[目的]利用关联数据技术对地名沿革的演变过程进行研究,更好地发挥地名的文化传承作用.[方法]构建中国地名演化知识库CGNE_Onto,制定演变类型强弱标志词识别历史沿革数据中的演变类型句,再利用BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型识别演变类型句中的时间和地名实体,将识别出的时间和地名实体作为本体中的类构建本体知识库,同时从直接路径关系和间接路径关系角度对构建好的行政区划地名演化本体知识库进行可视化展示.并对各朝代不同演变类型的数量以及形成原因进行统计分析.[结果]实验结果表明,所提模型能够多角度、直观地展示地名演变情况,为地名数据的分析挖掘提供了一种新的思路.[局限]数据集规模较小,造成演变特征词也有一定的局限.[结论]构建的地名演化知识库能够直观、清晰地展现地名从古至今的演变情况,以及各朝代演变类型的情况.

数字人文;本体知识库;地名演变;模式匹配;实体识别

南京大学信息管理学院 南京210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京210093

[1]李晓敏;王昊;李跃艳;赵萌-.数字人文视域下中国行政区划地名演化知识库构建及分析研究)[J].数据分析与知识发现,2022(11):139-153

CGNE

数字人文,行政区划,划地,知识库构建,关联数据,Onto,演变类型,历史沿革,BERT,BiLSTM,CRF,深度学习模型,模型识别,名实,本体知识库,建好,可视化展示,朝代,形成原因,地名演变,名数,规模较,演变特征,特征词,够直,从古至今,代演,模式匹配,实体识别

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