[中图分类号]G203[文献标识码]A［文章编号]1003-2711（2025）05-0039-04
黄河作为中华民族的母亲河，其沿岸物质文化遗产是华夏文明演进的重要见证。从仰韶文化遗址到明清古渡口，从龙门石窟石刻到陕北窑洞建筑群，这些物质文化遗产承载着历史记忆、工艺技术与民族精神，具有不可替代的历史价值与文化内涵。黄河文化是指黄河流域人民在长期的社会实践中所创造的物质财富和精神财富的总和[1]。黄河文化遗产种类繁多，主要包括历史遗迹、古代文明、社会习俗、故事传说、地域文化等物质文化遗产和非物质文化遗产，是华夏文明发展历程中的重要组成部分[2]，是中华优秀传统文化的源头和核心部分[3]，具有重要的保护传承弘扬价值。然而，随着时间推移与环境变迁，部分遗产面临自然损毁、人为破坏等风险，传统以文字记录、实物保护为主的方式存在信息碎片化、共享性差等局限。人工智能与大数据技术的发展为文化遗产数字化保护提供了新路径，多模态数据整合能够更全面、立体地呈现遗产特征，成为该领域亟待深人挖掘的核心研究范畴。
一、构建黄河物质文化遗产多模态知识图谱的必要性和可行性
（一）国家出台系列政策大力支持黄河文化遗产保护与传承
近年来，习近平多次强调要深人挖掘黄河文化时代价值，系统保护文化遗产，弘扬黄河文化。国家层面密集出台包括《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》等在内的一系列规划文件，逐步构建起“ 1+N+X′′ 政策体系。特别是2023年《中华人民共和国黄河保护法》的施行，为黄河文化保护提供了坚实的法治保障。
（二）知识图谱技术为保护传承黄河文化遗产提供重要手段
2022年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》，要求建设国家文化大数据体系与中华文化数据库。知识图谱作为结构化知识库，能有效整合文物领域多源异构数据（本体、环境、文献、研究等），利用自然语言处理、大数据分析等技术进行数据组织管理，满足多样化的知识表达与呈现需求。知识图谱凭借其可视化的知识表达、通过可扩展的特性，极大地促进了数字人文领域信息资源的知识组织和利用[4，为黄河文化遗产保护传承赋能。
二、黄河物质文化遗产多模态知识图谱的内涵与架构
（一）多模态知识图谱的内涵
多模态数据是一种结合了视觉、听觉和文本等多种信息源的数据类型[5]，黄河物质文化遗产多模态知识图谱是将与黄河流域物质文化遗产相关的文本、图像、音频、视频、三维模型等Otj51x7CsK9NUVg/XYk0+gOJP4NuqcsAG9H/mwUhb3k=多源异构数据，通过语义关联聚合形成的知识结构网络。其核心特征体现为三个层面：在数据融合层面，借助跨模态融合技术打破文本描述、影像资料、空间信息等不同类型数据间的壁垒，实现语义互通，如将古建筑的文字记载与三维扫描模型进行语义关联；在时空维度层面，融人地理信息系统（GIS）数据与考古年代测定信息，对遗产的地理分布、历史时期等内容进行结构化表达，清晰呈现遗产在时间与空间维度上的演变脉络；在关系构建层面，构建跨模态实体关系的语义映射机制，精准描述遗产实体间复杂联系，如通过文本与图像数据的融合，揭示建筑风格与特定历史事件、工艺技术与地域文化之间的深层关联。
（二）图谱的顶层架构设计
1.数据层
黄河物质文化遗产构成多模态数据富矿。文本数据包含考古发掘报告、历史文献、地方志、学术研究成果等，是遗产历史背景与文化内涵的重要载体。视觉数据通过无人机倾斜摄影、高清文物扫描、三维激光建模等技术获取，精准呈现遗产的外观形态与细节特征。时空数据则整合GIS地理信息系统数据、碳十四测年数据、遥感影像分析结果等，确定遗产的地理位置与时间坐标。为确保数据规范性与可用性，需制定统一的元数据模型，明确数据采集格式、命名规则与质量校验流程。
2.逻辑层
本体模型构建是模式层的核心任务。基于黄河物质文化遗产的特点，设计包含核心概念、属性、关系体系的三元组结构。核心概念涵盖遗产类型、工艺特征、历史时期等；属性包括材质、尺寸、保护等级、建造年代等；关系体系则涉及所属地域、建造年代、文化渊源、功能用途等关联关系。viW7QPSJ0E9JOQmEAdCbvzfFu/akMmKzV7tUNqM4NFY=同时，建立精细化的多模态实体分类体系，以古建筑为例，可进一步细分为民居、庙宇、桥梁、城墙等类别，并明确各层级之间的从属与关联关系，为知识的有序组织与高效检索奠定基础。
3.应用层
应用层紧密围绕实际需求设计典型场景。智能检索功能支持用户通过文本关键词、图像特征、语音指令等多种方式查询遗产信息，用户上传一张古建筑局部雕刻图像，系统可基于图谱实现跨模态语义检索，反馈包含该雕刻风格的相关遗产信息。虚拟展示利用VR和AR技术结合图谱数据，为用户提供沉浸式的遗产体验，如通过VR设备重现古代建筑的建造过程与使用场景。遗产演化分析通过挖掘图谱中遗产的时空演变规律，辅助文化遗产保护决策，如预测特定区域古建筑因环境变化可能面临的风险。此外，设计开放API与可视化交互界面，便于与其他文化遗产管理系统、旅游服务平台等进行集成，提升图谱的应用价值与服务范围。
三、黄河物质文化遗产多模态知识图谱构建方法
（一）多模态数据采集与预处理
1.数据采集策略
文本数据采集通过文献数据库检索、实地调研访谈、古籍数字化扫描等方式获取；视觉数据采集运用无人机倾斜摄影技术对古建筑群、遗址进行全景建模，采用高清文物扫描仪获取文物细节纹理，利用三维激光扫描技术赋能建筑结构精密测绘；时空数据采集借助GPS定位设备确定遗产地理坐标，结合遥感影像分析获取周边环境信息，并通过考古年代测定技术确定遗产时间信息。
2.预处理技术
在构建面向多模态数据的知识图谱时，数据预处理与特征提取是一个精细且关键的环节[6]，对采集的数据进行系统性清洗，通过数据查重算法去除重复记录，利用数据插值、填充模型处理缺失值。针对跨模态数据，通过时间戳对齐视频与音频数据，确保声音与画面同步；利用地理坐标匹配图像与GIS数据，实现空间位置的精准对应。同时，对图像进行降噪、增强处理，对文本进行分词、词性标注等预处理，为后续知识抽取与融合提供高质量数据基础。
（二）知识抽取与融合
1.多模态实体识别与关系提取
在文本数据处理中，采用命名实体识别（NER）技术，结合预训练语言模型（BERT）提取遗产名称、历史人物、时间地点、工艺技术等实体；在图像/视频数据处理方面，运用YOLO、FasterR-CNN等目标检测算法识别文物特征（如纹饰、造型）与建筑结构。自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）的融合实现建筑图文一史实的跨模态智能，如从古建筑图像中识别出的建筑风格特征，关联到文本中记载的对应历史时期建筑工艺发展事件，挖掘实体间的潜在联系。
2.知识融合与冲突消解
利用基于余弦相似度、深度学习的实体对齐算法，消除多源数据中同一实体的重复或歧义表述。例如，对同一古建筑在不同文献中不同名称的识别，可以通过语义相似度计算实现实体统一。构建“遗产一时间一空间”三维关联网络，整合时空知识，将遗产的建造时间、地理位置、历史变迁等信息进行关联，确保图谱中信息的一致性与准确性。当出现数据冲突时，采用投票机制、专家决策等方式进行冲突消解，保证知识图谱的可靠性。
（三）图谱构建与多模态表示学习
1.图数据模型构建
Neo4j作为一种功能强大的图数据库，与RDF格式的数据结构具有天然的契合性[7。选用Neo4j图数据库作为存储架构，利用其高效的图查询与遍历功能，实现知识图谱的存储与管理。当有新的考古发现、研究成果或数据采集时，能够进行增量式知识插人。插人过程中，人工审核与算法验证结合的方式能够确保更新数据的可靠性。例如，新发现的文物信息需经考古专家审核后，再通过算法验证其与已有图谱数据的关联性，无误后进行数据插入。
2.多模态表示学习算法
采用Transformer架构整合文本与图像语义，通过多头注意力机制实现跨模态特征的深度融合，使模型能够捕捉不同模态数据间的语义关联。运用时序图网络（TGN）、时空图神经网络（ST—GNN）处理遗产的时间序列与空间分布数据，将遗产信息映射为低维向量表示，为知识推理与应用提供支持。例如，运用TGN分析遗产在不同历史时期的形态变化，运用ST一GNN挖掘遗产空间分布Qnl6+yleSsWqj5U4fLPgIg==与地理环境、文化交流之间的关系。
（四）图谱验证与优化
1.质量评估指标
从实体覆盖率、关系准确率、跨模态一致性等维度建立评估体系。实体覆盖率通过计算图谱中已收录遗产实体数量与实际存在遗产实体数量的比例，衡量图谱涵盖遗产实体的完整性；关系准确率通过人工抽样检查与自动验证相结合的方式，评估实体间关系描述的正确性；跨模态一致性通过对比不同模态数据对同一实体描述的相符程度，检验图谱中多模态数据的一致性。
2.优化策略
建立人工校验与机器学习结合的纠错机制，邀请考古学、历史学、计算机科学等领域专家对图谱关键信息进行审核，同时利用机器学习算法对大规模数据进行自动校验。根据用户反馈与应用场景需求，定期对图谱进行迭代更新，如针对用户在智能检索中提出的新需求，优化图谱的语义检索功能，不断提升图谱质量与实用性。
四、黄河物质文化遗产多模态知识图谱的应用场景
（一）文化遗产智能检索与推荐
基于多模态知识图谱的智能检索系统支持用户以多种方式查询遗产信息。用户既可以输入“宋代黄河流域瓷窑遗址”等文本关键词，也可以上传某瓷器残片图像。系统通过跨模态语义检索，在图谱中匹配相关遗产信息，并以图文并茂的形式反馈结果。同时，用户的历史查询、浏览行为能为其获得图谱中关系网络的个性化遗产资源推荐。若用户多次查询龙门石窟相关信息，系统就可推荐与之风格相似的其他石窟遗产，或关联的历史文化事件、艺术作品等内容，提升用户对文化遗产的认知，激发其主动探索意愿。
（二）遗产数字化展示与活化
利用多模态知识图谱的时空脉络可视化功能，将黄河物质文化遗产的演变历史以动态地图、时间轴等形式呈现。在动态地图上展示不同历史时期黄河流域古城的兴衰变迁，结合时间轴呈现对应时期的文化、经济背景，直观展示遗产的发展脉络。结合AR和VR技术，用户可沉浸式体验古建筑的内部结构、历史场景的复原。如通过AR设备，用户在实地参观古建筑时，可叠加显示建筑的历史原貌、建造工艺解析等信息；通过VR设备，展现出虚实结合的交互式的文化展示空间，构建一种虚中有实、实中有虚的文化生态环境[8]。用户能够穿越时空，体验古代祭祀、商贸等活动场景，实现文化遗产的创新性活化利用，推动文化传播与传承。
（三）遗产保护与研究辅助
在遗产保护方面，知识图谱能够挖掘遗产的脆弱性关联。古建筑材质、地理位置与自然灾害之间关系的分析，为遗产风险预警提供依据，从而提前制定针对性的保护措施。在学术研究方面，知识图谱驱动的跨领域关联分析能够帮助学者发现文化遗产与经济、社会、环境等领域的潜在联系。例如，研究黄河流域古渡口遗址与古代商贸路线、区域经济发展之间的关系，为黄河文化研究提供新视角与方法，促进多学科交叉研究的发展。
五、结语
本文构建了黄河物质文化遗产多模态知识图谱的理论框架与技术体系，突破传统单模态数据处理局限，实现多源异构数据的语义融合与时空整合，为文化遗产数字化领域提供了新的解决方案。未来研究可聚焦跨模态知识推理与预测模型优化，提升图谱对遗产演变趋势的预测能力；探索知识图谱与区块链技术的融合，实现遗产数据的可信共享与版权保护；完善多模态数据隐私保护机制，平衡数据开放与隐私安全的关系，进一步推动黄河物质文化遗产数字化保护与传承事业的发展。
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