研究语料的平台。

党史学习和研究的核心目标是把握历史发展宏观脉络、理解事件间因果联系、形成深刻历史洞察与分析能力。传统教学模式与以考试为导向的评估方式，使学习停留于“事件表层”的死记硬背，难以引导学生开展批判性思考与深层次分析。无论是专业研究者还是普通学习者，常只能被动接受既定知识框架，对历史的理解易停留在“时间—地点—事件—人物”的表层记忆，缺乏对背后深层原因、复杂关联及长远影响的深度解读与批判性思考。

针对上述痛点，以人工智能和知识库技术为核心的语料智能体，为中共党史研究的范式革新带来巨大潜力。

语料智能体构建的第一步，是大规模史料的数字化与结构化。通过OCR技术，将数以亿计“不可检索”的图像文字转化为“可复制、可检索、可分析”的结构化文本，彻底打破信息获取的物理壁垒，为后续所有智能分析奠定数据基石。  

智能问答、知识图谱等功能，可帮助研究者和学习者摆脱繁重的史料查找与初步整理工作。使用者能像与专家对话般，快速定位特定信息、自动梳理人物关系网络、生成事件发展脉络图，从而将更多精力投入更高层次的分析、阐释与创新性研究，显著提升研究效率与深度。  

词云图、思维导图等可视化形式，能将枯燥的文字史料转化为生动、直观、可交互的知识形态，增强党史内容的吸引力。语料智能体按需生成、千人千面的特性，可提供定制化学习路径与知识解读，引导用户从“被动看”转向“主动问”，从“记事件”转向“懂逻辑”，有效深化对党史的系统性认知。

1 中共党史研究语料智能体的

核心技术基础

构建高质量党史研究语料智能体，首要任务是将海量纸质或扫描版文献转化为机器可读的文本数据，这一过程的核心是OCR技术。

1.1 OCR技术方案的适配性设计

通用OCR工具处理格式复杂、图文混排的历史文献时，常因丢失版面结构信息导致上下文语境割裂，表现欠佳。本研究选用在复杂文档处理中表现优异的MinerU方案，并针对党史文献特性进行深度适配。

图1 MinerU方案流程示意图

在结构分析方面，党史文献具有严谨编撰逻辑与特定内容形式，如中央文件选集中的层级标题、正文段落、注释及嵌入的档案缩影等。MinerU方案能精准识别并还原这些结构信息，有效维持文献的逻辑完整性与上下文连贯性。该系统具备良好的元素拆分能力，可将正文文本与图片、表格、手写批注等非文本内容有效分离，在提取文本的同时保留其原始位置信息，为后续多模态分析与知识关联奠定基础。

在输出与验证机制上，系统支持将识别结果输出为Markdown、JSON、LaTeX等多种格式，满足从人工阅读到程序化处理等不同下游任务需求。更重要的是，针对历史文献识别中难以避免的误差，MinerU提供可视化验证后台，通过Layout与Span视图辅助人工校对，让审核人员能直观比对原始图像与识别文本在版面、层级及内容上的一致性，显著提升OCR转化的数据质量与可信度。

此外，系统具备涵盖84种语言的多语言识别能力，这对处理涉及共产国际等相关史料中的俄文、德文、英文等外文文献尤为重要。该特性确保多语种党史资料能被完整、准确地转化为文本并纳入统一知识体系，为后续深度分析与智能化研究提供坚实基础。

1.2 OCR转化的系统性成果

在MinerU方案技术支持下，中共党史研究语料智能体在文献数字化转化方面取得系统性、规模化成果。目前已完成752册核心党史文献的OCR转化，共生成351240615个有效字符，为构建覆盖广泛、内容翔实的党史智能知识库奠定坚实数据基础。

转化成果全面覆盖党史研究多个核心领域：在中央文件方面，完成《中共中央文件选集》（58册）及长江局、香港分局、西北局等各大中央局的文件汇集，为研究党中央决策过程与组织运作提供权威一手材料；在专题史料类方面，转化内容涉及财经、军事、区域史等方向，如《中国革命根据地 北海银行史料》《山东革命根据地财政史料选编》等，为特定领域深入探索提供结构化素材；在研究著作与编年史料类方面，处理《中国共产党编年史》《中共党史参考资料》等系统性较强的学术成果，助力构建清晰历史脉络；此外，《星火燎原》系列等红色经典文献也被完整转化，其中包含大量革命亲历者的珍贵回忆，大幅丰富史料的表现维度与情感厚度。

大规模OCR转化的核心价值，在于实现党史文献从“静态图像”到“智能文本”的质变。转化后的文本具备可检索、可复制、可计算的特征，让研究者能在亿级字数中快速定位目标内容，显著提升资料利用效率。这些高质量文本为后续知识抽取、关系挖掘、智能问答乃至多模态党史知识图谱的构建，提供标准化、结构化的数据原料，标志着党史研究在方法论层面迈入数字化与智能化新阶段。

2  中共党史研究语料智能体的

开发与功能实现

2.1 核心问题与解决策略

在中共党史研究语料智能体构建过程中，研究团队着力解决三个制约系统效能与可靠性的核心问题。

一是针对用户提问多样性与统一处理困境的调度策略。党史研究用户需求呈现高度异质性，涵盖从具体史实查询到宏观脉络梳理等多种类型。为同时满足不同任务需求，研究引入智能问题分类与调度机制。该机制的核心是内置语义意图识别器，能将用户自然语言提问自动归类至“思维导图生成”“知识图谱构建”“词云图制作”及“知识库问答”四大预设任务类型。分类完成后，系统随即调用适配的专用处理引擎。例如，针对概念关联性分析请求，系统会优先启动知识图谱构建模块，而非通用问答流程。这种基于分类的智能调度策略，既有效化解多样化需求与统一处理模型间的张力，又通过专业化分工显著提升任务执行准确性与系统整体响应效率。

二是针对长文本史料碎片化局限的层级处理方法。中共党史文献普遍篇幅长、逻辑结构复杂，直接进行端到端整体处理易导致关键信息丢失与语义连贯性断裂。为解决长文本分析中的“碎片化”难题，研究设计层级拆分整合方法：系统先对每个文本片段进行深度的实体、关系及事件抽取，再通过融合算法将片段层级的分析结果进行整合与逻辑校验，还原文本的整体叙事脉络。这一“分而治之，合而为一”的多轮迭代处理流程，有效保障从庞大文献中抽取知识的完整性与逻辑一致性，为后续深度分析奠定可靠基础。

三是针对生成式AI过度依赖与质量风险的控制流程。尽管生成式AI在内容生成上展现出强大能力，但其固有的“幻觉”现象、信息冗余及格式不确定性等风险，直接关乎研究的严谨性与准确性。为避免过度依赖原始生成结果，本研究平台建立“自动筛选—格式化—迭代增强”三阶段严格质量控制管道：首先对生成式AI的初始输出进行事实性错误筛查与冗余信息过滤；其次利用预设标准化模板对内容进行强制性结构化重组，确保输出符合学术规范；最后支持基于用户反馈或自检规则的多轮迭代优化，持续修正与提高内容质量。这套流程将生成式AI的创造力与可控规范化处理相结合，显著降低质量风险，确保最终输出结果的可靠性、可用性与严肃性。

2.2 父子分段式模型知识库构建

知识库构建质量是决定中共党史研究语料智能体效能的核心基础。为实现史料价值的高效挖掘与精准呈现，研究设计“父子分段式知识流水线模型”。该模型的核心是通过语义层级的精细划分与智能关联，平衡检索精准性与语境连贯性，满足党史研究对细节考证与宏观脉络分析的双重需求。

模型的核心逻辑建立在语境连贯与精准匹配的平衡机制上。该模型将文献在结构上划分为“父块”与“子块”两个层级：父块以完整语义章节（如文件全文、书籍章节）为单位，核心作用是充当“背景知识库”，确保回答任何具体问题时都能获得充分上下文信息支持，维持叙事逻辑的完整性与准确性；子块是对父块内容的深化，从父块中提取高密度关键语义片段（如核心论述、事件要点），专门服务于精准语义匹配。当用户提出问题时，系统先在子块层面快速定位，实现关键信息“精准匹配”；锁定相关子块后，立即回溯并加载其所属的整个父块原文，完成“上下文补全”。这种“子块定位、父块补全”的协作机制，是从碎片化信息中还原历史原貌、避免断章取义的关键。

在技术实现上，模型的存储与检索机制依赖向量化嵌入与双向检索的深度融合。具体流程始于“高质量语义索引”：所有文本块均通过向量化嵌入技术转化为数值向量，建立丰富的语义关联网络；子块向量被存入向量数据库，实现基于语义相似度的高效检索。检索过程并非单一模式，而是结合关键词匹配与向量语义搜索的“双向检索”策略，灵活适配用户对史实的精确查询与对脉络的关联探索等不同需求。最终通过“自适应知识响应引擎”，系统能将检索到的结构化知识智能调度至问答、词云、知识图谱或思维导图等不同功能模块，生成符合用户指令的最终成果。这套从索引、检索到响应的完整技术链，共同支撑语料智能体对党史知识进行多维度、深层次挖掘与呈现的能力。

图2 知识库构建流程示意图

2.3 四大功能模块的实践应用

在构建坚实的结构化史料知识库后，平台集成多种人工智能与自然语言处理技术，开发出四项核心功能模块（智能问答、词云图、知识图谱、思维导图），从不同维度提升党史研究的效率与深度。

智能问答模块是高效直接查询的核心工具。其工作机制是先在专属党史史料向量知识库中进行语义检索，锁定最相关的原始文献片段，再将这组经过验证的史料作为上下文提供给大语言模型整合与精炼，生成既有针对性又有文献支撑的答案。例如，当问及“唯物史观的基本原理”时，系统能精准援引《中共党史参考资料》中的具体论述，明确指出经济基础决定上层建筑等核心观点，有效避免通用模型可能产生的事实谬误，增强答案的可靠性与可溯源性。

词云图模块通过高频要素的可视化呈现文献重点。该功能对文献进行全文本分析，自动统计人物、地点、关键术语的频率，生成以字体大小代表权重的视觉图表。例如，分析早期共产主义运动文献时，能迅速凸显“毛泽东”“陈独秀”“共产主义小组”等核心词汇，帮助研究者快速捕捉文献的核心议题与关键历史角色，适用于对陌生文献集的初步评估。

知识图谱模块致力于揭示历史进程中隐含的复杂关联。它运用知识图谱实体抽取技术，自动从史料中识别并建立“人物—事件”“事件—地点”等多种实体关系对，以可视化网络图谱呈现。以研究“武汉共产主义小组”早期活动为例，系统能自动构建关系网络，清晰展示陈独秀作为主要联系人，及董必武、陈潭秋等核心成员的构成谱系，并链接至相关事件节点，辅助研究者洞察组织动力学与广泛的社会连接。

思维导图模块专注于对文献脉络进行系统性总结。该功能通过解析文献的内在逻辑结构或事件演进序列，自动生成层级清晰的树状导图。在处理《中国共产党组织史资料》这类宏大文献时，系统能以“文献编纂背景”“核心内容体系”“史料价值”等作为主干，拓展出“组织沿革”“领导成员”等次级分支，将巨量文本信息浓缩为逻辑严谨的“认知地图”，助力研究者高效把握全局，并为学术汇报和教学提供结构化底稿。

2.4 应用实例：国民革命中工人阶级作用的多维度智能分析

假设我们想运用《中共党史研究》《党史研究资料》《中共党史参考资料》《中共党史大事年表（1921-1981）》等史料开展关于工人阶级在国民革命中作用的相关研究，但不知从何入手，中共党史研究语料智能体能通过以下几个步骤，形成工作流界面，将静态的史料转化为动态、可视、可深挖的研究资源，为研究者提供研究灵感、核心思路与体系化支撑。

图3 中共党史研究语料智能体工作流示意图

第一步，从智能问答切入，快速定位核心观点。用户首先可以在模型的智能问答框中输入一个具体问题，例如：“近代工人阶级在国民革命中扮演了什么样的角色？”模型会立刻在内部语料库中进行检索和智能分析，并生成一段凝练、准确的摘要（图4）。

图4  智能问答界面示例

这段输出不仅提炼了工人阶级的阶级特性、力量来源，还指出了核心策略。几秒钟内，用户就从模糊主题获得了基于《党史研究资料第2集》《党史研究资料第3集》等史料库内史料的结构化观点，远比逐篇翻阅高效，为后续研究奠定立论起点与史料依据。

第二步，利用知识图谱功能，构建历史关联网络。核心观点明确后，我们希望更深入地理解“工人阶级”与当时其他历史要素如人物、组织、事件等的复杂关联。这时，用户可以利用模型的知识图谱功能。针对知识库中的指定史料，如《中共党史研究》2005年第3期，智能体能自动识别并抽取文本中的关键事件及要素，并通过连线反映它们之间的关联性。这张图谱不仅将线性的文本论述转化为一张可视化的网络，而且通过密集的节点和连线，直观地展示了工人阶级的发展与壮大是如何与政治力量、关键事件等各个因素紧密相连的。这种可视化方式有助于用户发现单篇阅读中容易忽略的间接关联，能够更全面地理解工人阶级在国民革命中的作用和影响，从而激发新的研究思路。

第三步，深入解析指定史料，构建脉络框架。在明确了核心观点并构建了历史关联网络后，用户可以进一步利用智能体深入解析指定史料，构建详细的脉络框架。以《中共党史研究》2005年第3期为例，模型将自动提取该史料中的关键章节和主题，生成一份思维导图，以树状结构展示史料的主要内容及其相互关系，每个分支代表一个主题或子主题，分支间的连线表示它们之间的逻辑联系。通过这种结构化的展示，用户能够一目了然地了解史料的总体框架，更清晰地理解单一史料的内容和结构，为后续研究提供坚实的基础。

图5 解析史料形成思维导图

总结而言，通过这个具体的案例，我们可以看到中共党史研究语料智能体如何将一个研究主题的研究过程重塑为一条高效、深入的路径：从智能问答快速聚焦，到知识图谱揭示深层关联，再到思维导图整合脉络。它不再是简单的文献检索工具，而是一位能够与研究者进行深度互动、提供认知支持的“智能研究助理”，极大地提升了中共党史研究的深度与效率。

2.5 中共党史研究语料智能体的构建经验总结

通过本次构建实践，研究团队深刻认识到，成功打造适用于中共党史研究的专业语料智能体，需在技术适配性、知识结构化与需求导向性三个层面进行系统化设计。

在技术适配性层面，核心经验是必须以党史文献的独有性为出发点进行技术选型与优化。以OCR技术为支撑，重点针对党史文献中常见的多格式混排、结构复杂、图文并杂等特点，选用并优化具备结构还原与元素拆分能力的专业方案，在数字化过程中有效保留文献的原始语境与逻辑层次。通过知识库构建环节，突破传统存储模式局限，创新性引入“父子分段”模型，兼顾党史研究把握整体脉络与考证微观史实的双重需要。

在知识结构化层面，语料智能体的关键价值是将原本分散、非结构化的海量史料，转化为系统化、可关联、可推理的知识体系。通过层级化处理，以“父—子”分段策略从技术上弥合史料碎片化与研究系统性之间的张力，使每一次查询结果都能兼顾细节准确与语境完整。通过文本向量化与知识图谱技术的结合，不仅实现语义层面的关联计算，更显式构建人物、事件、组织之间的复杂关系网络，支持研究者进行脉络推演与跨文献关联挖掘，大幅提升党史知识的组织效率和智能水平。

在需求导向性层面，语料智能体的生命力体现在对研究、传播、教育等多元场景需求的精准响应。在研究侧，智能问答与知识图谱功能有效缓解传统研究中信息检索慢、脉络梳理难的问题，助力学者聚焦深层分析与理论创新；在传播侧，通过词云、可视化图谱等交互形式，将党史内容转化为生动、可参与的数字体验，显著增强对年轻学习群体的吸引力；在教育侧，依托思维导图与个性化学习路径生成功能，支持学习者开展自主探究，推动党史学习从被动接受转向主动建构，有效促进深层次认知与价值内化。

3  现存问题与发展方向

尽管中共党史研究语料智能体的构建已取得初步成果，在史料处理、知识检索与脉络梳理等方面展现出一定优势，但发展仍处于初级阶段，面临来自数据基础、技术深度等方面的挑战。清醒认识这些现存问题，据此规划未来发展方向，是推动该语料智能体从“可用”走向“好用”“实用”的关键。

3.1 语料库建设的核心难题

语料库是语料智能体运行的根基，其质量直接决定语料智能体认知的准确性与深度。当前，语料库建设面临的核心难题集中于数据清洗与标准化环节。

首先，数据清洗与标识工作异常复杂。中共党史文献时间跨度大、来源广泛，其中充斥大量历史专有名词，如“苏维埃”“赤维埃”“边区”等。还有异体字、旧式标点及特定历史时期的表述方式等。对这些内容进行精准识别和标准化处理，是确保语料智能体正确理解史料语义的前提。例如，若不能将“赤维埃”准确映射为标准术语“苏维埃”，会导致相关史料在检索和关联时被遗漏。更为棘手的是敏感信息的标识问题：党史研究具有高度的政治性和严肃性，部分文献内容涉及需谨慎处理的历史细节或个人评价，这要求在语料入库前建立一套精细、符合学术规范与相关规定的标识体系，实现对特定信息的自动化识别与管理，避免生成内容出现偏差。

其次，缺乏适配党史文献特点且高效的专业化校对工具。目前，OCR转化后的文本校对工作仍高度依赖人工，成本高昂且效率低下。通用OCR校对工具难以有效识别上述历史术语和特殊表述的错误。因此，亟待开发一套融合“历史术语库”与“上下文语义校验”的智能校对系统。该系统能基于党史知识的上下文逻辑，自动提示或修正可能的识别错误，将研究人员从繁重的基础校对劳动中解放出来，大幅提升语料构建的效率与准确性。

3.2 知识库的深化方向

现有知识库主要以文本史料为核心，为实现从“文献检索工具”到“综合研究平台”的跨越，知识库的深化需向多模态融合与跨库关联迈进。

多模态融合是提升认知维度的必然要求。党史是立体而鲜活的，仅依靠文本难以全面呈现其丰富内涵。将历史照片、档案手迹、领导人讲话录音、纪录片等图像、音频、视频资料纳入知识库，并进行有效多模态关联，能大幅丰富语料智能体的知识体系。例如，当研究者查询“开国大典”时，语料智能体不仅能提供文字报告，还能关联展示相关历史影像、照片和新闻公报，构建更全面、更生动的历史场景，助力具象化的历史感知与研究。

跨库联动是打破数据壁垒、拓展史料边界的关键路径。当前，各级党史研究机构与革命纪念馆多建有特色数字资源库，但彼此独立，形成“数据孤岛”。未来，语料智能体应致力于构建统一的数据接口标准，实现与这些权威外部数据库的有机联动。通过安全、规范的协议，语料智能体可检索并调用外部库的专有资源，在不重复建设的前提下大幅拓展史料覆盖范围，为研究者提供“一站式”党史资料服务，真正实现研究资源的整合与共享。

3.3 未来展望

面向未来，中共党史研究语料智能体应在解决现存问题的基础上，朝着功能深化、技术融合与生态构建的方向持续演进。

在功能深化上，可探索个性化推荐机制：基于用户的研究兴趣和行为数据（如专注于“延安时期经济史”或“早期工人运动”），主动推送相关的史料、研究成果乃至分析工具模块，实现从“人找资料”到“资料找人”的转变。进一步可发展辅助研究生成功能：自动生成论文提纲、文献综述初稿，并自动完成史料引文的标注与校对，将语料智能体从研究助手升级为研究伙伴。

在技术融合上，可积极探索人工智能与党史研究的深度结合，特别是引入数字人文的研究方法。例如，对长时段的党报社论进行文本挖掘与情感分析，以量化方式观察特定政治概念或表述的演变趋势；利用社会网络分析技术，自动梳理历史人物、事件、组织之间的复杂关系网络，发现传统定性研究中难以察觉的模式与规律，为党史研究开辟新范式。

在生态构建上，最终目标是形成可持续的研究逻辑闭环。一方面，建立党史学者深度参与机制，将语料标注、模型优化与功能设计各环节的党史学者参与融入平台开发全链条，贴合学术前沿与实际需求，提升学术严谨性；另一方面，打造成果共享平台：鼓励用户将基于语料智能体产生的研究笔记、可视化图谱、分析报告等，在遵守规范的前提下进行分享与协同，汇聚集体智慧，形成开放、协作、共进的党史研究新生态。

4  结语

中共党史研究语料智能体通过“史料OCR转化—知识库构建—功能模块实现”的技术路径，有效破解传统党史研究中的效率与深度难题，为技术赋能数字人文研究提供实践范式。其核心经验在于“技术适配党史特性、知识服务研究需求”，而语料处理、跨模态融合等问题仍需持续突破。未来，需以“学术严谨性”为前提、“用户需求”为导向，推动语料智能体从“辅助工具”向“党史研究新基础设施”演进，助力中共党史研究的数字化、体系化、创新化发展。

庞昊，毕业于中国社会科学院世界历史研究所，师从俞金尧教授，世界史博士，从事西方史学理论与史学史研究，目前工作于中山大学历史学系，关注历史游戏研究与人工智能时代的历史学议题。

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      “历史游戏”是指游戏内容包含历史元素，且这些元素或是能够影响玩家游戏体验，或是能够促使玩家思考过去的电子游戏。历史游戏研究，即以历史游戏为对象的相关研究。

       历史游戏为什么如此有吸引力？历史游戏又是如何建构历史的？这一历史表现形式有什么特殊之处，尤其是相比历史专著和历史电影来说？历史游戏有可能成为探索历史问题的工具吗？2000年前后，为了回答这些问题，一些欧美研究者将目光投向历史游戏，开启了“历史游戏研究”领域。2013年，Adam Chapman提出了历史游戏研究宣言，宣称历史游戏是历史，历史游戏研究是一个独立的研究领域。2017年，历史游戏研究是一个独立研究领域已经是很多研究者的共识。经过近25年的发展，它已逐渐成熟，而且渐渐融入欧美主流史学研究，时至今日，已有近300份历史游戏研究成果，包括学术论文、学术专著、学术论文集。这份整理以英语世界的研究为主的，并收录了国内和法、德的有限成果，未能涵盖日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语的相关研究。

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Adam Chapman, Affording History: Civilization and the Ecological Approach, pp.61-74.

Part Two: History Written by the West

Emily Joy Bembeneck, Phantasm of Rome: Video Games and Cultural Identity, pp.77-90.

Rebecca Mir and Trevor Owens, Modeling  Indigenous Peoples: Unpacking Ideology in Sid Meier's Colonization, pp.91-106.

Joshua D. Holdenried with Nicolas Trepanier, Dominance and the Aztec Empire: Representations in Age of Empires I and Medieval II: Total War, pp.107-120.

Hyuk-Chan Kwon, Historical Novel Rivived: The Heyday of Romance of the Three Kingdoms Role-Playing Games, pp.121-134.

Kazumi Hasegawa, Falling in Love with History: Japaneses Girls'Otome Sexuality and Queering Historical Imagination, pp.135-150.

Part Three: User-Generated History

Andrew J. Salvati and Jonathan M. Bullinger, Selective Authenticity and the Playable Past, pp.153-168.

Josef Kostlbauer, The Strange Attraction of Simulation: Realism, Authenticity, Virtuality, pp.169-184.

Tom Apperley, Modding the  Historians'Code: Historical Verisimilitude and the Counterfactual Imagination, pp.185-198.

Gareth Crabtree, Modding as Digital Reenactment: A Case Study of the Battlefield Series, pp.199-212.

Part Four: The Politics of Representation

Douglas N. Dow, Historical Veneers: Anachronism, Simulation, and Art History in Assasin's Creed II, pp.215-232.

Andrew Wackerfuss, This Game of Sudden Death":Simulating Air Combat of the First World War,pp.233-246.

Clemens Reisner, The Reality Behind it All is Very True: Call of Duty: Black Ops and the Remembrance of the Cold War, pp.247-260.

Marcus Schulzke, Refighting the Cold War: Video Games and Speculative History, pp.261-276.

Part Five: Looking Back on the End of the World

William M. Knoblauch, Strategic Digital Defense: Video Games and Reagan's "Star Wars" Program, 1980-1987, pp.279-296.

Joseph A. November, Fallout and Yesterday's Impossible Tomorrow, pp.297-312.

Tom Cutterham, Irony and American Historical Consciousness in Fallout 3, pp.313-326.

Robert Mejia and Ryuta Komaki, The Historical Conception of Biohazard in Biohazard/Resident Evil, pp.327-342.

Erin Evans, The Struggle with Gnosis: Ancient Religion and Future Technology in the Xnoaga Series, pp.343-356.

Matthew Wilhelm Kapell and Andrew B. R. Elliott, Conclusion(s): Playing at True Myths, Engaging with Authentic Histories, pp.357-369.

2014

1. A.Martin Wainwright, Teaching Historical Theory through Video Games, The History Teacher, Vol.47, No.4(August,2014), pp.579-612.

2. Daniel T. Kline, ed., Digital Gaming Re-imagines the Middle Ages, London and New York: Routledge, 2014.

Daniel T. Kline, Introduction: "All Your History Are Belong to Us": Digital Gaming Re-imagines the Middle Ages, pp.1-11.

Part I  Prehistory of Medieval Gaming

William J. White, The Right to Dream of the Middle Ages: Simulating the Medieval in Tabletop RPGs, pp.15-27.

Part II  Gaming Re-images Medieval Traditions

Candace Barrington and Timothy English, Best and Only Bulwark: How Epic Narrative Redeems Beowulf: The Game, pp.31-42.

Jason Pitruzzello, Systematizing Culture in Medievalism: Geography, Dynasty, Culture, and Imperialism  in Crusader Kings: Deus Vult, pp.43-52.

Gregory Fedorenko, The Portrayal of Medieval Warfare in Medieval: Total War and Medieval2: Total War, pp.53-66.

Angela Tenga, Gabriel Knight: A Twentieth-Century Chivalric Romance Hero, pp.67-77.

Part III Case Study  1-World  of Warcraft

Elysse T. Meredith, Coloring Tension: Medieval and Contemporary Concept in Classifying and Using Digital Objects in World of Warcraft, pp.81-92.

Kristin Noone and Jennifer Kavetsky, Sir Thomas Malory and the Death Knights of New Avalon: Imaging Medieval Identities in World of Warcraft, pp.93-106.

Jennifer C. Stone, Peter Kudenov and Teresa Combs, Accumulating Histories: A Social Practice Approach to Medievalism in High-Fantasy MMORPGs, pp.107-118.

Kim Wilkins, "Awesome Cleavage": The Genred Body in World of Warcraft, pp.119-129.

Part IV  Case  Study  2-Dante's Inferno

Bruno Lessard, The Game's Two Bodies, or the Fate of Figura in Dante's Inferno, pp.133-147.

Oliver Chadwick, Courtly Violence, Digital Play: Adapting Medieval Courtly Masculinities in Dante's Inferno, pp.148-161.

Timothy J. Welsh and Josh T. Sebastian, Shades of Dante:Virtual Bodies in Dante's Inferno, pp.162-174.

Angela Jane Weisl and Kevin J. Stevens, The Middle Ages in the Depths of Hell: Pedagogical Possibility and the Past in Dante's Inferno, pp.175-185.

Part V  Theoretical and Representational Issues in Medieval Gaming

Thomas Rowland, We Will Travel by Map: Maps as Narrative Spaces in Video Games and Medieval Texts, pp.189-201.

Michelle Dipietro, Author, Text, and Medievalism in The Elder Scrolls, pp.202-213.

Nick Webber, Technophilia and Technophobia in Online Medieval Fantasy Games, pp.214-226.

Harry J. Brown, The Consolation of Paranoia: Conspiracy, Epistemology,and the Templars in Assassin's Creed, Deus Ex, and Dragon Age, pp.227-239.

Part VI  Sociality and Social Media in Medieval Gaming

Serina Patterson, Casual Medieval Games, Interactivity, and Social Play in Social Network and Mobile Applications, pp.243-251.

3. Eva VRTAČIČ, The Grand Narrative of Video Games: Sid Meier's Civilization, TEORIJA IN PRAKSA, Vol.51, No.1(2014), pp.91-105.

4. Florian Kerschbaumer and Tobias Winnerling, eds., Frühe Neuzeit Im Videospiel, Bielefield: Transcript-Verl, 2014.

5. Stefan Donecker, Civilization Un Der Geist Des Jahres 1991, pp.269-288.

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8. Mirt Komel, Orientalism in Assassin's Creed: Self-Orientalizing the Assassins from Forerunners of Modern Terrorism into Occidentalized Heroes, Tertija in Praksa, Vol.51, No. 1(2014), pp.71-90.

9. Pastplay: Teaching and Learning History with Technology.

10. Robert Houghton, It's What You Do with It That Counts: Factual Accuracy and Mech anical Accuracy in Crusader Kings II, The Public Medievalist,(30 September,2014), https://www.publicmedievalist.com/ckii-houghton/.

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12. T. Winnerling and F. Kerschbaumer, Early Modernity and Video Games, Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2014.

Florian Kerschbaumer and Tobias Winnerling, Introduction: The Devil is in the Details: Why Video Game Analysis is Such A Hard Work for Historians,and How We Nevertheless Try, pp.X-XX.

Section One: Methodology and Theory

Rolf Nohr, The Game is a Medium: The Game is a Message, pp.2-23.

Josef Köstlbauer, Do Computers Play History?, pp.24-37.

Adam Rowan Chapman, The History Beyond the Frame: Off-Screen Space in the Historical First-Person Shooter, pp.38-51.

René Schallegger, Homo Ex Machina?-Cyber-Renaissance and Transhumanism in Deus Ex: Human Revolution, pp.52-63.

Simon Maria Hassemer, Does History Play the Role of Storyline Historiographical Periodization as Theme in Video Game Series, pp.64-75.

Lutz Schröder, Research the Spinning Jenny, Gain+8%Wealth by Textile  Industries: The Transformation of Historiacl Technologies into the Virtual World of Empire: Total War, pp.76-90.

Marc Bonner, Construction as a Condition to Win: Depiction and Function of Early Modern Architecture and Urban Landscapes in Strategy and Economic Simulation Games, pp.91-104.

Stefan Donecker, Pharaoh Mao Zedong and the Musketeers of  Babylon: The Civilization Series between Primordialist Nationalism and Subversive Parody, pp.105-122.

Tim Raupach, Towards an Analysis of Strategies of Authenticity Production in World War II First-Person Shooter Games, pp.123-137.

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12. Alan Meades, Boosting, "Glitching and Modding Call of Duty: Assertive Dark-Play Manifestations, Communities, Pleasures, and Organic Resilience", Jonas Linderoth and Ashley ML Brown, eds., The Dark Side of Game Play: Controversial Issue in Playful Environments, New York and London: Routledge, 2015, pp.242-260.

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Part 3: Computer Games and Public History

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Part 4: Reflections on Gaming and History

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Nick Webber and E. Charlotte Stevens, History, Fandom, and Online Game Communities, pp.189-203.

Alexander von Lünen,  Ye Olde  FAQ: The Darklands Game, Immersiveness  and  Fan Fiction, pp.204-227.

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Part 6: "Accuracy" in Computer Games

Lisa Traynor and Johathan Ferguson, Shooting for Accuracy: Historicity and   Video Gaming, pp.243-254.

Chris Kempshall, Modern Warfare: Call of Duty, Battlefield, and the World Wars, pp.255-266.

Eugen Pfister, "Man Spielt Nicht Mit Hakenkreuzen!": Imaginations of the Holocaust and Crimes Against Humantiy During World War II in Digital Games, pp.267-281.

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