兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫建設(shè)中期檢查報(bào)告

一、研究進(jìn)展情況

主要內(nèi)容：

①研究計(jì)劃總體執(zhí)行情況及各子課題進(jìn)展情況

本課題的研究前期主要是收集和整理兩岸關(guān)系的族譜資料和研發(fā)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫。在資料數(shù)據(jù)化、電子化的同時(shí)，開展相關(guān)的課題研究和學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。

資料收集電子化是一項(xiàng)龐大的工程，收集整理逾萬種的家譜資料不僅僅是完成資料掃描電子化那么簡(jiǎn)單。慶幸地是我們?cè)诮ㄔO(shè)數(shù)據(jù)庫的過程中研發(fā)了人工智能識(shí)別系統(tǒng)，使我們將電子化的族譜資料進(jìn)行人工智能識(shí)別時(shí)提高了效率，推進(jìn)了數(shù)據(jù)庫的建設(shè)工作。

我們將以往收集到的族譜資料整理出版，完成了《客家珍稀譜牒文獻(xiàn)叢刊》（100冊(cè)），由廣東人民出版社正式出版。課題組成員已撰寫相關(guān)論文10多篇，并完成《閩臺(tái)族譜文獻(xiàn)研究》（20萬字）撰寫工作，正與九州出版社簽訂出版合同。

相關(guān)課題組正在編纂族譜目錄，并撰寫有關(guān)族譜與兩岸關(guān)系、閩臺(tái)社會(huì)等方面的研究論著。

②調(diào)查研究及學(xué)術(shù)交流情況

族譜資料的收集情況：課題組基本完成了各地族譜資料的收集工作，并派員赴臺(tái)灣收集族譜資料。我們先后有6人赴臺(tái)收集資料20天，有1人赴臺(tái)1個(gè)月訪學(xué)并收集課題相關(guān)的族譜資料。

2018年2月6日，利用課題開題之際，我們與福建省姓氏源流研究會(huì)共同舉辦了兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫建設(shè)會(huì)議，邀請(qǐng)了臺(tái)灣10余位姓氏研究會(huì)代表出席會(huì)議。

2018年12月7日——9日，我們?cè)诟Ｖ菖e辦了第六屆兩岸文化發(fā)展論壇，與會(huì)代表100余人，其中臺(tái)灣代表出席會(huì)議亦有30人之多，會(huì)議以兩岸族譜研究、宗親關(guān)系等為題展開深入地探討。

2019年4月20日，我們同臺(tái)北大學(xué)人文學(xué)院陳俊強(qiáng)簽訂了福建師范大學(xué)與臺(tái)北大學(xué)人文學(xué)院學(xué)術(shù)交流的協(xié)議，雙方擬在在臺(tái)灣文獻(xiàn)資料研究方面，在臺(tái)灣民俗文化研究方面，加強(qiáng)合作。

2019年6月16日——18日，我們?cè)诟Ｖ菖e辦了第十一屆海峽論壇之第七屆兩岸文教發(fā)展論壇，臺(tái)灣代表有30多位出席會(huì)議并發(fā)言。

圍繞兩岸關(guān)系我們亦邀請(qǐng)廈門大學(xué)臺(tái)灣研究院的李鵬、劉國(guó)深、唐永紅、張寶蓉；福建社會(huì)科學(xué)院的劉小新、劉傳標(biāo)；全國(guó)臺(tái)灣研究會(huì)的汪毅夫；上海交通大學(xué)臺(tái)灣研究中心的林岡；臺(tái)灣世新大學(xué)的曾永義、臺(tái)灣淡江大學(xué)的呂正惠、臺(tái)灣東海大學(xué)的趙剛、臺(tái)灣中華兩岸和平發(fā)展聯(lián)合會(huì)的藍(lán)博洲、臺(tái)灣藝術(shù)大學(xué)的王慶臺(tái)、臺(tái)灣佛光大學(xué)的謝大寧等來福建師范大學(xué)閩臺(tái)區(qū)域研究中心（課題組依托單位）做學(xué)術(shù)報(bào)告。與研究臺(tái)灣問題的學(xué)者交流，與來自臺(tái)灣的學(xué)者專家交流，大大豐富了我們對(duì)課題研究的思路和眼界，有力地推動(dòng)了兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫的建設(shè)工作。

③成果宣傳推介情況

在課題研究的過程中，由于資料數(shù)據(jù)化的工作極其重要，人工智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用特別引人矚目。我們開發(fā)使用的人工智能識(shí)別系統(tǒng)亦引起相關(guān)部門的注意，浙江師范大學(xué)圖書館、暨南大學(xué)圖書館、臺(tái)灣淡江大學(xué)EMBA福建考察團(tuán)、福建省圖書館、廣州市圖書館都前來商談人工智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用事宜，并考察兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫的功能。

二、研究成果情況

主要內(nèi)容：①代表性成果簡(jiǎn)介

本課題主要的代表性成果——《兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫》的建設(shè)，具體情況如下：

截至2019年7月，征集加工入庫的族譜主要是福建、臺(tái)灣兩省1949年之前老譜，共計(jì)1517冊(cè)、144323頁，詳見：族譜深加工族譜目錄。2020年6月前計(jì)劃征集加工入庫的涉臺(tái)族譜共1.5萬冊(cè)，125萬頁（其中福建地區(qū)5542冊(cè)、70萬頁，臺(tái)灣家譜6781冊(cè)、25萬頁，其他2677冊(cè)、30萬頁）。

在《兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫》數(shù)據(jù)庫建設(shè)中，我們創(chuàng)建了OCR人工智能平臺(tái)，對(duì)于已經(jīng)預(yù)處理的圖片進(jìn)行文字比對(duì)識(shí)別，識(shí)別內(nèi)容主要包括：文字、符號(hào)、數(shù)字以及表格等內(nèi)容。現(xiàn)目前，OCR人工智能識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率高達(dá)99%以上，極大提高了家譜資料識(shí)別準(zhǔn)確率，從而降低人工校對(duì)的要求。兩岸關(guān)系家譜圖片成果達(dá)到全文識(shí)別，將使圖片數(shù)字化發(fā)展提升到一個(gè)新的階段，為我們的最終成果兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)查詢提供了技術(shù)支持。

其次，數(shù)據(jù)庫的建設(shè)過程中，生成了世譜樹，世譜樹是族譜中最重要的組成部分，基于OCR人工智能識(shí)別與校對(duì)，對(duì)出現(xiàn)在家譜中的譜系圖、譜系圖表、譜系描述文字等部分中的每一個(gè)人物進(jìn)行置標(biāo)以及二維關(guān)系的維護(hù)。對(duì)譜系人物的信息進(jìn)行標(biāo)引著錄，使人物及人物關(guān)系結(jié)構(gòu)清晰化，生成完整家譜世系樹。通過對(duì)人物的坐標(biāo)定位，可實(shí)現(xiàn)搜索、快速查找。世系樹的各節(jié)點(diǎn)都可以展示人員的詳細(xì)信息。

人物信息置標(biāo)內(nèi)容包括：姓、名、諱、字、號(hào)、別稱、謚號(hào)、性別、生、卒、世代、支派等。按照支派、世代的先后順序，同一支派的同一世代按照從右向左、從上至下的順序依次置標(biāo)。

提供世系樹各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出功能。“導(dǎo)出”和“導(dǎo)入”功能用于支持本系統(tǒng)與外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換，導(dǎo)入數(shù)據(jù)用于選擇一個(gè)數(shù)據(jù)交換文件 (xml、excel)將其中的人物數(shù)據(jù)導(dǎo)入并將之作為選中人物的后代。導(dǎo)出可以對(duì)世系樹上的各個(gè)節(jié)點(diǎn)信息以及隸屬于該節(jié)點(diǎn)的族譜信息的導(dǎo)出，導(dǎo)出文檔模式可以根據(jù)客戶需要進(jìn)行選擇。

第三方面，我們已完成了數(shù)據(jù)庫的“在線修譜”工作。族譜的編修是繼承傳統(tǒng)文化、家族命脈的需要，通過在線修譜可進(jìn)行家族族譜的共同編修、修整和快速續(xù)譜，傳播譜牒文化知識(shí)。平臺(tái)在對(duì)老譜進(jìn)行數(shù)字化深加工（族譜人工智能識(shí)別與校對(duì)）后，在線修譜軟件會(huì)分析原譜體例，產(chǎn)生規(guī)范家譜章節(jié)文本數(shù)據(jù)與世系樹，提供完整的族譜編修界面。

兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫的后臺(tái)管理也相繼完備，主要體現(xiàn)在⑴系統(tǒng)管理；⑵任務(wù)分配；⑶統(tǒng)計(jì)功能；⑷文件管理；⑸數(shù)據(jù)庫備份；⑹系統(tǒng)日志功能等方面。

《兩岸關(guān)系族譜資料數(shù)據(jù)庫》主要功能有族譜全文檢索、輸名尋祖、在線修譜等功能。應(yīng)用系統(tǒng)總體建構(gòu)采用分層設(shè)計(jì)思想，具體分為：表現(xiàn)層、接入層、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層。今后的工作即充實(shí)數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，不斷地完善數(shù)據(jù)庫功能。

三、下一步研究計(jì)劃

1. 族譜征集工作，尤其是臺(tái)灣地區(qū)的族譜還需實(shí)地調(diào)研征集。

2. 族譜資料數(shù)據(jù)化加工。人工智能識(shí)別族譜資料尚完成總體工作的12%還需進(jìn)一步的推進(jìn)。

3. 族譜總目編目工作需要盡快完成。

4. 繼續(xù)編寫相關(guān)的論文和著作。

5. 舉辦關(guān)于兩岸族譜研究的學(xué)術(shù)會(huì)議。

課題組供稿