知识图谱与 AI 模型
知识图谱与 AI 模型
从“数字化”走向“智能化”，让 AI 读懂古籍，辅助研究。
核心愿景
当古籍完成高精度的数字化与校对后，下一步是将其转化为可计算、可关联的知识体系。我们目标通过构建古籍领域的深度知识网络与专用 AI 模型，让古籍不仅仅是静止的文字，而是可以被智能检索、分析与解读的知识资产。
我们可能实现的探索
1. 构建古籍知识图谱
通过自然语言处理技术，从浩如烟海的文献中自动提取人物、地点、时间、事件及思想概念。
- 关联分析：理清历代人物的师承、交游与社会关系。
- 时空足迹：结合地图展示古代人物的地理变迁与历史事件轨迹。
- 引用溯源：自动识别典籍间的引用与注疏关系，还原知识的演变脉络。
2. 训练古汉语专用模型
通用大模型（LLM）对古文的理解往往存在局限。我们希望通过海量高质量古籍数据的微调，训练出具备专业古汉语素养的模型。
- 深度理解：精准解析复杂的文言句式、古今异义与典故含义。
- 辅助研究：提供更加准确的文思互译、文本解读与逻辑推导。
- 创意辅助：辅助进行古诗词创作、对仗与韵律检查。
未来应用情景
🔍 智能研究助手
研究者可以通过语义提问，快速从万千卷册中检索到相关的思想联系或历史事实，而不再局限于关键词匹配。
🎓 文化教育传播
为大众提供一个智能的“古籍导师”，能以通俗易懂的方式讲解艰深的古文，让传统文化跨越时代屏障。
� 文献质量分析
协同校对过程中积累的数据，可以反哺 AI 模型，通过错误热力图等手段持续优化数字化的准确性。
当前状态
� 规划与数据积累阶段
我们深知这是一个长期的科学研究与工程挑战，目前正致力于构建更高质量的开源语料库，为未来的智能化应用打下坚实基础。