周樹斌 周宇婷 施州州 李永卉,2

（1. 江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013；2. 江蘇大學(xué)圖書館 鎮(zhèn)江 212013）

1 引言

古籍作為中華文化傳承的重要載體之一，其價(jià)值日漸受到重視，作為中華古籍資源重要組成部分的中醫(yī)古籍，是我國(guó)重要的文化資源，也是中華文明貢獻(xiàn)給世界醫(yī)學(xué)界的璀璨明珠。中醫(yī)古籍是中醫(yī)理論知識(shí)的來源[1]，是中醫(yī)傳承中不可或缺的載體。雖然國(guó)內(nèi)古籍?dāng)?shù)字化的研究與實(shí)踐早在上世紀(jì)七八十年代就已經(jīng)開始[2]，取得了一定的成就，也推進(jìn)了傳統(tǒng)中醫(yī)古籍的整理與研究。但是近年來，人們對(duì)中醫(yī)古籍文獻(xiàn)資源的加工、組織與服務(wù)深度的需求加強(qiáng)，對(duì)知識(shí)本體數(shù)字化保存和應(yīng)用的要求越來越高。在文化與科技融合被高度提倡的當(dāng)下，用文化引領(lǐng)科技發(fā)展，用科技賦能文化前進(jìn)已然是大勢(shì)所趨，大數(shù)據(jù)等新興科學(xué)技術(shù)手段的廣泛應(yīng)用，為中醫(yī)古籍文獻(xiàn)的知識(shí)挖掘和研究提供了便捷可靠的工具支撐。準(zhǔn)確把握中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)中醫(yī)學(xué)、中藥學(xué)及古籍?dāng)?shù)字化研究都有一定的價(jià)值。為理清該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，本文基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)理論，結(jié)合共詞分析方法、聚類分析方法以及知識(shí)圖譜方法對(duì)中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，定量把握當(dāng)前數(shù)字人文環(huán)境下，國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化的研究現(xiàn)狀和熱點(diǎn)問題，并就今后的發(fā)展作出展望，以期從定性的層面為相關(guān)領(lǐng)域研究提供參考。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

以CNKI 的中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（網(wǎng)絡(luò)版）全文數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來源，對(duì)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化相關(guān)論文進(jìn)行檢索。以SU=“中醫(yī)古籍”*（“數(shù)據(jù)庫(kù)“+”數(shù)字化“+”數(shù)據(jù)”）為檢索式進(jìn)行專業(yè)檢索，截止2019年11月29日共檢得301 條結(jié)果，其中存在一定數(shù)量的無關(guān)文獻(xiàn)。為保證數(shù)據(jù)的真實(shí)與可靠性對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行逐條瀏覽篩選以進(jìn)行去重和剔除各類無關(guān)條目，最終得到246 篇論文作為可靠的數(shù)據(jù)來源文獻(xiàn)。

2.2 研究方法

本研究主要采用共詞分析[3]、聚類分析[4]、知識(shí)圖譜[5]等方法，對(duì)關(guān)鍵詞與發(fā)文機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，從而把握當(dāng)前國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化研究現(xiàn)狀與熱點(diǎn)。首先，對(duì)來源文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括借助文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具軟件SATI3.2、統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 并輔以人工的手段來實(shí)現(xiàn)提取高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行共詞分析和聚類分析，借助科學(xué)知識(shí)圖譜繪制工具VOS viewer 對(duì)總體關(guān)鍵詞進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化分析和聚類密度分析，將總體關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)分析得出的結(jié)果與提取分析高頻關(guān)鍵詞所得結(jié)果進(jìn)行對(duì)比印證；其次，通過可視化文獻(xiàn)分析軟件Citespace 可視化的方法對(duì)研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，借助地理信息系統(tǒng)軟件QGIS3.6 對(duì)發(fā)文機(jī)構(gòu)的地理信息進(jìn)行可視化分析。通過多種方法和軟件的結(jié)合，多維度全方位的以定量的方法對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行呈現(xiàn)，最終從定性的角度進(jìn)行分析并作出展望。

3 可視化分析

3.1 關(guān)鍵詞共詞分析

3.1.1 高頻關(guān)鍵詞預(yù)處理 使用SATI3.2 對(duì)確定的246 篇論文的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，共計(jì)關(guān)鍵詞507 個(gè)，累計(jì)詞頻為986 次。中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化研究領(lǐng)域尚處發(fā)展階段，還未成熟，故數(shù)據(jù)量較小，根據(jù)Donohue 高低頻詞分界公式不能夠很好的選取本研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞[6]，本文采用孫清蘭研究的高頻低頻詞分界標(biāo)準(zhǔn)N=（D 是指不同的關(guān)鍵詞個(gè)數(shù)）[7]，來篩選高頻關(guān)鍵詞。D為507，代入公式后N 約等于23，故可取約23 個(gè)關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞。由于統(tǒng)計(jì)樣本較小，將頻次大于等于2 的關(guān)鍵詞設(shè)為選詞范圍。對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行處理，刪除與研究熱點(diǎn)不相關(guān)的詞，如“發(fā)展、趨勢(shì)、述評(píng)、應(yīng)用”等，同時(shí)對(duì)近義詞進(jìn)行合并整理，最終確定詞頻大于5 的24 個(gè)規(guī)范高頻關(guān)鍵詞。這24 個(gè)規(guī)范關(guān)鍵詞詞頻總和為507占總詞頻的50.4%，超過知識(shí)圖譜繪制規(guī)定的27%，滿足統(tǒng)計(jì)分析的標(biāo)準(zhǔn)，表1為高頻關(guān)鍵詞和詞頻[8]。

表1 高頻關(guān)鍵詞

3.1.2 高頻關(guān)鍵詞相異矩陣 對(duì)上述規(guī)范化的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，使用SATI3.2 可直接生成共現(xiàn)矩陣、相似矩陣、相異矩陣等多種形式的關(guān)鍵詞矩陣。為保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性與科學(xué)性，方便后續(xù)統(tǒng)計(jì)，使用SATI3.2 構(gòu)建24*24 的高頻關(guān)鍵詞相異矩陣（表2）進(jìn)行分析。相異矩陣中高頻詞交叉線的數(shù)值越大，說明高頻詞之間的關(guān)聯(lián)性越小，反之關(guān)聯(lián)性則越大[9]。

表2 高頻關(guān)鍵詞相異矩陣（部分）

3.2 高頻關(guān)鍵詞聚類分析

聚類分析方法主要是對(duì)多變量（關(guān)鍵詞）進(jìn)行分類，在沒有先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上，以變量間關(guān)系遠(yuǎn)近為標(biāo)準(zhǔn)，得出分類結(jié)果[10]。將獲得的相異矩陣導(dǎo)入SPSS，在“系統(tǒng)聚類”中選擇“Ward 法”和“Euclidean 距離”，通過聚類分析高頻關(guān)鍵詞得到樹狀圖如圖1所示。對(duì)圖1的聚類結(jié)果進(jìn)行細(xì)粒度的劃分，除去“中醫(yī)古籍”及“古籍?dāng)?shù)字化”兩個(gè)關(guān)鍵詞所代表的主體研究領(lǐng)域外，將其余22 個(gè)關(guān)鍵詞聚類后分為五個(gè)類團(tuán)，第一類團(tuán)包含：圖書館、古籍保護(hù)；第二類團(tuán)包含：地方醫(yī)籍、數(shù)字化技術(shù)；第三類團(tuán)包含：本體、詞表、知識(shí)服務(wù)、中醫(yī)、知識(shí)庫(kù)；第四類團(tuán)包含：數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)案；余下部分為第五類團(tuán)，由于其關(guān)鍵詞較多，將其進(jìn)一步細(xì)分為四個(gè)子類團(tuán)，分別為：（1）古籍整理、利用；（2）古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)、黃帝內(nèi)經(jīng)、中醫(yī)文獻(xiàn)、檢索；（3）癥候、證治規(guī)律；（4）數(shù)字化建設(shè)、中醫(yī)信息、元數(shù)據(jù)。通過對(duì)五個(gè)類團(tuán)關(guān)鍵詞內(nèi)在屬性的把握將五個(gè)類團(tuán)依次概括為圖書館與古籍保護(hù)研究、地方醫(yī)籍與數(shù)字化技術(shù)研究、中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域本體與知識(shí)服務(wù)研究、中醫(yī)醫(yī)案的數(shù)據(jù)挖掘研究、中醫(yī)古籍整理與數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建研究（包括古籍整理與利用研究、中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)研究、癥候與治證規(guī)律研究和元數(shù)據(jù)方法研究）。

圖1 中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域研究高頻關(guān)鍵詞聚類分析樹狀圖

3.3 總體關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜分析

前兩節(jié)主要是基于高頻關(guān)鍵詞的分析來把握中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化的研究熱點(diǎn)脈絡(luò)，本節(jié)則從全局出發(fā)通過對(duì)246 篇文獻(xiàn)的總體關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，以更全面的角度把握研究熱點(diǎn)和現(xiàn)狀，與共詞分析和聚類分析得出的結(jié)果相印證，提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。利用科學(xué)知識(shí)圖譜繪制工具VOS viewer 構(gòu)建知識(shí)圖譜，VOS viewer 以色彩差異性來表示各聚類的重要性差異，以密度視圖來揭示學(xué)科領(lǐng)域研究的重點(diǎn)與熱點(diǎn)。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖中，節(jié)點(diǎn)被分為不同聚類族，各節(jié)點(diǎn)顏色和其所屬聚類族一致，這樣就可以快速地發(fā)現(xiàn)和觀察各聚類族[11]。通過VOS viewer 的關(guān)鍵詞密度視圖可直觀地反映各高頻詞間的共現(xiàn)頻次密度，若兩個(gè)關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次越高，其聯(lián)系則越緊密，相關(guān)性更高，這樣具有高度相關(guān)性的高頻詞就被聚合起來，從而形成一個(gè)類團(tuán)。在關(guān)鍵詞密度視圖里，各節(jié)點(diǎn)大小表示兩關(guān)鍵詞間的耦合強(qiáng)度，節(jié)點(diǎn)間距反映對(duì)象間的相似度，節(jié)點(diǎn)間距越小說明相似度越高，反之相似性越低[12]。

通過VOS viewer 對(duì)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和聚類分析，設(shè)定共現(xiàn)關(guān)系強(qiáng)度規(guī)范化方式為L(zhǎng)inLog/modularity，分辨參數(shù)、聚類成員最少數(shù)目分別為1 和5，形成中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可視化圖譜和關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類密度可視化圖譜如圖2所示。從圖譜中可以看到，以“中醫(yī)古籍”和“古籍?dāng)?shù)字化”即以“中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化”為核心形成了多個(gè)重要的研究方向，通過歸納發(fā)現(xiàn)其中中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化建設(shè)、中醫(yī)文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)標(biāo)引與檢索、中醫(yī)領(lǐng)域本體及中醫(yī)古籍知識(shí)庫(kù)和知識(shí)服務(wù)、中醫(yī)信息的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)檢索、醫(yī)案數(shù)據(jù)挖掘、地方及特色中醫(yī)典籍的數(shù)字化、圖書館和古籍保護(hù)等研究區(qū)域較為矚目，同時(shí)，各研究方向也各自形成了相關(guān)性的研究熱點(diǎn)，這與3.2 的分析結(jié)果基本吻合，這些研究熱點(diǎn)共同深化了對(duì)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域的相關(guān)研究，推進(jìn)了國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域研究基本范式格局的形成。

圖2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)及聚類密度知識(shí)圖譜

3.4 研究機(jī)構(gòu)分析

通過分析文獻(xiàn)作者的所屬機(jī)構(gòu)，可了解國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域研究的核心機(jī)構(gòu)[13]。使用Citespace 進(jìn)行分析，得到國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化研究的核心機(jī)構(gòu)如圖3所示。通過對(duì)圖3進(jìn)行分析可以看出，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院是最主要的研究機(jī)構(gòu)，其下屬機(jī)構(gòu)中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所在整個(gè)核心機(jī)構(gòu)中占據(jù)主導(dǎo)，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)醫(yī)史文獻(xiàn)研究所也很突出。此外，國(guó)內(nèi)中醫(yī)藥院校的圖書館或研究所等圖書情報(bào)機(jī)構(gòu)也是領(lǐng)域內(nèi)主要的研究機(jī)構(gòu)，其中南京中醫(yī)藥大學(xué)圖書館表現(xiàn)最為突出。通過分析核心機(jī)構(gòu)間的合作，可發(fā)現(xiàn)各機(jī)構(gòu)的合作目前仍停留在地緣性的合作范疇之內(nèi)，這說明領(lǐng)域內(nèi)的研究相對(duì)缺乏合作，研究相對(duì)比較分散。

圖3 核心機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

對(duì)每篇論文的發(fā)文機(jī)構(gòu)進(jìn)行定位并統(tǒng)計(jì)其地理經(jīng)緯度坐標(biāo)，將地理數(shù)據(jù)導(dǎo)入QGIS3.6 中進(jìn)行地理信息可視化展示如圖4所示，左圖為研究機(jī)構(gòu)分布圖，右圖為相應(yīng)的熱力圖。通過圖4左圖可以較為直觀觀察在全國(guó)范圍內(nèi)各地區(qū)機(jī)構(gòu)在中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域的發(fā)文情況，不難看出，相關(guān)研究機(jī)構(gòu)多是集中在東部地圖，西部地區(qū)明顯遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于東部地區(qū)，而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯優(yōu)于西部地區(qū)，因此在一定程度上可以認(rèn)為地區(qū)研究能力與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是相適應(yīng)的。以發(fā)文數(shù)量作為熱力的計(jì)算依據(jù)，通過圖4右側(cè)的熱力圖可以更為直觀地看出，北京及江蘇地區(qū)是最主要的研究區(qū)域，其中北京地區(qū)是最重要的核心地區(qū)，這是因?yàn)轭I(lǐng)域內(nèi)的主導(dǎo)機(jī)構(gòu)中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院位于北京，具有其它地區(qū)所不能比擬的發(fā)文量達(dá)上百篇，而排名第二的江蘇地區(qū)僅40 篇。

圖4 研究機(jī)構(gòu)地區(qū)分布和熱力圖

4 研究?jī)?nèi)容分析

4.1 中醫(yī)古籍資源元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)研究

中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化研究應(yīng)聚焦中醫(yī)古籍資源本身。中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化所面向的古籍資源，從內(nèi)容上來看，包含了本草醫(yī)藥古籍、養(yǎng)生古籍、中醫(yī)食療古籍、氣功古籍、古天文醫(yī)學(xué)古籍、以及針灸古籍等多種內(nèi)容形式的中醫(yī)古籍；除傳統(tǒng)漢醫(yī)古籍外，還囊括了各少數(shù)民族醫(yī)藥古籍，如藏醫(yī)古籍、回醫(yī)古籍、云南少數(shù)民族醫(yī)藥古籍、傣醫(yī)古籍、維吾爾族醫(yī)藥古籍、蒙醫(yī)藥古籍、貴州民族古籍等；同時(shí)兼具地方中醫(yī)古籍研究特色，如巴蜀地區(qū)醫(yī)學(xué)古籍、新安醫(yī)學(xué)古籍、嶺南醫(yī)學(xué)古籍、河?xùn)|醫(yī)學(xué)古籍、漢喃醫(yī)學(xué)古籍等。中醫(yī)古籍種類繁多，內(nèi)涵豐富，尤其地區(qū)醫(yī)籍，當(dāng)前西部地區(qū)的中醫(yī)古籍發(fā)掘潛力巨大，對(duì)中醫(yī)古籍資源本身進(jìn)行細(xì)粒度的研究必然會(huì)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

鑒于中醫(yī)古籍資源的豐富性、多樣性，制定統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)十分必要。人們要對(duì)海量的古籍文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判別與選取，良好的數(shù)據(jù)規(guī)范是人們可以充分利用數(shù)據(jù)的前提，建立中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、文本格式標(biāo)準(zhǔn)和元數(shù)據(jù)規(guī)范在中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化領(lǐng)域的重要性也就不言而喻。如何對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)引決定了如何對(duì)其進(jìn)行檢索和利用，越來越多的研究者開始關(guān)注文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)標(biāo)引與著錄規(guī)則如何適應(yīng)數(shù)字化發(fā)展問題[14]，如丁侃等探討了中醫(yī)古籍圖像標(biāo)引的基本方案，分析探討了古籍信息、版本信息和圖像本體三種元數(shù)據(jù)[15]；趙陽等探討了中醫(yī)文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)前提，對(duì)中醫(yī)藥文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)的著錄對(duì)象進(jìn)行界定并對(duì)中醫(yī)文獻(xiàn)元數(shù)據(jù)的必要性進(jìn)行了分析[16]；劉梨等對(duì)中醫(yī)古籍四大經(jīng)典中醫(yī)護(hù)理文獻(xiàn)進(jìn)行了整理并建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)[17]。

4.2 中醫(yī)古籍的知識(shí)組織研究

近年來，本體建模、資源描述框架RDF 等語義網(wǎng)技術(shù)的研究形成了熱潮[18]，這些技術(shù)方法可以從知識(shí)層面對(duì)中醫(yī)古籍資源進(jìn)行有效地組織，為該領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)組織提供強(qiáng)有力的工具支撐。當(dāng)前中醫(yī)古籍的知識(shí)組織研究多是嘗試構(gòu)建領(lǐng)域本體，進(jìn)行中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字資源語義關(guān)聯(lián)方面的探索，如丁侃等提出構(gòu)建中醫(yī)文獻(xiàn)與人物本體，將中醫(yī)學(xué)術(shù)傳承的脈絡(luò)方案進(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用本體對(duì)異構(gòu)中醫(yī)藥古籍資源的元數(shù)據(jù)方案統(tǒng)一進(jìn)行語義化處理，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)間的資源聚合[19]；李明等使用領(lǐng)域本體進(jìn)行中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的語義擴(kuò)展，從而提高中醫(yī)古籍文獻(xiàn)查全率和查準(zhǔn)率[20]。這些研究在一定程度上填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍本體構(gòu)建和語義關(guān)聯(lián)研究的空白，拓展了領(lǐng)域內(nèi)的研究方法，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

4.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)古籍中的應(yīng)用研究

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)古籍的價(jià)值可以進(jìn)行充分揭示。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日漸成熟和廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等在人文科學(xué)研究領(lǐng)域得到了比較廣泛的應(yīng)用。一方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為中醫(yī)古籍的內(nèi)容挖掘提供了方法上的拓展和創(chuàng)新，還可以從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)掘蘊(yùn)含的規(guī)律和模式。另一方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身也伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展不斷延伸進(jìn)步，相關(guān)算法日漸成熟。目前相關(guān)研究主要包括通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析中醫(yī)古籍文獻(xiàn)中的用藥規(guī)律、對(duì)病名源流進(jìn)行考辨、研究藥方組配等。例如，雷亞玲等通過建立古籍文獻(xiàn)及名老中醫(yī)郁病診治數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)古籍文獻(xiàn)及名老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的郁病用藥規(guī)律進(jìn)行挖掘和分析[21]；邢益濤使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)古籍的不育癥病名源流進(jìn)行考辨[22]；譚子虎等通過對(duì)中醫(yī)古籍的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了對(duì)痙病病名源流的考辨[23]；陳茲滿等運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)中醫(yī)古籍眼科點(diǎn)眼方劑的用藥規(guī)律進(jìn)行了分析[24]；陳廣坤等基于對(duì)中醫(yī)古籍方劑的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了養(yǎng)發(fā)育發(fā)藥物組配研究[25]。

4.4 中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建研究

中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)是中醫(yī)古籍在數(shù)字時(shí)代的重要載體，也是當(dāng)代使用中醫(yī)古籍的重要途徑，已取得一定的成績(jī)[26]。當(dāng)前國(guó)內(nèi)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模種類已較為豐富，有綜合數(shù)據(jù)庫(kù)如中國(guó)基本古籍庫(kù)、龍語翰堂典籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)、文淵閣四庫(kù)全書電子版、愛如生系列數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)學(xué)寶典等綜合性數(shù)據(jù)庫(kù)；有專門數(shù)據(jù)庫(kù)如中華醫(yī)典、中國(guó)中醫(yī)古籍總目、金圖國(guó)際中醫(yī)藥古籍資料庫(kù)、黃帝內(nèi)經(jīng)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)等專門數(shù)據(jù)庫(kù)；有以病癥進(jìn)行分類的病癥專題數(shù)據(jù)庫(kù)，如痹癥、腎病、肺病、冠心病等病癥的專題數(shù)據(jù)庫(kù)；還有醫(yī)學(xué)人物的專題數(shù)據(jù)庫(kù)，如華佗、孫思邈等的專門數(shù)據(jù)庫(kù)；更有打造民族特色、地方特色的數(shù)據(jù)庫(kù)及名老中醫(yī)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)等。根據(jù)用戶需求的多樣化，已有的數(shù)字平臺(tái)大多可以網(wǎng)頁端、移動(dòng)端、微信端并舉，如經(jīng)典古籍庫(kù)，作為全球首個(gè)大型隨身古籍庫(kù)，涵蓋經(jīng)史子集各部1 165 種書，收錄古籍均為經(jīng)典權(quán)威點(diǎn)校本，并提供全文檢索和在線閱讀，以及聯(lián)機(jī)字典、紀(jì)年換算等工具。如今，中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建日趨注重對(duì)知識(shí)服務(wù)的提供，由數(shù)據(jù)庫(kù)向知識(shí)庫(kù)方向轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)也就越發(fā)凸顯。

5 存在的問題與展望

美國(guó)學(xué)者John Unsworth 教授認(rèn)為，數(shù)字人文改變了人文知識(shí)的發(fā)現(xiàn)、標(biāo)注、比較、引用、取樣、闡述與呈現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)人文研究、教學(xué)升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展[27]。但是，數(shù)字人文的關(guān)鍵是以“數(shù)字”輔助“人文”，而不是以“數(shù)字”替代“人文”[28]。因此，必須充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)在人文領(lǐng)域研究的工具性作用，從數(shù)字時(shí)代出發(fā)考慮重構(gòu)人文知識(shí)脈絡(luò)和內(nèi)容，從全新的技術(shù)角度去構(gòu)建當(dāng)代中醫(yī)知識(shí)系統(tǒng)和認(rèn)知方式。如今中醫(yī)古籍研究迎來了新的發(fā)展空間，新興的數(shù)字技術(shù)可以滿足人們對(duì)中醫(yī)古籍文獻(xiàn)資源的加工、組織與服務(wù)的深度需求，海量且十分寶貴的中醫(yī)古籍可以得到更好的開發(fā)利用，中醫(yī)學(xué)、中藥學(xué)研究應(yīng)用的深度和廣度也必然在此背景下不斷延伸。

5.1 多元化的中醫(yī)古籍元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范趨于統(tǒng)一

盡管學(xué)界已對(duì)中醫(yī)古籍元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了一定探討，但尚未進(jìn)行有效的分類與標(biāo)引，各機(jī)構(gòu)間的研究多獨(dú)立分散，缺乏真正統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。目前，大多數(shù)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)仍處于非結(jié)構(gòu)化的無組織狀態(tài)，導(dǎo)致了豐富的資源不能被很好的利用。因此，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范必然是今后的發(fā)展方向。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與完善，古籍整理研究范式也在發(fā)生重大變革，版本識(shí)別、目錄、?？?、訓(xùn)詁等傳統(tǒng)研究方法與手段具有一定的局限性。在當(dāng)前環(huán)境下，對(duì)中醫(yī)古籍進(jìn)行科學(xué)規(guī)范的整理是更好利用中醫(yī)古籍的關(guān)鍵所在，今后關(guān)于中醫(yī)古籍元數(shù)據(jù)標(biāo)引和檢索的研究還會(huì)不斷發(fā)展，多元化的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范逐漸趨于統(tǒng)一，相信最終會(huì)形成真正可以為各界所認(rèn)可和遵循的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，為構(gòu)建中醫(yī)古籍資源結(jié)構(gòu)化知識(shí)體系提供支撐。

5.2 以語義網(wǎng)技術(shù)驅(qū)動(dòng)中醫(yī)古籍領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)組織

當(dāng)前中醫(yī)古籍領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)組織研究通常是借鑒其他領(lǐng)域內(nèi)本體和語義關(guān)聯(lián)的模型，尚未形成一個(gè)較為成熟的中醫(yī)古籍資源語義描述規(guī)范。在語義發(fā)布層面，中醫(yī)古籍關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集和本體建模大多仍是以手工的方式完成，這就給在大數(shù)據(jù)環(huán)境下中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)的處理帶來了巨大的挑戰(zhàn)；在研究?jī)?nèi)容層面，仍停留在對(duì)中醫(yī)古籍書目進(jìn)行研究的層面，未能實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)部知識(shí)結(jié)構(gòu)的充分揭示。以語義網(wǎng)技術(shù)進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)中醫(yī)古籍領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)組織已成為領(lǐng)域內(nèi)的迫切需要，今后的發(fā)展方向應(yīng)是由粗粒度的文獻(xiàn)研究層面向細(xì)粒度的知識(shí)單元層面轉(zhuǎn)變，將語義網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到中醫(yī)古籍文獻(xiàn)內(nèi)容層面的研究與開發(fā)中，對(duì)全文內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)關(guān)聯(lián)組織，從而充分揭示中醫(yī)古籍的內(nèi)涵，降低使用門檻。通過語義網(wǎng)技術(shù)整合異構(gòu)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字資源，鏈接領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)孤島，避免資源的重復(fù)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)聚合，為中醫(yī)古籍的知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供前提和保障，進(jìn)一步提高資源的開放共享。

5.3 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深化對(duì)中醫(yī)古籍的內(nèi)容揭示

現(xiàn)階段的研究對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)方劑等領(lǐng)域進(jìn)行了有益的探索，但還存在著一定程度的不足。一方面，中醫(yī)古籍由于年代和地域差異性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中普遍存在詞語混淆現(xiàn)象，面對(duì)這樣的情況，有時(shí)并不能準(zhǔn)確挖掘出所需信息；另一方面，當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)古籍研究的應(yīng)用上多是范圍上的定位，而非真正意義上的精確定位。因此，在中醫(yī)古籍研究中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在算法層面有待進(jìn)一步改進(jìn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與中醫(yī)古籍研究也有待進(jìn)一步融合提高。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)參與中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化必將拓展研究的深度與廣度，激發(fā)海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的潛在價(jià)值，為中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字資源的智能化變革提供強(qiáng)力的技術(shù)支撐，成為今后發(fā)展過程中一項(xiàng)極為重要的輔助技術(shù)工具。

5.4 打造以知識(shí)服務(wù)為導(dǎo)向的中醫(yī)古籍知識(shí)庫(kù)平臺(tái)

目前中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)種類多樣，但大多仍停留文獻(xiàn)服務(wù)層面而非知識(shí)服務(wù)層面，缺乏深層次的知識(shí)挖掘與知識(shí)分析，難以形成領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)和知識(shí)的共享，對(duì)學(xué)科研究與發(fā)展的影響有一定局限性。打造以知識(shí)服務(wù)為導(dǎo)向的中醫(yī)古籍知識(shí)庫(kù)已成為領(lǐng)域內(nèi)的現(xiàn)實(shí)所需，對(duì)于中醫(yī)古籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)的使用，用戶更希望直接實(shí)現(xiàn)對(duì)中醫(yī)、中藥知識(shí)的獲取和利用，而非對(duì)中醫(yī)文獻(xiàn)的簡(jiǎn)單查找，故今后應(yīng)以知識(shí)服務(wù)為導(dǎo)向，使數(shù)據(jù)庫(kù)的開發(fā)向知識(shí)庫(kù)方向發(fā)展。中醫(yī)古籍知識(shí)庫(kù)的建設(shè)需要依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)多元化的資源進(jìn)行知識(shí)挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)從顯性信息到隱形知識(shí)的提取和升華，結(jié)合本體及語義關(guān)聯(lián)技術(shù)對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)在的知識(shí)進(jìn)行組織關(guān)聯(lián)，輔以規(guī)范的元數(shù)據(jù)標(biāo)引與檢索規(guī)則，使得數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)，從而形成規(guī)范化、系統(tǒng)化的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)中醫(yī)古籍更為深層次的開發(fā)和利用。

6 結(jié)語

中國(guó)中醫(yī)古籍?dāng)?shù)字化工作經(jīng)過多年的發(fā)展，取得了令人欣喜的成績(jī)，這些成果很大程度上改善和促進(jìn)了傳統(tǒng)的研究與應(yīng)用，讓中醫(yī)古籍在文化傳承與學(xué)術(shù)研究方面獲得了更好的發(fā)展。隨著時(shí)代的發(fā)展，通過引入越來越多的數(shù)字人文領(lǐng)域的技術(shù)方法如GIS 技術(shù)、數(shù)字感知技術(shù)、知識(shí)圖譜技術(shù)、5G 技術(shù)等，可以為中醫(yī)古籍研究與開發(fā)帶來全新的生命與活力。