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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Part One: History as a Process

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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.

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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

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Section One: Methodology and Theory

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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.

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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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Part 5: Fan Cultures of Historical Games

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Part 6: "Accuracy" in Computer Games

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5. Mauro Mola, Playing World War II: Designing a Simulation Game on the Resistance in Turin in Collaboration with the Historical Archive, Proceedings of DiGRA 2025.

6. Robon Scarassati Bello, The Problem of Memory in the Assassin's Creed Series(2007-2020), Games and Culture, Vol.20, No.3(2025), pp.298-315.

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8. 梁亦昆:《游戏如何讲述历史?数字游戏中的历史演进与现实映射》,《学习与实践》2025年第3期，第131-139页。

9. 梁亦昆:《数字游戏的历史观问题需引起关注》,《历史评论》2025年第3期，第109-110页。

10. 欧阳敏:《历史模拟类电子游戏如何构建玩家的文化记忆》,《数字出版研究》2025 年第4期，第110-120页。

11. 庞昊：《历史游戏<文明7>与三阶段的人类文明史分期》,《数字人文研究》2025年第2期，第16-30页。

12. 许伟旭：《跨媒介·游戏化·历史寓言：<唐探1990>的新主流电影工业美学实践》, 《视听》2025年第19期，第64-68页。

13. 郑汉、石浩铮、肖谦、刘家豪：《从历史再现到数字共鸣：文化遗产元素在游戏中的传播机制研究》，《全球传媒学刊》2025年第5期，第54~71页。

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3. 曹文婧：《以图为媒：UGC游戏地图对重大历史事件的记忆建构》，《传媒论坛》2026年第2期，第25-27页。

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：日比嘉高，江晖. 从探听“修辞回声”走向数字文学史——  以定量分析松尾芭蕉在日本近代的接受为例[J].数字人文研究,2025,5(4):99-117.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。

从探听“修辞回声”走向数字文学史

——以定量分析松尾芭蕉在日本近代的接受为例

摘 要  研究旨在通过对近代俳句中松尾芭蕉的接受情况进行定量分析，探索数字人文方法在文学史研究中的潜力。利用日本国立国会图书馆的数字收藏，统计了明治至昭和战前期间文献中芭蕉俳句的引用频率，并运用Jaccard系数对明治、大正、昭和战前期的大规模俳句集进行了相似性分析。研究发现，随着时代变迁，芭蕉对俳句的影响逐渐降低，而以芭蕉批评者著称的正冈子规的俳句却比明治时期一般俳句更接近芭蕉的风格。可见计算机定量分析能够捕捉人类难以察觉的表达差异，提取出人类和时代的“无意识修辞”。数字人文方法能够揭示传统研究难以触及的深层规律，为“数字文学史”的构建提供新路径。

关键词   数字人文；接受研究；松尾芭蕉；近代俳句；正冈子规

作者简介   日比嘉高，名古屋大学人文学研究科教授；江晖（译者，通讯作者），中山大学外国语学院副教授，Email:jianghui6@mail.sysu.edu.cn。

0  文学作品接受研究中的定性研究和定量研究

数字人文（Digital Humanities）是否能够为文学的接受研究带来革新？如今，全世界每天都在产生海量的数据，其中包含大量与文学相关的内容。有面向业余创作者的小说投稿网站、有与短诗形式文艺相关的线上活动，还有像X（原推特）、微博、脸书等社交网络服务。此外，各类博客平台也在以多种形式持续产出文学作品的创作、评论和读者的感想。不仅如此，过去的文学作品以及与文学相关的各类资料正在快速地从纸质媒介向数字数据转移。例如，日本国立国会图书馆的数字收藏中包含了253万本图书（网络公开37万件）、140万册杂志（公开2万件）和32万篇博士论文（公开1.2万件）等数据。如果使用该图书馆的“下一代数字图书馆”，其中已过版权保护期、被标记为“网络公开”且被归类为“保护期限届满”的约29万件数据，用户可以获得文本的全文数据。就与日本文学相关情况而言，国文学研究资料馆一直在推进古典文学相关文献的数字典藏项目，通过其运营的“国书数据库”，用户“可以一次性检索和使用国内外众多机构和国文学研究资料馆收藏的古籍（即江户时代以前的书籍）等资料的书目信息以及部分高清图像”，据悉该网站在2025年3月公开的原始图像已超过30万张。

如此产生的海量数字化资料群，构建了一个由电子数据组成的文学话语空间，它与人们在数字空间和在物质空间的活动复杂地交织在一起，共同塑造了当代文学的生态系统。本文认为在文学的接受研究领域，数字人文式的方法同样有效。人们在创作、交流和享受文学作品时所留下的痕迹，不仅留存于纸张等物理媒介中，也大量保存在电子资料里。我们已经进入了一个新的时代，可以通过数字数据来探究某部作品是如何被阅读，以及从中获得的文学创意、词汇及修辞等遗产又是如何传承给下一代的。

文学接受研究——探讨既有的文学作品及其创作者如何被后继的读者和创作者所接受——这一领域拥有丰富的研究历史。回顾其理论框架，大致可以分为两大体系：一类是关注读者阅读行为的读者反应论体系，另一类是关注读者群体及其解释框架的接受论体系。关于前者，沃尔夫冈·伊瑟尔（Wolfgang Iser）在著作《阅读行为》中使用“空白（blank）”和“空缺（gap）”等术语论述了阅读行为的本质并在全球产生了深远影响；提出“作者之死”并强调读者能动性的罗兰·巴特（Roland Barthes）或许也可归入此类。在文化研究理论中，斯图亚特·霍尔（Stuart Hall）的编码/解码模型是广为人知的。

在关注阅读群体及其解释框架的接受论研究者中，汉斯·罗伯特·姚斯（Hans Robert Jauss）无疑是一位杰出代表。他在著作《文学史作为向文学理论的挑战》中提出了“期待视野”（Horizon of Expectations）这一概念，探讨了某一时代的读者对文学作品的理解范式是如何被更新的。该理论在数字人文时代依然具有丰富的启示意义。在当今时代，评论家与读者的感想通过网络媒体及社交平台等途径被大量生成并留存。数字时代的接受研究正是借助这一类新型资料，获得了重构“期待视野”的线索。关于“期待视野”的理论前景，本文将在结论部分再做探讨。

关于读者共同体的分析，斯坦利·费什（Stanley Fish）提出的“阐释共同体”（Interpretive Communities）概念，可定义为共享特定阐释框架的群体。这个观点认为文本的意义并非内在于文本本身，而是由读者所持有的理解框架生成的，就这一点而言与上述的读者反应论在问题意识上是相通的。

这些关于读者反应论或接受论的著名研究，虽然都诞生于纸质资料的时代，但随着互联网的出现，它们也与讨论数字空间中阅读行为的研究成果产生了关联。在这一领域的早期成果中，大卫·博尔特（David Bolter）的《写作空间》（Writing Space）值得一提。该书出版于1991年，是探讨超文本时代表达方式和读者参与方式转变的开创性著作。此外，尽管与接受研究略有不同，霍伊特·朗（Hoyt Long）和理查德·J·索（Richard J. So）的论文使用机器学习对比了英译俳句和英语原创俳句的风格、特征和形式，是在数字人文与文学研究的交汇点上进行的俳句研究和翻译研究的新尝试。

然而，在博尔特的时代尚未出现大量的文学电子资料。可如今，博尔特所讨论的那些通过超链接连接起来的以及由公共或私人档案库收藏的正在等待读者访问的巨大数据空间，在世界文学环境中占据了重要的地位。这些数据的积累如何应用于文学的接受研究，正是本文想要关注的问题。若参照前文提出的两种分类，即“聚焦阅读行为的读者反应理论”与“关注阅读共同体的接受理论”，本研究当归于后者——接受理论的学术谱系。

1  俳句的接受研究与本研究的意义

需要说明的是，本次研究的目的也并非要描绘出其全貌，我们分析的对象仅限于日本近代俳句集的文本数据，根据日本著作权法，这些作品已过版权保护期。本文将探讨江户时期俳人松尾芭蕉的作品在近代言论空间以及近代俳句中的接受情况。数字人文对文本资料的定量分析能在俳句的接受研究中发挥怎样的作用呢？

在此之前，有必要确认一下既有研究是如何进行相关讨论的。活跃于17世纪后半叶的松尾芭蕉是日本文学史上最著名的俳句诗人，其影响力一直延续至今。当然，相关研究也颇为丰富。由于审视其全貌超出了本文的能力范围，在这里仅对主要成果进行概述，尤其是与本文后半部分涉及的正冈子规相关的内容。关于近代对松尾芭蕉的接受，研究成果众多，早先有山下一海和大野林火的论述，近年黄慧君的论文以“古池”一句为例探讨了大正时期对芭蕉的评价。除俳句诗人对芭蕉的接受以外，久保田晴次有两部重要的成果还考察了小说家们的看法。

关于近代俳句诗人个人对芭蕉的接受研究，可以以正冈子规为例。他是明治时期俳句革命运动的推动者，不仅在俳句创作有所建树，还经常发表评论并创办杂志《杜鹃》（『ホトトギス』），是近代俳句史上划时代的人物。并且他本人也多次论及芭蕉，相关研究十分丰富。早在战前，宫本三郎就出版了《子规在芭蕉批评史中的地位》，复本一郎也有相关著作。简而言之，在关于二者关系的讨论中，有的分析了子规对芭蕉的“理解”或“评论”，有的则追踪了除二者之外的谱系，还有的比较了二人的俳句作品，方法多种多样。但是关键在于，许多评论和研究中都存在一种共通的论述“模式”，即使用“继承—革新”“接受—排斥”“影响—创造（进化）”等词语去描述他们之间的继承关系，或者是作为其变体的反叛亦或是创新的轨迹。

这些接受研究中所体现的“模式”与哈罗德·布鲁姆（Harold Bloom）提出的“影响”问题不无关联。布鲁姆指出，英国浪漫派诗人在阅读前人作品时，虽然从中获得了文学上的刺激，但同时也因此对自身的独创性感到不安，他将这种现象上升为理论，称为“影响的焦虑”。路易斯·A·伦扎（Renza, Louis A.）对布鲁姆的观点进行了解释，他认为这种影响关系可以被视为疑似亲子关系，即俄狄浦斯式的焦虑，其背后是基于文献学的历史研究观。伦扎指出了重要的一点，就是对这种影响关系的考察虽然在讨论传承或反叛，最终不过是维护了确认文本传承关系的传统主义意识形态。无论称之为传承还是对传统的叛离，归根结底，只是换一种说法在讨论如何强化文学史的延续性罢了。

与此相比，数字人文的方法则采取了完全不同的思路。它并非从人与人之间的传承关系切入，而是通过测算词与词、句与句之间的相似性等方式，来探寻“影响”或“接受”的痕迹。如果将关注人际关系、挖掘作品表达方式的研究称为“质”的接受史，那么基于大量分析文本数据的字面内容去考察表达特征及其相互关系的研究，则可称之为“量”的接受史。

本文对“相似性”的判定标准是通过比较俳句A与俳句B中相同字符连续出现的程度。如第三节所述，本研究采用2-gram对诗句进行分割，并使用Jaccard系数将匹配度量化。在注重质性分析的传统接受史研究中，仅凭词语的简单相似自然不足以证明前代作家/作品与后代作家/作品之间的影响关系。然而，数字人文领域的文学研究通过对海量文本进行词语一致性检测，即基于“字面”层面的相似性计算，能够捕捉人类难以察觉的细微变化，并提取远超人类分析能力规模的文本特征。文学表达中的表层相似性——本文称之为“修辞回声”——是通过多重分析的交叉叠加进行探测的。“修辞回声”是借助数字人文方法捕捉到的“接受”痕迹或其潜在的可能性。基于定量分析的接受研究，通过持续检测“修辞回声”并深入剖析其内涵，进而尝试重构“期待视野”的图景。

如后文所述，基于字面相似性的量化接受研究方法，对于探讨俳句这一文类的接受史而言同样有效。俳句严格遵循十七音节的格律规范（若使用汉字而非假名，则实际字符数更少），因此每个字符在字面层面都承载着更为厚重的意义密度。

基于上述问题意识，本文将对俳句的数字资料进行定量分析，去探究日本近代对松尾芭蕉的接受情况。

2  从国立国会图书馆数字馆藏资料看近代对芭蕉的接受

首先，基于笔者2022年的研究对本文的前期成果进行简要整理。本研究对二战前的近代文献中对芭蕉俳句的引用情况进行了定量分析，从新的视角讨论了这个问题。这里所说的二战前的近代文献，具体是指可以在日本国立国会图书馆“下一代数字图书馆”进行全文检索的所有类别的图书文献，数量约为33.6万件（截至2022年）。利用全文检索功能，可以统计出这些资料中引用芭蕉俳句的数量，以此勾勒出“接受”的样态。检索的时间范围为1868年至1945年，因为芭蕉的俳句约有1000句，为了尽可能避免因表述差异造成的遗漏，本研究在检索时使用了三种文本。图1展示了引用率前30的句子（由于存在引用率相同的情况，实际为31句）。

图1　近代文献中芭蕉俳句的引用情况（前30位）

可以将此结果与人们所熟知的芭蕉佳句进行比较。引领明治俳句革命的正冈子规在1893年撰写的《芭蕉杂谈》中列举了“尤为出众、广为传颂”的11句芭蕉名句，包括：

      可以看到，与图1中列举的31句仅有1、3、5、10这四句是重合的。

3  从近代俳句集看对芭蕉的接受

3.1 数据预处理与相似性的计算方法

Ａ《明治句集》：共4冊（新年卷、春之卷、夏之卷、秋之卷），27084句，选录自报纸杂志。

Ｂ《大正百家选》：共１冊，12516句，收录德岛县当地俳句诗人作品。

Ｃ《现代综合大句集》：共１冊，12526句，选录自“最近发行的数百本俳句杂志”中的优秀作品。

首先，对本研究的数据预处理过程进行简要说明。ABC各句集的数据来自从国立国会图书馆“下一代数字图书馆”获取的JSON Lines文件，从中删除了正文以外的页面（如封面、目录、版权页、广告等），保留了页码、页眉、章节标题等信息。由于原始文件中有部分字符顺序混乱，因此使用JSON Lines文件中的位置信息标签进行了调整。在此基础上，提取“contenttext”（文本内容）中字符数大于9的字符串，以此删除通常小于8个字符的页码、章节标题等副文本信息。至此，正文数据的构建基本完成。此外，根据分析的需要，将正文数据中的汉字旧字体转为了新字体。除最后这一步以外，上述的预处理工作基本都是通过Chat-GPT4完成的，笔者随时跟进了这个过程。

      关于正文数据的识别率，通过对比笔者核对过的句集与上述经过预处理的正文数据，发现A的平均误识别率小于1%，但存在部分句子缺失的现象，B和C的误识别率分别为1.5%、0.4%，同样都出现了信息缺失的情况。

本研究采用了N-gram（本次使用了2-gram）的方法，通过Jaccard系数计算了文本的相似度。本研究的独特之处并非在于追踪俳句作品的语义承继，而在于对表层字面一致性的量化考察。鉴于此研究目的以及俳句文本篇幅极短这一特性，本研究认为，与 Word2vec 或 BERT 等方法相比，N-gram具有更高的适用性。

N-gram是指字符串中连续的“N个单词”或“N个字符”的组合，2-gram就是两个连续的单词或字符。例如，以字符为单位的2-gram将“雲の峰いくつ崩れて月の山”分解，可以得到“雲の”“の峰”“峰い”“いく”“くつ”“つ崩”“崩れ”“れて”“て月”“月の”“の山”共11个二字字符组。Jaccard系数是用于测算两个集合之间相似度的指标。具体计算方法是用两个集合的共同元素数量（交集）除以元素总数（并集），所得数值介于0到1之间，越接近1表示相似度越高。

例如，将“干網に蜻蛉吹かるゝ野分かな”与“猪もともに吹かるゝ野分かな”这两句俳句用2-gram分解后，可按照以下步骤计算Jaccard系数：

首先，将每句俳句分解为2-gram。

　　「干網に蜻蛉吹かるゝ野分かな」的2-gram：干網、網に、に蜻、蜻蛉、蛉吹、吹か、かる、るゝ、ゝ野、野分、分か、かな；

　　「猪もともに吹かるゝ野分かな」的2-gram：猪も、もと、とも、もに、に吹、吹か、かる、るゝ、ゝ野、野分、分か、かな。

两者之间有7个共同的2-gram，即“吹か”“かる”“るゝ”“ゝ野”“野分”“分か”“かな”。以此计算Jaccard系数，计算公式为：（共同元素数量［交集］）÷（元素总数［并集］）。这里的交集为7，关于并集的计算，两句都有12个2-gram，但需要从两者的和中减去共同元素数量7，即(12+12)-7=17。因此，上述两句的Jaccard系数约为0.41。

3.2 《芭蕉俳句全集》与《明治句集》《大正百家选》《现代综合大句集》的比较结果

图2 《芭蕉俳句全集》与《明治句集》《大正百家选》《现代综合大句集》的相似度

与初步调查的步骤相同，我们将句子分解为2-gram，并使用Jaccard系数测算了它们的相似度，然后将结果按照从高到低进行了排序，图2即为三组不同时期句集相似性比较结果的前5000项。由于《明治句集》中存在与芭蕉完全相同的句子，因此图中显示出了极端高的数值（相似度为1.0）。但是，将比较对象扩大至前5000项，仍然可以清楚地看到《明治句集》的相似度始终显著高于《大正百家选》和《现代综合大句集》。同样，《大正百家选》的相似度也始终略高于《现代综合大句集》。通过将总计约5.1万句俳句与芭蕉作品进行比较，可以发现从1909年到1918年，再到1935年，随着时间的推移，其相似度、即“修辞回声”在逐渐降低。尽管这项调查未能提供关于季语或词汇使用、类型化表达等具体信息，但基于5万句规模的考察，能够得出以下结论：后期的俳句作品与芭蕉俳句在字面上的相似度随着时代变迁而不断降低，即在字句层面上渐行渐远。

在此基础上，我们比较了《芭蕉俳句全集》与《明治句集》《大正百家选》《现代综合大句集》中相似度最高的前30句作品（表1至表3）。可以发现，从明治、大正到昭和，此前相似度较低的句子也有可能逐渐上升到较高位置。正如在初步调查中也讨论过的，当相似度超过0.3时，即使通过人为判断也能感受到其相似性。如表1至表3所示，相似表现的关键在季语，当季语和切字的组合超过四个字符时，相似度就能达到0.3。在相似度高于0.4的句子里，除季语之外，还有其他词语的重合，使得其相似性更为显著。但相似度在0.2左右的句子中，重合的季语大多仅有三个字符，人为判断就较为困难。

此外，还可以看到，在相似度高于0.3的句子里，其相似性随着时代变化呈现出下降的趋势。不仅如此，有趣的是，即便是相似度低于0.2的句子也显示出了类似的结果，即相似性从明治、大正到昭和逐渐降低。若仅依据人为判断，相似度低于0.2时是很难发现这三个时期的俳句的表达差异的，无法感知其相似性也就难以进行比较。换言之，计算机通过将相似性量化的方法，捕捉到了人类肉眼无法比较的表达层面上的差异，并展示了其变化趋势。尽管是非常细微的差异，但确实可以看到后期的俳句创作在不断远离芭蕉式的表达。通过对近代俳句的大规模分析，揭示出了人力所不易察觉的长期且细微的“修辞回声”的变化。

表1　《芭蕉俳句全集》与《明治句集》中的高相似度作品

表2　《芭蕉俳句全集》与《大正百家选》中的高相似度作品

表3　《芭蕉俳句全集》与《现代综合大句集》中的高相似度作品

4 从正冈子规看芭蕉的接受

本章将以正冈子规的俳句为例，进一步考察日本近代对芭蕉的接受情况。

在此有必要指出本次定量分析的局限性。首先，用于对照的正文数据有一定局限。若要追求文学研究的精确性，原本需要在“全句”范围内进行详细考察，而且机器的文字识别准确性显然远未达到完美。其次，无论是芭蕉还是子规，其俳句风格均存在变化，文学研究向来是重视这种变化本身的[32]，而以“全句”作为比较对象的量化分析就忽略了这种风格上的变化。但是，通过更细致的数据分类、文本校对和预处理等方法，或许能够在一定程度上克服这些问题。

正冈子规的俳句数据来源于子规纪念博物馆的“俳句检索”系统。本研究对其收录的25097句俳句进行了整理，将片假名转换为平假名，并分别准备了旧体字和新体字的数据。下文中将这个数据集称为“子规全句”。

我们首先将子规全句与《芭蕉俳句全集》和《明治句集》分别进行了比较，采用了与前一章相同的方法，结果如图3所示。观察图中曲线可以注意到两个特点：一是相比《芭蕉俳句全集》，《明治句集》和子规全句的相似度明显更高，这一点可以与图2进行对照，其差异一目了然；第二点是，相比《明治句集》，子规全句和《芭蕉俳句全集》的相似度更高。

      其中第二点似乎与一般认知相悖，因为致力于推动俳句近代化改革的子规，是以严厉批评芭蕉而闻名的。在《芭蕉杂谈》中，他曾以激烈的言辞说道：“芭蕉的俳句大半为劣句废话所充斥，能称为上乘之作的不过几十分之一”，还称“与其说芭蕉的作品受到肯定，不如说其品行为人所钦慕”，认为是芭蕉的人品而非其作品本身获得了评价。

图3　《芭蕉俳句全集》《明治句集》与子规全句的相似度比较

这些是通过仔细解读子规的评论所掌握的他对芭蕉的具体解读。因此，就直觉而言，在将子规俳句与明治时期的大规模句集进行比较时，得出子规的作品反而更接近芭蕉这一结果，很难不让人感到困惑。在俳句革命中，正冈子规对被偶像化的芭蕉的批判广为人知。

      然而分析的结果确实如图3所示。那么，二人的作品究竟在哪些方面显示出相似呢？在讨论这个问题之前，还需要回顾一下图3的另一个特点，即明治句集与子规全句的相似性。与芭蕉作品相比，子规作品与《明治句集》之间的距离明显更为接近。

表4　《芭蕉俳句全集》和《明治句集》、子规全句中的高相似度句

相比之下，子规俳句中与芭蕉相似的句子，显然是有意识地进行了借鉴，并且在保持距离感的同时试图展现出一种幽默与机智。例如，子规的“春之山畠となつてしまひけり”很可能借鉴了芭蕉的“春の夜は櫻に明けてしまひけり”。芭蕉吟咏的是令人沉醉忘返、不觉夜明的樱花之美，而子规则以一种轻松而幽默的笔触，描写了本应繁花盛放的春山被开垦为农田的当下社会变化。正因为子规借鉴了芭蕉描绘樱花之美时那种超脱了世俗与时光的意境，才让他对人类的贪婪之举逐渐改变自然景观的现世景象的观察显得尤为独特而深刻。

此外，子规还将芭蕉以佛教悟理为主题的俳句“稻妻に悟らぬ人の尊さよ”改写为“長き夜を寐足らぬ人の尊さよ”。此句创作于1895年，当时子规尚未因病卧床，这一句或许只是单纯地表达了对能够安睡之人的羡慕之情吧。还有“肥壺や蛙とびこむ夕まぐれ”这一句，显然是以诙谐的口吻模仿了芭蕉的名句“古池や蛙とびこむ水の音”。

本章将子规俳句的全部数据与芭蕉俳句进行了对比分析。芭蕉与子规的关系一直以来受到了较多的关注，也有研究深入探讨了二人的个别俳句作品，但是将其所有俳句进行全面比较应该是此前尚未有过的尝试。当然，其中可能存在偶然的相似，也有一些可能仅是戏谑之作，并且如前章所述，即使仅有个别文字的重合，计算机也会统计在列。但是，正是通过如此这般机械化的比对，不放过任何字面上的外在相似性，并且全面展示了相似度从高到低的所有内容，我们才能够开辟出一条新的道路从整体上去思考有关相似性的问题，包括那些可能会被忽略的俳句。

当然，本研究也存在一定局限。本次分析以松尾芭蕉的俳句为起点，将芭蕉作品为单一中心点与数万首其他俳句进行对比，在形式性相似的层面上呈现出芭蕉与后世不同时期、不同作品之间的距离，但是无法涵盖俳句传统中多源并行的影响脉络。具体而言，近代俳句所受影响并不局限于芭蕉，而芭蕉本人亦承续了前代诸家的创作传统，此类复线性的继承关系未能在本研究中得到充分讨论。若能选取其他俳人为起点重复同样的分析，或许能够勾勒出新的影响关系网络。通过多重视角反复展开类似研究，俳句的接受史将得以进一步深化和拓展。

5 基于定量分析的接受研究的可能性

如上所述，基于国立国会图书馆“下一代数字图书馆”的馆藏资料，本文对明治、大正和昭和战前时期的大规模俳句集和《芭蕉俳句全集》进行了比较分析，还考察了正冈子规的俳句和芭蕉作品、《明治句集》的相似性。

目前，依靠计算机进行的质性内容分析还远远无法达到人类研究者的水平。无论是芭蕉、子规，还是大规模俳句集，都需要参考时代语境、作为借鉴的先前文学遗产，以及创作者的个人经历和经验等。这些的外部信息广泛存在于多种形式，需要细致解读并结合作品进行深入挖掘、论证。但是目前能够做到这一点的，仍然只有人类研究者。

但也有一些任务是只能通过计算机的数据解析完成的。无论如何，其工作内容的规模和效率都是压倒性的。近年来，随着技术的进步和大环境的变化，文艺作品的文本数字化进程加快，分析技术也不断提升。计算机的数据分析速度让人力不可企及的海量资料读取成为可能。由于工作量和速度的限制，人类通常需要根据文学家的重要性或文学史上的价值去预先筛选分析对象。这不仅导致了资料数量的局限，还可能产生先入为主的偏见。与此相比，计算机的工作则可以无视现有的文学史价值判断，将一切转化为数字进行处理。

就文学接受研究而言，除以往人类研究者探讨较多的创作者之间或作品之间的相互影响关系之外，如今还可以借助计算机对作品数据进行定量分析，追踪作品之间的相似性、潜在的共同主题以及作品主题的变化等。

关于“接受”和“影响”的既有讨论，大多基于某些重要的资料或优秀作品提取出抽象的主题，或者从某文学家或文艺群体使用的概念和理念（例如芭蕉及其门派提出的“风雅”“轻妙”等）的传承角度展开论述。例如，研究芭蕉近代接受史的权威学者久保田晴次如此描述他的研究目标：“本书的意图在于探讨众多的芭蕉论究的意义所在，以及从一种芭蕉论到另一种芭蕉论的流变所具有的意义。”久保田分析了芥川龙之介等近代作家对芭蕉的评价，考察其中的“意义”并揭示了芭蕉论的“流变”。最终，久保田选择以“实存”一词作为总结其研究的关键词。

从这种传统的文学研究的角度来看，本文在第二章的论述中将“引用”视为“接受”，以及在第三章和第四章中使用N-gram将俳句分解、通过句中词语的匹配数量来计算相似性的方法，可能会显得过于肤浅。因为“引用”是否等同于“接受”、用语的“相似”是否意味着“接受”，这些质疑是不可避免的。

1918年，高浜虚子曾写道：“从德川初期到如今的明治大正，尽管俳句经历了或多或少的盛衰与变化，但可以说俳句就是芭蕉的文学。换言之，自松尾芭蕉这个人物出现并给传统俳句带来一场革命，在此后的二百余年间，虽涌现出俳人无数，但大多不过是步芭蕉后尘而已。”从江户到近代的两百多年里，俳人们的创作只是继承了芭蕉的文学事业，而虚子所指的“芭蕉的事业”，恐怕并非指芭蕉俳句的字面形式。字面的相似只是表面问题，更重要的应该是芭蕉的精神形态或世界观。若非如此，虚子也不可能做出这样的论断。

然而，在使用计算机进行大量数据分析的方法逐渐被引入文学研究领域的今天，真正需要重新审视的并非精神、思想或看待事物的方法。更重要的在于倾听并审视这些“修辞回声”，即坚持从字面层面入手的阅读实践，探索区别于人类传统阅读方式的其他可能性，重新构建“质”所无法衡量的、基于“量”的文学史。当然，这并不意味着思想的传承或文学观念的接受毫无意义。这些探索，如同过往一样，今后仍将是重要的研究课题。但是，贴近文本的分析同样重要。定量研究，即便不称之为“细读”，确是能够做到“贴近文本的分析”。它能够摈弃先入之见，忠实地追随文字，统计数量，计算概率、频率和字数。

尤其是在俳句中，文字的力量显得尤为巨大。在这种文学形式里，作品最多不会超过20个字，因此每一个字所承担的角色自然就变得举足轻重。桑原武夫曾经提出一个挑战性的问题：如果将作者的名字隐去，我们是否能够分辨出哪些是当代名家的俳句？他在这篇著名的评论中指出：俳句所面临的宿命就是，作品实际能够呈现的，与作者的理念或理想相比，总是显得言不尽意。因此，桑原认为，“就现代俳句而言，仅凭作品本身（即单独的一首俳句）去判定作者的地位是非常困难的”。芭蕉提出的俳谐世界固然所见高远，但这种高度抽象的概念性问题是否能在一个具体作品中得到充分的展现呢，现实未必如此。然而，正是这种局限，反而赋予了文字更多吸引读者深入解读的力量。面对通常只有十几个字的俳句作品时，读者会认真揣摩句中的每一个字词，在脑海中描绘这一句所构建的世界，甚至试图从芭蕉、芜村或子规的只言片语中推究他们的理念或理想。因此在俳句研究中，文字是至关重要的。而计算机的数据分析能力，让这种贴近文本的俳句分析、即对“修辞回声”的解构成为可能。这种能力，无疑将在未来的俳句和俳谐研究中发挥巨大作用。不过，计算机所追随的，终究是数字，而非理念。

文学作品的定量分析并非总能收获丰硕的成果，在很多时候，它可能只是验证了人们大致预料到的结果。例如，本研究中关于芭蕉的影响力从明治时期到昭和战前期间逐渐减弱的部分结论，也体现了这一点。当然，用明确的数字去证实那些隐约的猜想，这本身也是有意义的事情。但是，当计算机辅助的定量研究得出与预期相悖或完全未曾预想到的结果、以及发现人类未能发现的变化和特征时，就会产生较大的冲击力。例如，在松尾芭蕉与后世俳句作品相似性的经年变化中，当相似度低于0.2时，仅靠人力难以察觉，但计算机却检测到了这些细微的变化。此外，计算机还发现正冈子规的俳句比明治末年出版的大规模俳句选集在文字表达上更接近松尾芭蕉。这一结果有悖于我们对正冈子规——俳句近代化革命的旗手，同时亦是芭蕉的批评者——的直觉判断和先入之见。

6  结语——从“无意识修辞”到“数字文学史”

本文以接受研究为例进行了相关考察，可以认为，计算机辅助的文学定量研究是一种新的话语分析方法。就文学接受研究的历史而言，这种方法有可能在理论上更新姚斯提出的“期待视野”概念。姚斯试图从传统的文学创作和叙述美学转向接受和影响的维度重写文学史。从读者来看，文学作品并非出现在真空之中。读者心中始终有着判断的标准，会通过该文学体裁的内在规范、与名著之间的关系、诗性语言与实用语言的差异等来衡量对作品的接受方式。并且，文学作品本身也是在“广告、公开或非公开的信号、熟悉的标志或隐含的指令”中被创作出来的，这些因素极大地影响了读者对作品的接受方式。因此，新创作的文学作品都是基于“阅读的记忆”被接受的，同时又是被置于所谓的“期待”——“这部作品应该是这样的吧”——之中被解读的。这就是姚斯所说的同时代读者的“期待视野”。然而，优秀的原创作品是不同的，它们能够打破读者的“期待视野”，将文学史推向新的境地。

姚斯希望能从接受和影响的角度重新审视文学史，其重要性不容置疑，但是问题仍在于研究者应该借助何种资料与分析手段，才能有效重构这一“期待视野”仍然是一个尚未解决的问题。尽管在回顾文学史时，我们可以在一定程度上进行描述，但若谈及同时代的文学（研究）却显得困难重重。然而，随着大量数字文本的出现，如今重构“期待视野”正在成为可能——以一种与不同于以往的方式。过去和当代读者的阅读痕迹沉睡在数字档案和网络上的各类数据之中。如何挖掘这些痕迹，正是数字人文的文学接受研究所面临的课题，亦是可能性所在。通过对特定时代可获取的阅读数据进行大规模计算分析，并由研究者对分析结果进行解读，便能够揭示出该时代特有的阅读方式，而这理应构成“期待视野”的重要组成部分。

本文以接受研究为例进行了探讨，但这种方法的潜在可能性并不局限于该领域。海量数字化文本及各类信息分析技术的涌现，为多种文学类型的修辞分析带来了新的启示。关键在于，这种量化分析方法具备两大特质——其精细度超越了人类的感知能力，且在规模上又超出人类的处理极限。更值得关注的是，文学家创造的修辞本身往往延伸到创作者有意识控制的范围之外。文本中存在着作者本人未曾察觉的句式与引用，流淌着同时代其他创作者与评论家未能识别的互文链。这些无意识的修辞痕迹，早已深深镌刻在文本的字里行间。而精微且大规模的计算分析，正是从这些字面纹理中解析出“修辞回声”。笔者认为，基于定量的数据分析方法能够提炼出个体乃至时代中潜藏的“无意识修辞”。

文字所编织的图案，即为修辞。如今，修辞的矿脉正在大规模地转移到数字文本之中。不仅是文豪和诗圣的作品，那些被遗忘的小说家、小众诗人、无名的业余文学爱好者的创作，也都构成了这座矿山的一部分。著名评论家撰写的有影响力的评论、匿名的时事评论，以及地方读者的读后感，都平等地埋藏其中。计算机不会区别对待文豪、业余创作者、专业评论家或普通读者，而是通过挖掘将所有内容转化为数字的话语=数据的矿脉，即探听“修辞回声”，从而让我们得以从仅由著名文学家之间的相互关系来论述的俄狄浦斯式的文学史中逃离。数据挖掘揭示了人们与时代的无意识修辞，而新的“数字文学史”也将随之诞生。

初审：徐碧姗

复审：段婧怡

终审：夏翠娟

栏目简介：批判性数字人文（Critical Digital Humanities, CDH），通常指的是在数字人文基础上，引入批判理论、社会理论、后殖民研究、性别研究、媒介研究、科技社会学等视角，对“数字技术如何介入知识生产、文化记忆、权力结构与社会不平等”进行反思性研究的方向。

The Epistemology of Code in the Age of Machine Learning

机器学习时代的代码认识论

DOI：https://doi.org/10.63744/mtgy4d9qn78k

作者： Evan Buswell

期刊： Digital Humanities Quarterly (DHQ)  Volume 20 Number 4, 2026

作者 Evan Buswell 是一位独立学者及软件工程师，博士毕业于加州大学戴维斯分校，从事人工智能研究。其研究横跨计算机科学、数字人文与批判性理论。他关注计算机技术的历史演变及其背后的哲学意涵，特别是计算架构如何塑造人类对知识的认知。

1. 摘要

代码是一种以“压制状态”（Repression of state）为前提的认识系统。然而，随着全局优化（Global optimization）与机器学习算法的兴起，代码在揭示知识的同时，也同样遮蔽知识。代码的形成回应了二十世纪知识型（Episteme）的两个特征：其一，知识被表征为一种过程（Process）；其二，这种表征必须是自足的，即其意义由表征形式本身构成。代码与状态虽存在关联，但为了将代码建构为认识论对象，状态被持续限制与压制。这一建构始于1940年代代码的最初形成，并在1960年代末结构化编程运动中达到现代形态。然而如今，随着全局优化和机器学习算法在计算领域日益占据主导地位，状态的关键重要性已无可回避，而我们理解状态的工具却极为匮乏。这一认识论困境反而为那些罔顾后果、规避责任的行为者提供了庇护。

2. 文章内容

本文从科学技术研究（STS）与批判性代码研究的视角，追溯"代码"概念的历史形成，论证代码与状态的分离并非中立的技术选择，而是特定历史认识型的产物。

作者将论证分为三个层次展开：

3. 理论框架与方法论

本文方法论融合批判性代码研究（critical code studies）的文本细读传统与知识考古学式的历史分析。作者并置不同历史时期的代码片段（EDSAC、A-2、Fortran、ALGOL等），通过比较性近读（comparative close reading）追踪条件跳转指令的语法演变，将技术史细节与认识论命题直接挂钩——这是本文方法论上最具说服力之处。

论证结构遵循一条清晰的辩证线索：外部化—压制—压抑物的回归—新形式的再压制，并以全局优化算法作为当下历史节点，将这一循环推至其内在矛盾最为显露的临界时刻。引入"无免费午餐"定理，使技术论证与认识论批判形成精准呼应，避免了此类研究常见的泛泛而论。

对于从事AI认识论、数字人文与STS研究的读者而言，这篇文章提供了一个罕见的分析框架：它拒绝将"黑箱问题"处理为机器学习的技术局限，而将其还原为一段有据可查的观念史。这种将代码语法演变与权力/责任问题直接相连的论证路径，对于思考AI治理的文化与语言基础尤具启发性。

看到这篇文章的时候，就不得不想起本杰明·M·施密特在2016年发表的本杰明·M·施密特《数字人文主义者需要了解算法吗？》（2016）。这两篇文章之间构成了一种跨越十年的“互文”关系，像同一个认识论困境的两个不同截面——施密特从实践层面发现了症状，Buswell从历史层面追溯了病因。如果说施密特的核心诊断是：数字人文学者把算法当黑箱，满足于用经验性测试（"符不符合常识"）来评估工具，却没有去理解算法背后的转换逻辑。他的药方是：不需要懂算法的实现细节，但必须懂它试图做什么——也就是理解 "transformation" 而非 "algorithm" 。Buswell的回答实际上是：施密特说得对，但他没有问为什么黑箱会存在。答案是：黑箱不是技术局限，而是代码范式的历史性产物。Buswell通过对计算机史的详细考据，在认识论层面指出，在机器学习与全局优化算法主导的今天，施密特所寄望的那种“可理解的转换”的认识论就随之坍塌。

文章对中文语境同样具有延伸价值：中文对"代码"与"状态"的概念处理方式是否内嵌了不同的认识论预设？在"算法黑箱"的本土讨论中，状态的不可知性是否同样承担了类似的责任规避功能？这些问题值得进一步探究。

撰文、编辑：丁怡瑞（剑桥大学数字人文系硕士研究生）

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》2025年第4期”;参考文献格式:沈小妮,彭炜明,胡佳佳.段玉裁《说文解字注》知识库的构建与应用[J].数字人文研究,2025,5(4):68-83.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。

沈小妮  彭炜明  胡佳佳

摘   要：段玉裁《说文解字注》是“说文学”研究的巅峰之作，集中体现了乾嘉学派的学术成就。当前有关《说文解字注》的数字化工作多停留于文本化阶段，尚未实现对其知识体系的深度挖掘与系统呈现。研究以《说文解字注》及其稿本《说文解字读》为底本构建知识库，设计了涵盖五大知识范畴、十个知识集、五十六个知识点的三层分类体系，完成了数万条知识实例的标注与结构化表示；在此基础上，开发了具备原文检索、知识导览与标注管理功能的交互式平台；并以对段玉裁的谐声归部研究为例，验证了知识库的应用潜力。这是数字人文方法在传统语言文字学领域的一次系统实践，为古籍深度数字化与人文研究范式创新提供了重要参考。

关键词：段玉裁；《说文解字注》；《说文解字读》；知识库；知识表示

作者简介：沈小妮，北京师范大学第二附属中学语文教师； 彭炜明，北京师范大学汉字汉语研究与社会应用实验室研究人员； 胡佳佳（通讯作者），北京师范大学文学院副教授，hjj81@126.com。

2022年4月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进新时代古籍工作的意见》，再次强调推进古籍的数字化工作，“积极开展古籍文本结构化、知识体系化、利用智能化的研究和实践，加速推动古籍整理利用转型升级”。在我国古典目录学的著录中，有一类被系统归为“小学”类的特殊文献，即中国传统的语言文字学著作。“中国的传统语言学因为负载着三千年的文化信息，包涵着中华民族的世界观、价值观、民族观，所以，它不仅是一种学术资源，而且是一种知识资源；不仅是一种知识资源，而且是一种人文资源，一种道德资源。” 《说文解字》（以下称《说文》）是中国传统语言文字学最重要的著作。黄侃谓治“小学”须读十部书，而“《说文》一书，于小学实主中之主也”。段玉裁的《说文解字注》（以下称《段注》）是《说文》研究著作中最重要的一本，也是中国传统语言文字研究巅峰——乾嘉学术的代表。段氏的卓越成就，“不仅在于他‘究其微恉，通其大例’，对许书做了细密全面的校勘整理，更在于他通过对许书的注释，提出并初步解决了一系列有关汉语音韵学、文字学、词汇学、训诂学的重大问题，他能初步运用历史发展的观点和一些科学的方法来研究语言现象。换言之，他使《说文解字》的研究，从纯粹校订、考证的旧框子里解放出来，在某种意义上走上了科学语言学的轨道”。

在建设中国特色哲学社会科学学术体系的今天，系统梳理和总结以《段注》为代表的中国传统语言学研究高峰的学术思想与方法论，对总结和升华中国特色的语言文字学原创理论，具有特别重要的意义。从清代到当代，对《段注》的研究一直持续不断，但进入21世纪之后，研究成果却并没有极大丰富，对《段注》挖掘的广度与深度也不够充分。《段注》体大思精，其深刻的思想与科学的方法是散布在丰富的注释中的。《段注》知识库的建设，旨在将这些散布的知识与前人对《段注》的研究结合起来，通过多维联系来展现和揭示其中蕴含的科学内涵，辅助研究者从中提炼出具有现代价值的理论范式，实现对传统学术资源的创造性转化；为构建具有中国特色的理论体系提供重要的数字化研究资源和技术支撑。

目前对于《段注》的数字化工作大多仍处于影像化与文本化的阶段。如国家图书馆建设的中国古籍资源库（http://read.nlc.cn/thematDataSearch/toGujiIndex）里汇聚了多个古籍版本的《段注》高清数字影像；北京时代瀚堂科技有限公司的瀚堂典藏库（https://www.hytung.cn/）提供了经韵楼本《段注》的数字化文本和影像，可以进行字头与全文的字符串检索。北京师范大学的《说文解字》研究与应用平台（https//szsw.bnu.edu.cn），则在影像化和文本化的基础上，对《说文》小篆的形音义知识点进行了提取和结构化存储（如部首、义符、声符……）。我们把这种将知识点单独提取后再进行结构化存储的数据库称作知识库。与之前仅包含了影像、文本、著述信息与目录的古籍数据库不同，知识库是对古籍数字资源的更深层次和更细粒度的加工，它包含了根据前人研究，从原典中抽取、提炼出的具有意义的独立的知识成果，并按照一定的逻辑体系进行关联和组织，从而实现对原典内容的理解、重组和再造。如图 1所示，由于此平台提取和存储了《说文》关于每个小篆构形直接构件的知识点，用户就可以直接搜索到《说文》中以“七”为直接构件的所有小篆，这实际上就是平台为用户提供了关于小篆构形的知识服务。该平台同时提供了上海古籍出版社影印的经韵楼本《段注》的数字影像与文本，也涉及到《段注》个别知识点的提取，如为每个字头标注了段玉裁的古音归部。

图1 北师大《说文解字》研究与应用平台应用示例

知识库的构建是在平台已有《段注》文本与个别知识点的基础上，聚焦《段注》全体系知识点的系统提取与深度标注，最终构建的《段注》知识库具备双重应用价值——既可独立开发为专用应用平台（详见下文），也能作为《说文》研究的资源，通过对应字头链接至该平台的相关说解部分，为使用者提供更为精准的知识服务。

图2呈现了构建《段注》知识库与开发应用平台的实施路线图。本文第1、第2部分将围绕此路线图展开具体论述，第3部分则结合一个基于该知识库及平台的研究实例，进一步说明其应用价值。

图2《段注》知识库构件与应用平台开发实施路线图

1.1  文本的数字化与结构化

知识库的构建首先还是需要文本的数字化。文本数字化的第一步则是选择合适的底本。段玉裁注《说文》，经历了长达近四十年的准备、撰写和修订，终于嘉庆二十年（1815）全部刊刻完成，是为经韵楼刻本。“除《清经解》所收的少数本子是重排本外，其余都是经韵楼本的复刻本，不但内容相同，每页的行数、起迄字也都相同。”  段氏自己曾在《段注》中提及，著此书前，先有长编《说文解字读》（以下称《说文读》），始为五百四十卷，既乃檃括成《注》。今北京图书馆藏有《说文读》抄本残卷七册（一至六，八），经朱小健、张和生整理，于1995年由北京师范大学出版社影印刊行[7]。尽管残缺，但它对于研究段玉裁的学术思想、《段注》的形成过程以及清代小学方法都具有极高的价值。

因此，用于知识库构建的基础文本有两种：一是上海古籍出版社1988年影印经韵楼本《段注》，二是北京师范大学出版社1995年出版的《说文读》。对于数字化后的文本，则采用关系数据库技术进行结构化存储。基于《段注》的特点，分卷、部首、字头三层设计数字化文本结构。卷表（Volume）（表1）关注《段注》的卷次结构。部首表（Radical）（表2）聚焦于《说文》部首，全书总计540个部首，每个部首分布于特定卷中，并统领若干字头。字头表是《段注》的核心内容，主要包括字头、许氏原文、段氏注文三大部分。许氏原文、段氏注文存储在字段“zhengwen_zhushi”中，用<pn></pn>标注许氏原文，用<zn></zn>标注段氏注文。由于《说文》字头有正篆（位于每条说解之首的字形）和重文（位于每条说解之末的字形）之分，而《段注》亦对书中的重文进行了注释，所以字头表分正篆表（表3）和重文表（表4），两张表的字段类型基本相同。但重文表中包含对应正篆字段，以标示正篆与其重文的对应关系。

《说文读》与《段注》体例不同，是札记性质的，属于段玉裁长期研读《说文》心得的汇总。它不是依《说文》逐字做注，故多有未注之字，也有重出之字。行文格式上，低一格抄录许书正篆及说解全文，也有仅出重文；字头皆以楷书录之，但也存有篆书的情况，另起顶格作注；论及一字古音尚未使用古韵十七部，而是标以古韵韵目，但也有例外。《说文读》的结构亦分卷、部首、字头三个层次。卷表（du_volume）和部首表(du_radical)字段保持不变。字头表是《说文读》的核心内容，主要包括字头、许氏原文、段氏注文三大部分。许氏原文、段氏注文存储在字段“zhengwen_zhushi”中，用<pn></pn>标注许氏原文，用<zn></zn>标注段氏注文。

两书字头之间的对应关系，通过《读》《注》关系（duzhu_relation）表（表5）的两个外键来实现。其中，“duanzhu_id”实现两书字头的对应关系，以便从《说文读》直接链接到《段注》的相应解释，进行文本比较。

1.2 《段注》知识体系的建构

不同领域的知识要素和结构各不相同。《段注》自成体系，在注释《说文》时采用了很多的术语与条例，如“浑言析言”“古今字”等，集中体现段玉裁的学术思想和理论，也是本研究要提取的“知识点”。具体操作上，我们选取《段注》研究专著中形成共识的术语条例 ，以《传统语言学辞典》中关于段玉裁的术语为补充，选择实例数超过十条的知识点，并按照传统语言文字学的研究框架，构建了含文字、训诂、音韵、校勘和引书五大知识范畴、十个知识集、五十六个知识点的三级分类知识体系（见表6）。

需要说明的是,本研究将《段注》知识点分为五大范畴,主要出于系统整理的需要,并非意味着知识点之间存在不可逾越的界限,例如“双声”“叠韵”属于训诂学中的声训术语,但是也体现了音韵学研究的内容;“音义同”包含训诂和音韵两个角度的内容。 范畴之间的交叉渗透,也体现了段氏综合形、音、义注解《说文》的特点。

1.3 《段注》知识点实例的提取

创建好知识分类体系，就可以逐个开展各知识点实例的提取工作了。《段注》中的知识点实例一般都存在形式化的术语，譬如，段氏谈论“引申”的术语有：“引申（引伸）、因、故、因之、因以为、故以为、引申（伸）假（叚）借、引申......凡、义之相因” 。这就便于采取正则表达式进行匹配提取后再进行人工校对与补充、完善（详见图 2知识提取部分）。《段注》中一个字头下的文本中可能蕴含多个知识点实例，而一类知识点可能在多个字头下文本中都有体现，如图 3所示。甚至在一个字头下的注释中包含了另一个字头的知识点。如：

“艸，百卉也。”卉下曰：“艸之总名也。”是谓转注。二屮、三屮，一也。引伸为艸稿、艸具之艸。“从二屮。”仓老切。古音在三部。俗以草为艸。乃别以皁为草。凡艸之属皆从艸。（《段注·艸部·艸》）

段氏在“艸”字下的注释就涉及转注、引申、古音、俗字等多个知识点，其中俗字知识点实例，还涉及到字头“草”。这就要求合理设计知识库的存储结构。

图3 《段注》文本与知识点及其实例的关系

1.4 《段注》知识库的结构

在知识库的实际构建中，我们采用关系数据库来存储知识体系与知识点实例。表6中的知识点范畴、知识集和知识点可以看作一套有层级的分类标签，这些标签间的层级关系就存储在知识体系表（Knowledge）中（表7）。“parent_id”是标识知识点层级结构的关键字段，通过外键约束机制与该表的“tag_id”字段形成自反引用关系，从而可以表示树状的分类模型。该字段在层级结构中的具体表现为：

第一层级，知识范畴（如“文字类”）的“parent_id”设为 NULL，作为根节点存在；

第二层级，知识集（如“六书”）通过“parent_id”指向其所属顶级分类的“tag_id”；

第三层级，知识点（如“象形”）则通过“parent_id”关联对应的二级分类“tag_id”。

除根节点外，每个知识节点必须有一个唯一的父节点（“parent_id”），形成“知识范畴→知识集→知识点”的严格层级架构。该设计方便数据更新和管理，当删除父标签时数据库会自动删除所有子标签；更新父标签ID时，相关引用自动更新。

在知识库中，每个知识点都有一张对应的实例表，存储所提取的该知识点的实例。根据实例所关联的对象类型，我们将知识点分为两类，不同类型的知识点实例在知识库中也采用不同的结构表示。

（1）单对象描述型知识点，内容仅涉及段玉裁对单个对象的特征、属性、状态的具体描述。“韵部”“构意”等均为此类。如“韵部”知识点实例“莹”的韵部是“十一部”，“构意”知识点实例“”的“构意”描述为“有物在一之下也”。对于此类知识点，实例表结构如表8所示。

（2）多对象关系型知识点，内容涉及对两个或多个对象（字头）间关系的描述，“音义同”“行废字”“古今字”“之言”等属此类。如段氏在“枼”字下注“叶与世音义俱相通”，表述了“叶”“世”两个词的“音近义通”的关系，属于“音义同”知识点实例；在“丕”字下注“故古多用不为丕”，沟通了“不”和“丕”的古今使用关系，属于“古今字”知识点实例。对于此类知识点，除了表8中的三个核心字段外，还增设了“对象1”（duixiang1）和“对象2”（duixiang2）两个字段，来表示对象间的关系（三个以上的对象关系则拆解为两两关系），如表9所示。

《段注》知识库建设的目标在于促进学术资源的共享，以数字化技术赋能传统学术研究。为此，我们开发了一个交互式的《段注》知识库应用平台，提供三大功能模块：（1） 原文阅读与检索，（2）知识导览与检索，（3）知识标注与管理。

2.1 原文阅读与检索

“原文阅读与检索”模块提供了两类检索：“字头检索”与“全文检索”。“字头检索”允许用户通过楷字搜索《段注》和《说文读》中的正篆或重文字头，检索结果是匹配到的字头及字头下的许氏说解（大字显示）和段氏注释（小字显示），见图4。“全文检索”允许用户在包括字头、说解和注释的全部文本内容中搜索字符或字符组合，检索结果是包含匹配内容的字头及字头下的说解和注释，并对匹配内容进行了高亮显示，见图5。点击检索结果中的字头，会跳转到该字头的原文阅读页面，见图6。

图 4  字头检索结果页面

图 5 全文检索结果页面

图 6 原文阅读页面

2.2  知识导览与检索

“知识导览与检索”模块页面下方是整理的《段注》三层分类知识体系。段玉裁在注释《说文》时，可能有不同的用语来描述相同的语言现象；我们则在每组表达相同语言现象的用语中选择一个代表形式作为知识点的名称，而将其他用语作为其同义关联项。页面上方搜索框，可以帮助用户通过模糊的用语关联到对应的知识点。如，在搜索框键入“因”，用语中可能包含“因”的知识点（包括其解释和关联用语）会在页面底部出现（图7）。点击搜索结果，可以进入知识导览页面，并定位到该知识点（图8）。

图 7  知识检索结果页面示例

图8  知识导览页面示例(单对象描述性知识点)

图9 知识导览页面示例(多对象关系性知识点)

说明：此处，页面内容显示的是“音义同”知识点。段玉裁在“皋”字下注释“葢古告皋嗥號四字音義皆同。”在知识点实例中，就存储了“告—皋”“告—嗥”“告—號”三组对象关系型实例。因此，在“告”字下，还显示与其“音义同”的“皋”“嗥”“號”三字。

2.2 知识标注与管理

“知识管理与标注”提供了三个功能：知识点的修改、知识点的增加和知识点实例的标注（图10）。点击“管理知识点”按钮，进入知识点修改功能，选择待修改的知识点，弹出对话框，可以修改该知识点所属的范畴（每一个知识范畴对应的知识集保持不变）和实例类型（图11）。点击“新增知识点”按钮，弹出对话框，可以添加新增知识点的各种属性（图12）。点击“开始标注”按钮，进入知识点实例标注功能。

图10  知识管理与标注页面

图11  修改知识点功能

图12  新增知识点功能

知识标注页面也是三栏式布局。左侧顶部检索框支持关键词或正则表达式检索，可以搜索注文中包含特定用语的字头。点击字头，中间栏显示该字头下的原文。对于单对象描述型知识点，可以选择相应的文字复制到右侧标注工作区的知识描述框，保存标注后，添加为该知识点的一个新增实例（图13）；对于多对象关系型知识点，还增加了对象组管理框，用以添加符合关系的对象组（图14），对象组是两两添加的，如果遇到三个或三个以上的对象关系，可以通过“新增对象组”利用将其分解为两两关系进行添加。

图13  知识标注页面(单对象描述型知识点)

图14  知识标注页面(多对象关系型知识点)

基于构建的《段注》知识库与应用平台，通过知识点间的关联与比照，可以系统展现段玉裁的研究成果，深入挖掘蕴含的学术思想。

以段玉裁的谐声归部为例。在完成了《段注》字头古韵归部与形声字声符的知识点标注后，我们将《段注》中所有形声字按其声符归入其所属的谐声系中，每一谐声系以“声首”为代表。如“照”的声符是“昭”；“昭”的声符是“召”；“召”的声符是“刀”；“刀”是一个非形声字，没有声符了，它就是“召”“昭”“照”的声首。以“刀”为直接声符（如“召”）或间接声符（如“昭”“照”）的所有形声字就构成了一个以“刀”为“声首”的谐声系，这个谐声系是有层次的。将“声首”按所属的古音韵部（即段玉裁的第一至十七部）进行排列，每个声首下按其声符层次展现谐声字，并在与“声首”不同韵部的谐声字后以括号标注其所属韵部（没有标注的谐声字与“声首”的韵部相同），这样就可以一览每个谐声系中的古韵韵部分布，如图15所示。

图 15 《段注》谐声系中韵部分布示例

说明：在《六书音韵表·古十七部谐声表》中，段玉裁将“求”放在第三部，以“求”为声符的形声字都被段玉裁归入第三部，但“求”字是被归入第一部的。此处根据“声首”韵部排列谐声系中，将其排在第一部中。

通过谐声系内韵部间的合韵次数计算,可以绘制出《段注》谐声偏旁分部互用的合韵热力矩阵（见图16）。段玉裁合韵说解释的是“音值相近的韵部，在古人用韵、文字使用、语词派生等方面会经常发生相通”的情况。此处计算的谐声系内韵部间的合韵次数是指谐声字与其声所属韵部不同的情况，如“弭”在第一部，以“弭”为声符的谐声字“麛”在十六部，则第一部与第十六部算作合韵一次。图16 矩阵中的数值就表示对应行、列所代表的韵部在谐声网络中发生合韵的次数，是一个沿主对角线对称的矩阵，次数越多，颜色越深。

段玉裁是第一个打破《广韵》次第，按古音远近关系排列韵部次序的。两个韵部之间的合韵的次数越多，则古音就可能就越相近，越应该相邻排列。反映在图16中，合韵次数多的颜色较深的区域就主要集中在主对角线的两侧，可见段氏古音框架构建的科学性。其中比较特殊的是第一部与第二部，第五部和第六部，第八部与第九部，虽然相邻，但几乎不发生合韵。段玉裁在《古十七部分合用类分表》中，将十七部分为六类（第一部为第一类；第二部至第五部为第二类，第六部至第八部为第三类，第九部至第十一部为第四类，第十二部至第十四部为第五类，第十五部至第十七部为第六类），各大类的区分主要以同韵尾为标准。其中第一和第二部第五和第六部，第八和第九部就是前四类的分界。合韵次数最多的是第十五和第十六部，第十二和第十三部，第十四部和十五部，第七和第八部。

段氏的十五部和十六部就是被钱大昕赞誉为“凿破混沌”的“支之脂三分”中的“脂”部和“支”部，一部则为“之”部。戴震对段氏“支脂之三分”的发现也是赞不绝口，认为“此说为确论”，但同时认为“支”“脂”“之”三部应该放在一起，不应“之”部列第一，而“脂”“支”远在第十五部和第十六部。从图16数据来看，第一部和第十五部、第十六部合韵次数均较少。第十二部和十三部则对应段氏古韵分部的另一贡献“真文分部”中的“真”部和“文”部。江有诰评价“真文分部”时说道：“段氏之分真、文，人皆疑之，有诰初亦不之信也，细抽绎之，真与耕通用为多，文与元合用较广，此真、文之界限也。”其中与“真”通用为多的“耕”部就是段氏第十一部，而与“元”合用为广的“文”部则是段氏第十四部，江有诰之说也可以从图16中得到验证。第七部和第八部则是十七部中唯二的收唇韵，以-m、-p为韵尾。十七部中与其他韵部发生合韵最多的是第十五部（每行合韵次数相加），这与段氏对第十五部的界分过宽有关。在段氏的异平同入框架下，第十五部是包含入声韵的，且第十三部和第十四部皆以十五部之入为入。

图16 《段注》谐声偏旁分部互用的合韵热力矩阵

前人关于段玉裁谐声归部的研究主要集中于三个方面：一，《段注》字下所注韵部与《六书音韵表》的差异比较，如周祖谟、何九盈等；二，段氏对谐声字古音归部的处理原则与方法，如刘忠华；三，“谐声偏旁分别部居”所体现的韵部间的远近关系，如郭必之。较全面的研究有张道俊的《<说文解字注>古韵订补》与《<说文解字注>古韵归部》，前者对《段注》中韵部未标、错标以及游移字的情况进行了订补校勘；后者通过对比，探讨了段氏古音归部的依据以及归部标准的变化。

《段注》知识库的构建，不仅可以贮存前人的研究成果，还可以推动相关研究路径的三重突破：其一，支持对段氏谐声归部体系的系统性检验，通过批量比对与统计分析，揭示其内在逻辑与潜在矛盾；其二，借助关联查询与可视化技术，为其理论与方法提供直观的数据支撑；其三，知识库的开放性与可扩展性，有利于后续整合构形、音韵、训诂等多维数据，拓展研究的深度与广度。

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