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第1章 重新定义“数字人文的建成环境”：从对象到证据链

1.1 行业痛点（为什么需要AI）

• 史料海量且异构：文本、地图、照片、地籍、图纸、口述史彼此割裂
• “看起来很美”的可视化多，“可复核的结论”少
• 地名、门牌、行政区、街巷在历史中频繁变更，导致空间定位不稳定

1.2 本文的核心主张

数字人文项目的AI不是为了“自动生成结论”，而是为了建立一种能力：
把证据组织成结构化、可检索、可复核的时空事实库，并能支撑叙事、比较与公共传播。

本章交付物（写作/项目都适用）

• 研究对象界定（城市/街区/建筑类型/基础设施线）
• “证据链”定义：每条结构化事实必须回链到原件（档号/页码/图片ID）
• 成果形态选择：论文型 / 公众型 / 平台型（可多选）

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第2章 问题如何问对：把人文问题写成可证伪的“时空假设”

2.1 选题模板（行业高成功率）

• 形态演化：路网、地块、建筑密度在关键时期如何变化
• 制度冲击：规划、征收、租界、战争、灾害如何重塑空间
• 产业与生活：工厂/码头/市场等节点如何改变居住与商业格局
• 记忆地景：口述史与地点绑定，形成“记忆地图”的证据链

2.2 “可证伪假设”的写法（强烈建议写进项目书）

例：

• “通商口岸时期公共建筑沿水岸形成带状扩散”
• “某类里弄在电车线路开通后出现显著的密度与功能变化”

本章交付物

• 1页研究问题书（核心问题 + 假设 + 指标候选）
• 研究边界：时间范围、空间范围、材料范围、不可做事项

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第3章 数据盘点：史料与空间数据的“来源—可信度—版权”三件事

3.1 数据类型清单（按DH建成环境常用）

• 文本：地方志、档案、报刊、修缮记录、规划文本、契约
• 图像：历史照片/明信片/航片、街景（用于对照与训练）
• 地图：老地图、地籍图、规划图、分区图、管线图（若有）
• 现状：OSM/现状矢量、DEM、遥感底图（对照与配准辅助）

3.2 元数据（Metadata）最低标准

• 来源（馆藏/数据库/采集者）
• 时间（拍摄/出版/绘制/不确定范围）
• 权属与使用许可
• 可信度标注（原件/抄本/转述；清晰度与缺损）

本章交付物

• 数据清单（含版权状态）
• 元数据字段规范（最少一页说明）
• 数据命名与目录规则（为后续版本控制做铺垫）

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第4章 工具链总览：一条可落地的“文本—地图—图像—时空数据库”流水线

这里给你一个行业可执行的“最小可用工具链”，强调稳、可复现、可交付。

4.1 文本侧（OCR + 信息抽取 + 可追溯）

• OCR：PaddleOCR（中文场景强，易部署）/ ABBYY（商业强）
• 版面分析：PaddleOCR版面、LayoutParser（学术常用）
• 结构化抽取：
  • 轻量路线：正则 + 词典 + 人工校对（更稳）
  • 进阶路线：spaCy / HanLP / LLM + RAG（必须回链证据）

4.2 地图侧（配准 + 矢量化 + 时态）

• GIS：QGIS（开源、可复现）、ArcGIS（若单位已采购）
• 地图配准：QGIS Georeferencer（控制点+误差）
• 矢量化：半自动描绘（质量最稳）+ 分割模型辅助（按需）

4.3 图像侧（分类/识别/字幕与招牌文本）

• 图像分类与检索：CLIP类思路（或现成多模态检索）
• OCR（照片上的牌匾/路牌）：PaddleOCR
• 立面要素识别：视数据量决定，通常先做“分类+标注+局部识别”

4.4 数据底座（强烈建议从第一天就做）

• 数据库：PostgreSQL + PostGIS（时空对象最稳）
• 检索：Elasticsearch / OpenSearch（全文检索可选）
• 版本：Git + DVC（数据版本）或至少“版本号+变更日志”

本章交付物

• 统一架构图（数据流向、模块、接口）
• 工具选型表述（写清“为什么选它、替代方案是什么”）
• 最小可用流水线（MVP）定义：先跑通一条街/一类建筑/一个年份切片

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第5章 证据链设计：DH项目能不能站住，关键在“可回链”

5.1 证据链的最小单位：Fact（事实）+ Evidence（证据）

建议你把每条结构化记录都设计成：

• Fact：结构化字段（谁/何时/何地/发生了什么）
• Evidence：原始材料指针（档号、页码、截图坐标、地图图幅、照片ID）
• Confidence：可信度（人工确认/模型推断/二手转述等）

5.2 常见错误（会导致学术上被质疑）

• 结论无法回到原件
• 把推断当事实（例如“推测地点”没标不确定性）
• 不记录版本与修改来源（后续无法复现）

本章交付物

• 证据链规范（写进附录也行）
• 可信度分级规则（3级或5级都可）
• 证据截图/页码标注规范

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第6章 地名与地点：历史地名消歧与“时态地理编码”怎么做

这是数字人文建成环境的高频难点，也是最容易做出“方法贡献”的部分。

6.1 两个必须承认的现实

• 历史地点常常不是一个点，而是一段街、一片里坊、一个模糊区域
• 同一地名可能在不同时期对应不同位置（更名、行政区调整、门牌改制）

6.2 推荐的数据结构（可直接落库）

• Place（地点实体）：统一ID
• Name（名称记录）：名称、别称、语言/字形、适用时间范围
• Geometry（几何）：点/线/面 + 坐标系 + 时间范围 + 来源证据
• Link（对照关系）：旧称→新称、模糊对应、包含关系（街道包含门牌等）

6.3 工具与做法

• 起步阶段：人工地名表 + QGIS标注（最快建立可信底座）
• 进阶：地名候选生成（文本抽取）+ 人工确认（人机协同）
• 强调：把“不确定性”显式化（范围、多候选、置信度）

本章交付物

• 时态地名库（哪怕先做1000条，也比“全自动但不可信”强）
• 地名消歧日志（记录为什么这样判定）
• 地名对照表（旧门牌/旧街名/别称）

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第7章 老地图工程化：配准、误差、要素抽取与矢量图层标准

7.1 配准（Georeferencing）的底线要求

• 控制点选择策略：稳定地物（河岸、城墙遗址、路口）优先
• 误差指标记录：RMSE、控制点数量、异常点剔除原因
• 多版本地图：每张图的配准参数与误差都要存档

7.2 要素图层（最常用四层）

• 道路/巷弄（线）
• 水系/岸线（线/面）
• 地块（面）
• 建筑轮廓/重要设施（面/点）

7.3 “半自动”比“全自动”更适合多数DH团队

• 先用模型做粗分割/候选线，再人工校对
• 让“人工校对”成为工作流的一部分（可计工时、可控质量）

本章交付物

• 每张地图：配准文件 + 误差报告 + 控制点清单
• 标准化GIS图层（含字段规范）
• 关键要素的矢量数据（可导出GeoJSON/GeoPackage）

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第8章 历史照片与街景：从“图像堆”到“可检索的空间证据”

8.1 最值得先做的两件事

• 图像分类与编目：年代、地点、视角、题材（街景/建筑/人物活动）
• 图像OCR：招牌、门牌、路牌是地理定位与社会生活的关键线索

8.2 立面与构件识别：建议以“研究问题”驱动

除非你有足够标注数据，否则不要一开始就追求复杂的构件检测。更务实的路径是：

• 先做“建筑类型/风格”分类
• 再针对一个高价值构件（例如拱券、山花、牌坊、招牌）做小模型

本章交付物

• 图像库（含元数据与可检索标签）
• 图像文本抽取结果（可回链到图像框选位置）
• 重点对象的小规模标注集（为后续模型迭代做资产）

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第9章 结构化抽取：把档案文本变成“事件表”和“建筑生命史”

9.1 两张表最关键

• 事件表（Event）：建造、修缮、拆除、迁移、灾害、用途变更、产权变更
• 对象表（Building/Parcel/Institution）：建筑/地块/机构的统一ID与属性

9.2 最实用的人机协同策略

• 用AI做“候选抽取”（人名/地名/时间/动作词）
• 人工做“确认与归一”（同名合并、地名消歧、时间规范化）
• 每条记录必须挂 Evidence（原文截图/页码）

本章交付物

• 事件数据库（可检索、可导出）
• 建筑/地块“生命史时间线”（对象—事件序列）
• 人工校对规范（保证多人协作一致）

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第10章 分析模块：形态指标、可达性、网络关系与可比较结论

你不需要把分析写得“高深”，但要写得“可复核、可比较”。

10.1 形态演化（适合讲建成环境“怎么变”）

• 路网连通（交叉口密度、连通度、绕行系数）
• 地块破碎（平均地块面积、形状指数、分割程度）
• 建筑强度（覆盖率、密度变化、沿街界面连续性等）

10.2 可达性（适合讲“为什么在这里/为何扩散”）

• 到关键节点的网络距离（车站、码头、市场、学校、工厂）
• 时期对比：节点出现前后可达性变化

10.3 关系网络（适合讲“谁在塑造空间”）

• 机构—人物—建筑—事件的知识图谱
• 看的是：权力、资本、社群如何通过空间落地

本章交付物

• 指标定义文档（每个指标的计算方法与数据来源）
• 结果图与可复现脚本/流程说明
• 结论与反例（写清不成立的情况，反而更学术可信）

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第11章 呈现与产品：互动地图、时间滑条、故事线三件套怎么交付

数字人文的行业交付，往往不是论文，而是“可使用的作品”。建议你把呈现分三层：

11.1 数据探索层（给研究者）

• 时空检索：输入地名/建筑/事件 → 返回证据与地图定位
• 对比视图：两个时期的地图叠加/切换

11.2 公众叙事层（给大众）

• 故事地图（Story Map）：按事件链讲述“空间如何被改变”
• 时间滑条：让用户看到“扩张/收缩/迁移”

11.3 可下载与引用层（给学术与教育）

• 数据导出（按许可控制）
• 引用格式与证据链接（让成果可被引用、可被复核）

推荐技术栈（不绑定，但给你可落地选项）

• 地图前端：Leaflet / Mapbox GL JS（看预算与许可）
• 后端：PostGIS + API（FastAPI/Node均可）
• 静态发布：如果团队小，可先做静态站点+预生成数据

本章交付物

• 交互原型（MVP）
• 可用的检索与证据回链功能
• 发布说明（版权与使用边界）

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第12章 验收与复盘：DH建成环境项目的“质量指标”怎么写才经得起审

这章建议你写得非常“硬”，因为它决定项目能否通过评审与长期使用。

12.1 三类验收指标（建议写进合同/课题书）

A 学术可信度

• 结构化事实的证据回链率（例如 [≥95%] 有可定位证据）
• 不确定性标注覆盖率（模糊地点/模糊时间必须标注）
• 复现能力：同一数据与流程能否重跑得到一致结果

B 数据与工程质量

• OCR抽检准确率、地图配准误差记录完整性
• 数据字典覆盖率、字段一致性
• 版本与变更日志完整性

C 使用效果

• 研究检索效率提升（例如定位一个地点相关史料所需时间下降）
• 展陈/公众使用数据（访问、停留、检索次数）
• 二次研究复用（引用、合作请求）

12.2 复盘机制（让项目不止“交付即结束”）

• 月度数据修订与版本发布
• 新材料接入流程
• 标注与模型迭代机制（把标注当资产）

本章交付物

• 验收报告模板
• 数据发布与许可说明
• 迭代计划（下一阶段扩展到更多街区/更多时期/更多类型）

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一份“可直接粘到项目书”的交付清单（按阶段）

阶段0：立项与方案（1–2周）

• 研究问题书 + 可证伪假设
• 数据来源与版权清单
• 架构与工具选型说明
• MVP范围（例如：一条街 + 两个时期 + 三类材料）

阶段1：数据底座（2–6周）

• 元数据规范与数据字典
• PostGIS库（含Place/Name/Event/Evidence等核心表）
• 数据目录与版本规则
• 初版证据链规范

阶段2：处理与结构化（4–10周）

• OCR文本与可检索档案库
• 时态地名库（含消歧记录）
• 老地图配准文件 + 误差报告
• GIS要素图层（道路/地块/建筑等）
• 图像库标签化 + 图像OCR结果

阶段3：分析与论文级结果（4–8周）

• 指标计算说明与可复现流程
• 时空对比结果图与论证文本
• 网络关系/知识图谱（若需要）
• “结论—证据—反例”对应表述（写进报告）

阶段4：产品与发布（3–8周）

• 互动地图/时间滑条/故事地图（MVP→正式版）
• 证据回链功能（点击结论回到原始材料）
• 数据导出与引用规范
• 最终验收报告 + 迭代计划

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