AI赋能的复杂历史事件事理图谱构建与应用研究OA

[目的/意义]针对复杂历史事件组织中存在的知识分散、冗余与碎片化问题,提出一种AI赋能的事理图谱构建框架,探索其在数据抽取、语义组织与故事化应用方面的潜力,以提升历史知识的可发现性、可重用性与语义关联性。[方法/过程]首先,构建基于“数据层-语义层-应用层”3层架构的复杂历史事件事理图谱框架;其次,设计面向AI理解的复杂历史事件本体概念模型,并提出AI增强的事件关联性计算方法;最后,以十八军进藏事件为典型案例开展应用验证,揭示AI赋能事理图谱在历史知识整合与智能应用中的实现路径。[结果/结论]研究表明,AI技术能够有效提升复杂历史事件要素抽取与语义关联分析的精度,为历史知识的可计算化组织与智能服务提供可行路径。然而,该领域仍面临历史语料稀缺、事件泛化与分解主观性较强、多模态信息深度融合不足等挑战,未来需进一步探索人机协同机制与多源数据融合策略。