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| − | {{Otheruses|subject=只有原文不包括注釋之《資治通鑒》|other=胡三省音注之《資治通鑒》|資治通鑒 (胡三省音注)}}
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| − | |author=司馬光
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| − | |notes={{wikipedia}}編者是古代中國北宋史學家'''[[作者:司馬光|司馬光]]'''，書名為宋神宗所定，是一部編年體的史書，共294卷，跨古代中國16個朝代，共1362年。
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| − | 原文內容連結包含句讀，原文獻中無句讀，各卷編年附上西元年相對照。有校編者校改的地方，詳見各卷卷末校改記。
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| − | ==附錄==
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| − | *[[新註資治通鑑序]]
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| − | *[[宋神宗資治通鑑序]]
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| − | *[[進書表]]
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| − | *[[獎諭詔書]]
| |
| − | *[[校勘人姓名]]
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| − |
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| − | {{PD-old}}
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| | ===[[資治通鑑]]=== | | ===[[資治通鑑]]=== |
2017년 5월 23일 (화) 13:20 판
역사 자료 텍스트의 전자적 기술에 의한 지식 관계망 구현 연구
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역사 자료 텍스트의 전자적 기술에 의한 지식 관계망 구현 연구
- 通鑑節要를 중심으로
서론
- 서론
- 본문
- 대상 자료 소개
통감절요
- 통감절요에 XML 태깅
- 결론
- 통감절요 소개
- RDF 트리플
- 중국 연표
- 참고문헌
본 위키는 윤종웅의 개인 위키입니다.
온톨로지 설계
논항
의미적 완결성을 문장을 구성하기 위하여 서술어 기능을 가지는 어휘가 자신의 자리값(valency)과 의미격 틀(θ-frame)에 따라 문장에 나타날 것을 요구하는 필수 성분이다
의미역
한 문장이 완성되기 위해 꼭 필요한 문장 성분과 그 문장 안에 있는 명사나 형용사 등의 술어가 맺고 있는 의미적 관계
본 논문에서 적용한 의미역
| 연번 |
프로퍼티 |
속성 |
내용
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| 1 |
action |
AC |
구체적인 행위를 표현함
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| 2 |
agent |
AG |
행위를 한 주체, 행동주
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| 3 |
effector |
EF |
영향주
|
| 4 |
companion |
CO |
행위를 할 때 참여한 행위자
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| 5 |
patient |
PA |
피동주, 사건에서 영향을 입는 것, 상태의 변화를 겪는 것
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| 6 |
theme |
TE |
이동체, 대상
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| 7 |
manner |
MA |
방법
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| 8 |
location |
LO |
발생위치, 처소, 장소명사와 함께 처소를 나타낸다.
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| 9 |
source |
SR |
기점, 출발점
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| 10 |
route |
RT |
경로, 지나온 경로
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| 11 |
goal |
GO |
도착점, 처소의 변화, 상태나 자격의 변화
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| 12 |
direction |
DR |
이동의 방향
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| 13 |
time |
TM |
시간과 연계
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| 14 |
instrument |
IN |
도구
|
| 15 |
cause |
CA |
원인
|
| 16 |
degree |
DE |
정도의 표현
|
| 17 |
frequency |
FR |
빈도의 표현
|
| 18 |
quantity |
QU |
수량의 표현
|
| 19 |
role |
RO |
자격, 역할의 표현
|
| 20 |
content |
CT |
내용의 표현
|
틀:Clickable button
조직-인사 아카이브는 김바로에 의해 만들어진 조직-인사 온톨로지를 기반으로 규장각한국학연구원본 《구한말 관보》과 국립중앙도서관본 《구한국 관보》의 1895년부터 1910년 근대 학교 제도 및 인사 자료를 RDF(Resource Description Framework)로 기술하였다.
본 데이터는 저작자표시-동일조건변경허락 4.0 국제 (CC BY-SA 4.0)의 조건을 따르고 있다.
데이터 모델의 상세 스펙은 OWL DOC, 모델 시각화는 VOWL, 연구논문은 Google Docs 등을 통하여 살펴볼 수 있다.
[테스트]
| 제목 |
내용
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| Last Update |
2017-04-23
|
| Number of Statements |
1,312,187
|
| Number Of Entities |
15,084
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지식 관계망 구축
인스턴스 생성
문맥 요소 태깅
대표명칭 정리
시간정보 정리
동사의 어깨번호 확인
의미역 부착의 예시
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<place id="" name="浙東">浙東</place> 지방이 <event VV="소란하다" EF="浙東">소란하였는데</event> <position id=" 安南都護">安南都護</position> <person type="" name="王式" S="王式" P="position" O="安南都護">王式</person>이 <event VV="토벌하다" AG="王式" PA="裘甫">토벌하여</event> <event VV="평정하다" AG="王式" TE=" 浙東 ">평정하였다</event>
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참고자료
通鑑節要 데이터를 보시려면 아래 링크를 클릭하세요
資治通鑑
중국 왕조 연표
중국 왕조 연표 다운로드
중국 역사 참고 자료
中国君主列表
中國君王諸子女列表
中國皇后及妃嬪列表
통감절요의 시각화
SPARQL
제도와 인사의 관계성 데이터 아카이브 SPARQL Endpoint: 바로가기
LOD는 데이터를 각각 연계하고(Linked Data), 이를 오픈된 RDF 형식으로 웹상에 개방 및 연계해서(Outlink) 상호 공유함으로써(Linked Open Data) 새로운 가치를 창출
역사와 관련된 정보를 LOD로 발행함으로써 자료간 연계가 어느 정도 이루어진다.
기존에 정형황된 데이터나 메타데이터를 중심으로 한 LOD 서비스에서 탈피하여 역사적 지식을 전달하기 위한 방법으로 행위와 상태를 중심으로한 LOD 서비스를 제공한다. 이를 위한 구체적인 방법은 국어 문법에서 사용하는 의미역 개념을 RDF 트리플 구축에 적용할 것을 제안하였다.
그러나 LOD를 통해 관련된 정보에 접근할 수는 있으나 그 정보에 대한 의미와 깊이를 파악하기에는 한계가 있다.
이를 보완하기 위한 방법으로 정제된 지식의 보고인 사전 등에서 수집한 어휘 간의 관계 즉 同義語, 反意語 등의 의미론적 연관 관계와 역사의 주체인 인물 간의 관계, 인물과 사건 등을 정밀하게 정제하여 RDF로 구축하는 것이다.
관련된 정보의 연결은 가능하나 하나의 지식으로써 연계는 요원함
제도와 인사의 관계성 데이터 아카이브 연구 서론
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사건 이벤트 데이터 온톨로지
사건 이벤트 활용모델
사건 이벤트 SPARQL 활용 예시
