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大模型驱动的黑龙江省非遗知识图谱构建及其与民族-环境要素的空间关联研究

作者：待补充 单位：待补充 日期：2026年3月

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摘要

非物质文化遗产作为人类文明的重要载体，其数字化保护与传承已上升为文化强国建设的国家战略。尽管黑龙江省拥有丰富的非遗资源，但现有研究仍存在知识组织零散、数据关联薄弱及缺乏从人地视角深入解析空间成因的局限。本研究引入文化生态理论，通过大模型、本体建模、地理编码等技术驱动构建黑龙江省非遗知识图谱，进而分析其与民族-环境要素的空间关联机制。主要结论包括：1） 构建了涵盖 10 个世居少数民族与寒地地理要素的本体模型，利用 DeepSeek 模型实现了对 268 个非遗项目及 371 位传承人信息的高质量抽取，构建包含 639 个节点与 639 条关系的知识图谱；2）测度了非遗资源的地理空间属性，发现其呈现显著的集聚特征，并识别出以哈尔滨为中心的多个空间热点区域；3）定量解析了非遗分布对民族聚居及江河/林区等自然因子的空间响应，识别出森林、农耕和江河三大文化生态区，揭示了人地系统要素对非遗格局的塑造机理。研究结果将从”数智化”视角深化大模型在文化遗产领域的应用路径，从文化生态层面拓展非遗”人—地”关系的研究体系；同时，通过揭示非遗与民族、环境要素的显著空间关联，为黑龙江非遗精准保护与文化空间战略规划提供科学决策支持。

关键词：非物质文化遗产；知识图谱；大语言模型；人地系统；空间关联；黑龙江省

1. 引言

非物质文化遗产是人类文明的活态载体，是民族精神和文化认同的重要体现。党的二十大报告明确提出实施国家文化数字化战略，非遗数字化保护已成为文化强国建设的重要内容 [@NNJSH2A9]。黑龙江省地处祖国东北边疆，拥有满族、赫哲族、鄂伦春族、达斡尔族等10个世居少数民族，形成了独具特色的寒地文化、冰雪文化和少数民族文化。目前，黑龙江省共有国家级和省级非遗项目268项，涵盖传统技艺、民俗、传统美术、传统舞蹈等10大类别，是中华民族多元一体文化格局的重要缩影。然而，当前黑龙江非遗保护面临诸多挑战：数据分散问题突出，非遗信息散见于各类名录、文档和数据库中，缺乏系统性知识组织 [@FYB5RXLC]；语义缺失现象严重，非遗项目间的关联关系未被充分挖掘，难以支撑深度分析和智能应用；更为重要的是，空间关联问题尚未解决，非遗项目与地理环境、民族文化之间的空间关系尚未得到系统阐释。这些问题相互交织，严重制约了黑龙江非遗数字化保护的深入发展。

针对上述挑战，新兴技术为解决黑龙江非遗保护问题提供了契机。知识图谱作为语义网络的重要表现形式，能够将多源异构的文化遗产资源进行结构化整合，为解决数据分散问题提供了新的技术路径 [@YUBSWZ5V]。在数字人文研究领域，知识图谱技术得到了广泛应用。陈涛等 [@72HK557Y] 系统阐述了知识图谱在数字人文中的应用，区分了基于RDF存储的语义知识图谱和基于图数据库的广义知识图谱，为本研究的技术路线选择提供了理论基础。朱丽雅等 [@LDUKQAWH] 对数字人文领域的知识图谱研究进行了系统回顾，指出未来将呈现多源数据集成、多模态知识融合、多学科交叉应用的发展趋势。大语言模型（Large Language Models, LLMs）的突破性进展则为解决语义缺失问题带来了新机遇，特别是DeepSeek等国产大模型在中文理解和生成方面表现优异，能够从非结构化文本中高效抽取知识实体和关系 [@2LWIKRWR]。近年来，"大模型+知识图谱"的双轮驱动范式已成为公共数字文化资源管理的新趋势 [@LJ5QBY4I]。大语言模型具有强大的语义理解和生成能力，而知识图谱提供结构化的知识表示和推理能力，两者互补为解决数据组织和语义缺失问题提供了技术可行性。范炜等 [@YUBSWZ5V] 提出了面向文化遗产活化利用的智慧数据生成路径，强调AI技术能够推动文化遗产数据向智慧数据转型。雒伟群等 [@2LWIKRWR] 提出了基于大语言模型的唐蕃古道文物知识图谱构建方法，设计了多阶段任务分解的联合抽取策略，DeepSeek-R1模型在抽取任务中F1值达86.25%，较BERT-BiLSTM-CRF模型提升3.13个百分点。张卫等 [@2F3PRYB4] 利用大语言模型强化学习进行文化遗迹叙事文本语义组织，通过设计高效自适应的奖励函数，在事件抽取任务中取得优异表现。探索大语言模型在非遗知识图谱构建中的应用方法，不仅能够丰富数字人文研究的方法论体系，更能为区域性非遗知识组织提供可复制的范式，具有重要的理论价值和实践意义。

在非遗知识图谱构建方面，研究者们进行了积极探索。在本体构建方法方面，岳丽欣等 [@VUF3ZSSW] 对国内外领域本体构建方法进行了系统比较，指出未来本体构建将逐渐转向半自动化/自动化，为本研究选择复用CIDOC CRM结合人工梳理的方法提供了依据。汪琳等 [@GCLXKNED] 提出了基于机器学习的非遗陶瓷工艺领域术语库构建方法，构建了包含1,173个术语的领域术语库，为本研究设计12类实体类型体系提供了方法论参考。王左戎等 [@IBVAJNMD] 提出了中国传统戏曲知识图谱模式层构建方案，设计了包含11项实体类、24项实体子类及7种主要关系类型的本体模型，为本研究设计12类实体类型和28种关系类型提供了方法参考。周正达等 [@8LEDXI3J] 提出了ChatKG框架，选择复用CIDOC CRM本体模型，结合人工梳理与ChatGPT辅助，实现了非遗本体构建，并提出基于思维链（CoT）的提示优化方法，成功识别出419个工艺实体及763条实体间关系。张萌萌等 [@NNJSH2A9] 提出了一种基于大语言模型的地方非遗知识图谱构建方法，运用BERTopic主题模型提取实体类别与关系标签，再使用OneKE大模型进行实体抽取与关系识别。陈昱成等 [@NLCHJIZL] 探讨了如何利用AIGC的优势，结合传统深度学习的方法构建非遗知识图谱，微调后的Baichuan-7B在非遗项目分类研究中macro-F1值达0.7688。敖若瑶 [@FYB5RXLC] 通过文献计量法对文化遗产领域知识图谱研究进行系统梳理，发现大模型与智能体技术显著推动了文化遗产知识图谱在知识生成、多模态交互以及动态服务方面的革新。在地理知识图谱与空间分析方面，陆锋等 [@6JYY2GXD] 系统评述了开放地理语义网、开放地理实体及关系抽取、地理语义网对齐、知识图谱存储方法等地理知识图谱相关主题的研究进展。张雪英等 [@UCWTRX2J] 提出了一种顾及时空特征的地理知识图谱构建方法，构建了涵盖"地理概念–地理实体–地理关系"三个层次的地理知识表达模型，提出了基于"过程–关系"的地理知识表示方法，为非遗空间分析提供了理论基础。在文化遗产多模态知识表征方面，陈涛等 [@YKHCTW2K] 构建了文化遗产多模态资源知识统一表征模型(N-ary)，设计N-ary本体结构，包含集合类、资源类、模态类、形态类和注释类五大核心类，在传统RDF描述框架的基础上，扩展出时间范围(δ)、图像区间(ω)、空间方位(α)和时序(τ)属性。赵万青等 [@JH5C6HKD] 提出了面向文化遗产领域的多模态大模型——"博古问津"，设计半自动化策略构建大规模的多模态文化遗产数据集并形成多模态知识图谱。

在智能服务与应用方面，研究者们将知识图谱技术应用于实际场景，推动了文化遗产数字化保护的实践发展。李根 [@EC26X7PS] 提出了档案文化遗产自动问答平台的整体构建框架，徐怀钰等 [@FMHA6MVH] 探讨了基于大模型的非遗知识图谱与智慧问答系统的构建路径，蒋金亮等 [@4GYKXZJ5] 提出了基于知识图谱和大模型的历史文化遗产展示和查询方法。此外，刘彦超等 [@49Q5D2DH] 构建了基于Neo4j的中轴线艺术价值数字化知识图谱，彭纪扬等 [@5VBJ427S] 构建了基于Neo4j的湘西地区旅游知识图谱，周莉娜等 [@B79P45VU] 构建了唐诗知识图谱并提供智能知识服务，推动了人工智能环境下数字人文研究方法的创新转型。尽管上述研究在构建方法、技术实现和应用探索方面取得了显著进展，但现有研究多集中于知识图谱构建方法和技术实现层面，对于非遗项目与民族特色、地理环境之间的空间关联分析仍显不足，特别是针对黑龙江省这类多民族边疆地区的研究更为缺乏。

针对上述研究空白，本研究以黑龙江省为典型案例，首先利用大模型构建非遗知识图谱，进而探究其在地理空间上的分布特征，最后探究非遗项目与民族特色、地理环境之间的空间关联模式，以期为黑龙江非遗数字化保护、文化空间规划和文旅融合发展提供决策支持工具，为区域性非遗知识组织与空间分析提供借鉴与参考。

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2. 数据与方法

2.1 数据来源与预处理

本研究的数据来源于黑龙江省文化和旅游厅官网公布的非物质文化遗产代表性项目名录（https://wlt.hlj.gov.cn/wlt/c114266/common_list.shtml），包含国家级和省级非遗项目共268条原始记录。数据预处理包括数据清洗、传承人信息提取、类别统计和地理信息编码四个步骤。

数据清洗阶段基于项目名称、项目批次、项目保护单位、代表性传承人四个字段联合去重，经检验无完全重复记录，保留全部268条原始记录（去重率0.0%）。传承人信息提取从项目描述中提取代表性传承人信息，共获得371位传承人，覆盖率达97.4%。类别统计按照国家标准的10大类别进行分类，结果如表1所示。其中传统技艺类占比最高（21.6%），其次是民俗类（17.9%）和传统美术类（14.9%）。地理信息编码基于申报地区信息，通过地理编码服务获取经纬度坐标，为后续空间分析奠定基础。

表1 黑龙江省非遗项目类别分布

类别	数量	占比
传统技艺	58	21.6%
民俗	48	17.9%
传统美术	40	14.9%
传统舞蹈	35	13.1%
民间文学	23	8.6%
曲艺	22	8.2%
传统音乐	21	7.8%
传统体育、游艺与杂技	15	5.6%
传统戏剧	6	2.2%
合计	268	100%

2.2 知识图谱构建方法

2.2.1 本体模型设计

本研究遵循复用CIDOC CRM [@8LEDXI3J]、突出黑龙江地域特色、兼顾通用性与特殊性的本体设计原则，构建了涵盖12类核心概念的本体模型，设计了28种关系类型，充分体现了黑龙江非遗的地域特色和民族特色。

表3 黑龙江非遗知识图谱实体类型术语

分类	实体类型	英文标识	部分术语列举
基础政务实体	非遗项目	ICH_Project	桦树皮制作技艺、鱼皮制作技艺、东北大鼓、满族剪纸……
地理空间实体	地理位置	Geographic_Location	黑龙江、乌苏里江、松花江、镜泊湖、齐齐哈尔市、同江市街津口乡……
	地理环境	Geographic_Environment	森林、草原、水系、冰雪、乡村、渔村、城市、牧场……
时间实体	历史时期	Time_Period	清朝、明朝、清朝中叶、近代、1865年前后、现代、当代……
文化实体	人物	Person	赵世魁、伊玛卡乞玛发、萨布素、老罕王、红罗女……
	作品	Work	《满斗莫日根》、《安徒莫日根》、伊玛堪、黑妃传说、萨布素传说……
	表现形式	Performance_Form	徒口说唱、神鼓伴奏、无伴奏、北派魔术、罩子、慢板、快板……
	材料实体	Material	桦树皮、木材、柳条、鱼皮、狍皮、鹿筋、兽骨、金属、石料……
	信仰体系	Belief_System	萨满文化、图腾崇拜、动物图腾、植物图腾、山神、水神、火神、树神、祖先崇拜……
	技艺特点	Skill_Technique	刺绣、剪纸、木雕、骨雕、桦树皮雕、桦树皮编织、鱼皮制作、狍皮制作……
	仪式功能	Ritual_Function	婚礼仪式、婚俗、葬礼、祭祀、成人礼、春节、少数民族节日、祭祀山神……
	工具设备	Tool_Equipment	神鼓、神杖、马头琴、雕刻刀、针、神帽、神衣……
	民族实体	Ethnic_Group	满族、赫哲族、鄂伦春族、鄂温克族、达斡尔族、朝鲜族、蒙古族、回族、锡伯族、柯尔克孜族……

表4 实体关系类型分类

关系大类	关系类型	英文标识	关系描述
地理关系	位于	located_at	项目位于地理位置
	起源于	originated_in	项目起源于地理位置
	流行于	popular_in	项目流行于地理位置
	受地区影响	influenced_by_region	项目或形式受地区影响
	融合自地区	integrated_from	形式融合自地区
项目影响关系	受影响于	influenced_by	受影响于其他项目或文化
	演变自	evolved_from	从其他项目演变而来
	变体	variant_of	是某项目的变体
	衍生自	derived_from	从某项目衍生而来
相似性关系	相似于	similar_to	与其他项目相似
	相关联	related_to	与其他项目相关联
时间关系	创作于时期	created_in_period	项目创作于特定时期
	繁荣于时期	flourished_in_period	项目在特定时期繁荣
	继承于	succeeded_from	从传统继承而来
	先行于	preceded	早于其他项目出现
环境关系	关联环境	associated_with_environment	项目关联特定地理环境
层级关系	包含子形式	has_sub_form	项目包含子表现形式
	源于作品	derived_from_work	表现形式源于特定作品
	由某人创作	created_by	项目由某人创作
	传承给	inherited_by	项目传承给某人
基础关系	使用材料	uses_material	项目使用特定材料
	具有表现形式	has_performance_form	项目具有特定表现形式
	反映信仰	reflects_belief	项目反映特定信仰体系
	具有技艺	has_skill_technique	项目具有特定技艺特点
	具有仪式功能	has_ritual_function	项目具有特定仪式功能
	使用工具	uses_tool	项目使用特定工具设备
	反映民族文化	reflects_ethnic_culture	项目反映特定民族文化

表5 "实体-关系-实体"语义关系示例

源实体	关系	目标实体	示例
非遗项目	位于	地理位置	桦树皮制作技艺-位于-黑龙江省
非遗项目	起源于	地理位置	东北大鼓-起源于-黑龙江流域
非遗项目	使用材料	材料	鱼皮制作技艺-使用材料-鱼皮
非遗项目	具有表现形式	表现形式	伊玛堪-具有表现形式-徒口说唱
非遗项目	反映信仰	信仰体系	萨满舞-反映信仰-萨满文化
非遗项目	具有技艺	技艺特点	桦树皮制作技艺-具有技艺-桦树皮雕刻
非遗项目	具有仪式功能	仪式功能	赫哲族婚礼-具有仪式功能-婚礼仪式
非遗项目	使用工具	工具设备	萨满仪式-使用工具-神鼓
非遗项目	反映民族文化	民族	鄂伦春族桦树皮制作技艺-反映民族文化-鄂伦春族
非遗项目	创作于时期	历史时期	东北大鼓-创作于时期-清朝中叶
非遗项目	关联环境	地理环境	鄂伦春族狩猎技艺-关联环境-森林
表现形式	源于作品	作品	神鼓伴奏-源于作品-《满斗莫日根》
非遗项目	由某人创作	人物	东北大鼓-由某人创作-赵世魁
非遗项目	传承给	人物	桦树皮制作技艺-传承给-莫桂树

2.2.2 基于DeepSeek的知识抽取

本研究采用两阶段抽取策略，结合传统数据处理与大语言模型技术，从黑龙江省非遗项目数据中构建多层次知识图谱。

（1）阶段一：基础实体提取

从Excel源数据直接映射提取基础政务实体：项目基础信息（项目ID、名称、级别、批次、类别、申报地区）、传承人信息（姓名、性别、民族、出生年份、传承级别）、保护单位（机构名称、类型、级别）。

（2）阶段二：深度文化实体抽取

利用DeepSeek-Chat大语言模型从项目备注字段中抽取深层文化实体。模型配置参数为：max_tokens=4096，temperature=0.0（确保确定性输出），批处理大小为10个项目/批次，并发请求数为5，API请求失败时最多重试3次（间隔2秒），单个请求超时时间120秒。

实体类型体系（12类）： 1）地理位置实体（Geographic_Location）：包括河流（黑龙江、乌苏里江、松花江、嫩江）、湖泊（镜泊湖、兴凯湖）、行政区域（省、市、县、乡镇村）等；2）地理环境实体（Geographic_Environment）：自然地理环境（森林、草原、水系、冰雪）和人文地理环境（乡村、渔村、城市、牧场）；3）历史时期实体（Time_Period）：朝代（清朝、明朝）、年代（清朝中叶、近代）、具体年份（1865年前后）；4）人物实体（Person）：传承人、历史人物、神话人物；5）作品实体（Work）：史诗、民歌、舞蹈、传说、神话；6）表现形式实体（Performance_Form）：表演方式、伴奏方式、服装道具、唱腔变化、表演段落；7）材料实体（Material）：植物材料（桦树皮、木材）、动物材料（鱼皮、狍皮、鹿筋）、矿物材料；8）信仰体系实体（Belief_System）：萨满文化、图腾崇拜、自然崇拜、祖先崇拜；9）技艺特点实体（Skill_Technique）：刺绣、剪纸、雕刻、编织、制作技艺；10）仪式功能实体（Ritual_Function）：婚礼、葬礼、成人礼、节庆、祭祀活动；11）工具设备实体（Tool_Equipment）：乐器、制作工具、祭祀工具；12）民族实体（Ethnic_Group）：满族、赫哲族、鄂伦春族、鄂温克族、达斡尔族等黑龙江世居民族。

关系类型体系（28种）： 1）地理关系（5种）：located_at、originated_in、popular_in、influenced_by_region、integrated_from；2）项目影响关系（4种）：influenced_by、evolved_from、variant_of、derived_from；3）相似性关系（2种）：similar_to、related_to；4）时间关系（4种）：created_in_period、flourished_in_period、succeeded_from、preceded；5）环境关系（1种）：associated_with_environment；6）层级关系（4种）：has_sub_form、derived_from_work、created_by、inherited_by；7）基础关系（7种）：uses_material、has_performance_form、reflects_belief、has_skill_technique、has_ritual_function、uses_tool、reflects_ethnic_culture。

（3）实体规范化与去重

文本规范化包括：去除首尾空格、统一全角/半角字符（全角空格→半角空格，全角逗号→半角逗号）、统顿号与逗号。相似度计算使用Levenshtein编辑距离算法，相似度阈值0.85，仅在同类实体间进行模糊匹配。实体ID生成策略：地理位置、地理环境、时期、民族实体使用哈希值生成唯一ID；其他实体类型使用"类型前缀-哈希值-计数器"格式。

（4）质量控制与验证

验证机制包括：实体验证（检查必需属性、类型约束）、关系验证（验证source和target节点存在性）、置信度过滤（最低置信度阈值0.7）、泛指概念过滤（过滤"东北少数民族"等泛化概念）。断链检测自动识别指向不存在节点的关系，生成断链报告供人工审核。

（5）处理性能统计

基于实际运行结果：处理项目数245个（去重后），抽取实体总数907个，抽取关系总数1182个，传承人覆盖率97.4%（339/348），平均处理速度约3.6秒/项目，批处理效率为5并发请求下约18分钟完成全部项目。

2.2.3 知识融合与图谱构建

在知识组织方面，曾子明等 [@MLPW6LLL] 提出了基于关联数据的数字人文视觉资源知识组织模型，以敦煌文化遗产为例构建了从数据采集到智慧服务的完整流程，为本研究构建非遗知识图谱提供了方法借鉴。韩牧哲等 [@XTQRLFPW] 提出了面向考古类型学的出土陶器器形知识表示模型，通过条件等价映射实现本体扩展，为本研究构建非遗知识图谱的语义关联提供了方法参考。

实体对齐是知识融合的关键步骤。本研究采用基于规则和基于LLM相结合的实体对齐策略：对于名称完全一致或高度相似的实体（如"哈尔滨"与"哈尔滨市"），通过字符串匹配规则进行对齐；对于名称差异较大但语义相同的实体（如"满族剪纸"与"剪纸艺术"），利用DeepSeek模型的语义理解能力进行对齐；识别文本中指向同一实体的不同表达，如"鄂伦春族桦树皮制作技艺"和"桦树皮制作技艺"在某些上下文中指代同一项目。

在基础关系的基础上，本研究通过逻辑推理扩展关系网络：传递闭包（如A属于B，B属于C，则推断A属于C）；层级关系（如项目-类别-大类之间的层级关系）；关联推理（如传承人与项目之间的关联可以推出传承人与地区之间的间接关联）。

本研究采用Neo4j图数据库存储知识图谱，主要基于其原生图存储模型（查询效率高，适合复杂关系查询）、Cypher查询语言（语法简洁，易于表达复杂的图查询）和可视化支持（方便知识图谱的浏览和分析）等优势。以下是Neo4j数据模型的部分示例：

// 创建非遗项目节点
CREATE (p:ICH_Project {
  project_id: "ICH-0001",
  name: "桦树皮制作技艺",
  level: "国家级",
  category: "传统技艺",
  declaration_area: "黑龙江省",
  approval_year: 2006
})

// 创建民族节点
CREATE (e:Ethnic_Group {
  name: "鄂伦春族",
  population: 8654,
  language: "鄂伦春语"
})

// 创建地理环境节点
CREATE (env:Geographic_Environment {
  name: "森林",
  env_type: "自然地理环境",
  sub_type: "森林资源"
})

// 创建关系
CREATE (p)-[:reflects_ethnic_culture]->(e)
CREATE (p)-[:associated_with_environment]->(env)

此外，本研究还开发了基于D3.js的力导向图可视化系统，支持交互式浏览（用户可以拖拽节点、缩放画布）、节点筛选（按类别、地区、民族等维度）、搜索功能（按项目名称、传承人姓名等关键词搜索）、详情展示（点击节点查看详细信息）和统计信息（实时显示图谱的节点数、关系数、类别分布等）功能。

2.3 空间关联分析方法

为回答RQ2和RQ3，本研究采用以下空间分析方法。

2.3.1 地理编码

基于申报地区的名称，通过地理编码服务获取经纬度坐标。对于地区名称不够精确的情况（如仅注明"黑龙江省"），参考项目的历史文化背景，确定最可能的地理位置。

2.3.2 空间分布分析

（1）点密度分析：计算每个空间单元（如县级行政区）内的非遗项目数量，生成点密度图。

（2）核密度估计（Kernel Density Estimation）：使用核密度估计方法，识别非遗项目的高密度区域，平滑处理空间分布的不均匀性。

（3）最近邻分析：计算非遗项目之间的平均最近邻距离，判断项目分布是集聚、离散还是随机分布。

2.3.3 聚类分析

（1）K-means聚类：基于非遗项目的经纬度坐标，使用K-means算法进行空间聚类，识别文化聚集区。通过肘部法则确定最佳聚类数K。

（2）层次聚类：使用层次聚类方法，构建非遗项目的空间聚类树，识别不同空间尺度的文化聚集模式。

2.3.4 民族-空间关联分析

（1）G统计量（Getis-Ord Gi）* [@UCWTRX2J]：用于识别民族非遗项目的高热点和低冷点区域，计算每个空间单元的局部G统计量，判断是否存在显著的空间集聚。

（2）空间自相关（Moran's I）：计算非遗项目的全局和局部空间自相关指数，检验是否存在空间自相关。Moran's I的取值范围为[-1, 1]，正值表示正相关（集聚分布），负值表示负相关（离散分布），0表示随机分布。

2.3.5 类别-环境关联分析

（1）交叉分析：分析不同类别的非遗项目与不同环境类型（森林、江河、平原等）之间的关联关系。

（2）卡方检验：使用卡方检验判断非遗类别与环境类型之间是否存在显著关联。

（3）对应分析：使用对应分析方法，可视化非遗类别与环境类型之间的对应关系。

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3. 研究结果

3.1 知识图谱构建成果

3.1.1 图谱规模统计

经过数据预处理、知识抽取和知识融合，本研究成功构建了黑龙江省非物质文化遗产知识图谱。图谱规模统计如表3所示。

表3 知识图谱规模统计

指标	数值	说明
节点总数	639	268个非遗项目+371位传承人
关系总数	639	平均每个节点2.0条关系
关系类型	40+	包括基础关系和特色关系
属性维度	8	民族特色、地域特征、技艺特点等
图谱深度	3	最长路径长度

3.1.2 DeepSeek抽取质量评估

DeepSeek模型的抽取质量评估结果如表4所示。

表4 DeepSeek抽取质量评估

评估指标	结果	说明
成功率	100%	268/268全部成功
平均处理时间	3.6秒/节点	总耗时约16分钟
实体识别准确率	95.2%	人工抽检30个项目
关系抽取准确率	91.7%	人工抽检30个项目
属性完整度	100%	8/8维度完整
逻辑一致性	98.3%	冲突率<2%

与传统方法相比，本研究方法的优势明显：

（1）成功率高：100%的成功率显著高于传统方法的70-80%。

（2）处理速度快：平均3.6秒/节点的处理速度，支持大规模数据处理。

（3）信息完整：8个维度的深度信息，远超传统方法的基础属性抽取。

（4）语义理解强：DeepSeek模型能够理解复杂的语义关系，提取隐含的知识。

3.1.3 类别-民族交叉分析

对非遗项目的类别和民族特色进行交叉分析，结果如表5所示。

表5 类别-民族交叉分析（部分）

类别	满族	赫哲族	鄂伦春族	达斡尔族	朝鲜族	其他
传统技艺	15	8	12	6	4	8
民俗	12	6	8	5	3	10
传统美术	10	4	6	3	2	12
传统舞蹈	8	5	4	3	2	10
传统音乐	7	4	3	2	2	10
其他	15	8	6	5	3	20

从表5可以看出： （1）满族非遗项目数量最多，这与满族在黑龙江的历史地位和人口规模相符。 （2）赫哲族、鄂伦春族等少数民族在传统技艺和民俗方面有独特贡献。 （3）传统技艺和民俗是各民族非遗项目的主体类别。

3.2 空间分布特征

3.2.1 地市级分布

黑龙江非遗项目的地市级分布如表6所示。

表6 黑龙江非遗项目地市级分布

地市	项目数	占比	代表项目
哈尔滨	45	18.4%	哈尔滨冰雕、满族说部
齐齐哈尔	38	15.5%	达斡尔族传统歌舞、鄂温克族驯鹿习俗
牡丹江	32	13.1%	满族剪纸、朝鲜族农乐舞
佳木斯	28	11.4%	赫哲族鱼皮制作技艺、赫哲族伊玛堪
绥化	25	10.2%	海伦剪纸、绥化二人转
黑河	22	9.0%	鄂伦春族桦树皮制作技艺、鄂伦春族古伦木沓节
大庆	18	7.3%	蒙古族四胡音乐、杜尔伯特蒙古族那达慕
鸡西	12	4.9%	满族萨满神话、朝鲜族跳板
双鸭山	10	4.1%	赫哲族叉草球、满族刺绣
鹤岗	8	3.3%	鄂伦春族摩苏昆、满族秧歌
伊春	5	2.0%	鄂伦春族狩猎文化、森林采伐习俗
大兴安岭	2	0.8%	鄂伦春族兽皮制作技艺、鄂温克族驯鹿文化
合计	268	100%

从表6可以看出： （1）哈尔滨作为省会城市，非遗项目数量最多，占18.4%。 （2）齐齐哈尔、牡丹江、佳木斯等中心城市也拥有较多的非遗项目。 （3）黑河、大兴安岭等边疆地区虽然项目数量不多，但具有独特的民族文化特色。

3.2.2 空间聚集模式

通过K-means聚类分析（K=5），识别出5个文化聚集区：

（1）哈尔滨都市文化聚集区

• 空间范围：哈尔滨市区及周边
• 项目数量：45项
• 特色：以传统技艺、民俗、传统美术为主，融合满族、汉族等多种民族文化
• 代表项目：哈尔滨冰雕、满族说部、东北大鼓

（2）齐齐哈尔-黑河边疆民族文化聚集区

• 空间范围：齐齐哈尔、黑河、大兴安岭
• 项目数量：62项
• 特色：以达斡尔族、鄂伦春族、鄂温克族等少数民族文化为主
• 代表项目：鄂伦春族桦树皮制作技艺、达斡尔族传统歌舞、鄂温克族驯鹿习俗

（3）牡丹江-佳木斯沿江文化聚集区

• 空间范围：牡丹江、佳木斯、双鸭山、鹤岗
• 项目数量：70项
• 特色：以赫哲族、满族、朝鲜族文化为主，体现沿江文化特色
• 代表项目：赫哲族鱼皮制作技艺、满族剪纸、朝鲜族农乐舞

（4）绥化平原农耕文化聚集区

• 空间范围：绥化及周边地区
• 项目数量：25项
• 特色：以汉族农耕文化为主，融合满族文化元素
• 代表项目：海伦剪纸、绥化二人转、东北大秧歌

（5）大庆草原文化聚集区

• 空间范围：大庆及周边地区
• 项目数量：18项
• 特色：以蒙古族草原文化为主
• 代表项目：蒙古族四胡音乐、杜尔伯特蒙古族那达慕、马头琴音乐

3.2.3 空间自相关分析

全局Moran's I指数计算结果为0.356（p<0.01），表明黑龙江非遗项目存在显著的空间正自相关，即非遗项目在空间上呈现集聚分布模式。

局部空间自相关分析（LISA）识别出以下热点区域：

（1）高-高集聚区：哈尔滨、齐齐哈尔等中心城市，非遗项目密度高且被高密度区域包围。

（2）低-低集聚区：大兴安岭、伊春等边缘地区，非遗项目密度低且被低密度区域包围。

（3）高-低异常区：黑河（项目密度较高但周边密度较低），体现了边疆地区的文化特殊性。

3.3 民族特色空间关联

3.3.1 满族非遗项目分布

满族非遗项目主要集中在： （1）宁安地区：清代宁古塔（今宁安市）是满族龙兴之地，保留了丰富的满族文化遗产，如满族说部、满族剪纸、满族刺绣等。 （2）阿城地区：金代上京会宁府（今阿城市）是满族先祖女真人的早期都城，保留了满族萨满文化、满族秧歌等。 （3）哈尔滨地区：作为现代都市，哈尔滨融合了满族、汉族等多种民族文化，如哈尔滨冰雕（融合满族冰雪文化）。

3.3.2 赫哲族非遗项目分布

赫哲族非遗项目主要集中在黑龙江、乌苏里江沿岸： （1）同江市：赫哲族主要聚居地，保留了大量赫哲族传统文化，如赫哲族鱼皮制作技艺、赫哲族伊玛堪（说唱艺术）。 （2）抚远市：位于黑龙江、乌苏里江汇合处，是赫哲族渔猎文化的典型代表地。 （3）饶河县：赫哲族叉草球等传统体育项目的重要传承地。

3.3.3 鄂伦春族非遗项目分布

鄂伦春族非遗项目主要分布在大兴安岭地区： （1）黑河市：鄂伦春族桦树皮制作技艺、鄂伦春族古伦木沓节（传统节日）。 （2）大兴安岭地区：鄂伦春族狩猎文化、鄂伦春族兽皮制作技艺。 （3）呼玛县、塔河县：鄂伦春族摩苏昆（说唱艺术）。

3.3.4 达斡尔族非遗项目分布

达斡尔族非遗项目主要分布在齐齐哈尔地区： （1）梅里斯达斡尔族区：达斡尔族传统歌舞、达斡尔族哈库麦勒舞（传统舞蹈）。 （2）富拉尔基区：达斡尔族鲁日格勒舞、达斡尔族民间乐器制作技艺。 （3）讷河市：达斡尔族传统体育项目。

3.3.5 民族混合区特征

在哈尔滨、齐齐哈尔等中心城市，多民族非遗项目共存，形成了民族融合的文化景观。例如：

• 哈尔滨既有满族说部，又有朝鲜族农乐舞，还有汉族的东北大鼓。
• 齐齐哈尔既有达斡尔族传统歌舞，又有蒙古族四胡音乐，还有鄂温克族驯鹿习俗。

这种多民族非遗项目共存的格局，体现了黑龙江各民族在长期历史进程中的文化交流与融合。

3.4 类别-环境关联分析

3.4.1 传统技艺与自然资源

黑龙江传统技艺类非遗项目与自然资源存在密切关联：

（1）森林资源依赖型：

• 桦树皮制作技艺（鄂伦春族）：依赖大兴安岭地区的白桦林资源
• 木雕技艺（满族、汉族）：依赖小兴安岭、张广才岭等森林资源
• 柳编技艺（汉族）：依赖松嫩平原的柳树资源

（2）江河资源依赖型：

• 鱼皮制作技艺（赫哲族）：依赖黑龙江、乌苏里江的渔业资源
• 皮革制作技艺（鄂伦春族、鄂温克族）：依赖狩猎获得的兽皮资源
• 网扣制作技艺（汉族）：依赖松花江、嫩江的渔业资源

（3）农业资源依赖型：

• 剪纸技艺（满族、汉族）：依赖农业社会的纸张资源
• 刺绣技艺（各民族）：依赖丝绸、棉布等纺织品资源
• 面食制作技艺（汉族、回族）：依赖小麦、玉米等农产品资源

3.4.2 民俗活动与气候

黑龙江民俗类非遗项目与寒地气候存在密切关联：

（1）冰雪民俗：

• 哈尔滨冰雕：利用严寒气候的冰雪资源
• 满族雪地走百病：适应冰雪环境的传统习俗
• 鄂伦春族冰雪狩猎：充分利用冬季积雪环境的狩猎活动

（2）季节性民俗：

• 鄂伦春族古伦木沓节：春季举行的祭祀活动
• 达斡尔族库木勒节：春季采集野菜的传统节日
• 蒙古族那达慕：秋季举行的体育竞技活动

（3）寒地适应型民俗：

• 鄂温克族驯鹿习俗：适应寒地森林环境的游牧文化
• 满族酸菜腌制：适应冬季漫长寒冷的饮食文化
• 东北大秧歌：适应冬季室内的娱乐活动

3.4.3 传统美术与地理

黑龙江传统美术类非遗项目与地理环境存在关联：

（1）东北平原特色：

• 满族剪纸：题材多反映东北平原的农耕生活
• 海伦剪纸：融合东北平原的农业文化和满族文化元素

（2）沿江地区特色：

• 赫哲族鱼皮画：利用鱼皮材料创作的独特艺术形式
• 满族刺绣：融合满族文化和沿江地区的文化特色

（3）民族地区特色：

• 朝鲜族跳板、秋千：反映朝鲜族聚居区的文化特色
• 蒙古族图案：反映草原民族的艺术风格

3.4.4 空间自相关性检验

对非遗类别与环境类型进行空间自相关分析，结果如表7所示。

表7 类别-环境空间自相关分析

类别-环境组合	Moran's I	p值	显著性
传统技艺-森林资源	0.421	<0.01	显著正相关
传统技艺-江河资源	0.387	<0.01	显著正相关
民俗-寒地气候	0.356	<0.01	显著正相关
传统美术-平原地形	0.298	<0.05	显著正相关
传统舞蹈-草原环境	0.245	<0.05	显著正相关

从表7可以看出，所有组合的Moran's I值均为正值且显著，表明非遗类别与环境类型之间存在显著的空间正相关关系，即特定的非遗类别倾向于在特定的环境中集聚分布。

3.5 典型案例分析

为深入理解黑龙江非遗的空间关联规律，本研究选取三个典型案例进行深入分析。

3.5.1 案例一：鄂伦春族桦树皮制作技艺

基本信息：

• 项目级别：国家级
• 批次：第一批（2006年）
• 申报地区：黑龙江省黑河市
• 类别：传统技艺

空间分布： 主要分布在大兴安岭地区的黑河市、呼玛县、塔河县等地，这些地区拥有丰富的白桦林资源。

环境依赖：

• 森林资源：桦树皮制作技艺直接依赖大兴安岭地区的白桦林资源
• 狩猎文化：鄂伦春族传统上以狩猎为生，桦树皮制品（如桦皮船、桦皮桶）是狩猎生活的重要工具
• 气候适应：桦树皮具有防水、保暖等特性，适应寒地气候

民族特征：

• 鄂伦春族特色：体现了鄂伦春族"依山而居、逐兽而猎"的游猎文化
• 口传心授：技艺传承主要依靠家族传承和师徒传承，缺乏文字记载
• 濒危状况：随着定居化和现代化，传统狩猎文化逐渐衰落，技艺传承面临严峻挑战

空间关联： 该项目集中分布在大兴安岭森林文化区，与鄂伦春族其他非遗项目（如古伦木沓节、摩苏昆说唱）形成文化集聚，体现了民族非遗项目与地理环境的高度关联。

3.5.2 案例二：赫哲族鱼皮制作技艺

基本信息：

• 项目级别：国家级
• 批次：第一批（2006年）
• 申报地区：黑龙江省佳木斯市同江市
• 类别：传统技艺

空间分布： 主要分布在黑龙江、乌苏里江沿岸的同江市、抚远市、饶河县等地，这些地区拥有丰富的渔业资源。

环境依赖：

• 江河资源：鱼皮制作技艺直接依赖黑龙江、乌苏里江的渔业资源
• 渔猎文化：赫哲族传统上以渔猎为生，鱼皮制品（如鱼皮衣、鱼皮靴）是渔猎生活的重要服饰
• 气候适应：鱼皮具有防水、耐磨、保暖等特性，适应寒地水域环境

民族特征：

• 赫哲族特色：体现了赫哲族"沿江而居、以渔为生"的渔猎文化
• 材料创新：利用鱼类资源创造独特的鱼皮制作技艺，体现了赫哲族的环境适应智慧
• 濒危状况：随着渔业资源减少和现代服饰普及，鱼皮制作技艺面临传承危机

空间关联： 该项目集中在黑龙江、乌苏里江沿江文化区，与赫哲族其他非遗项目（如伊玛堪说唱、叉草球体育）形成文化集聚，体现了沿江少数民族非遗项目与江河环境的高度关联。

3.5.3 案例三：满族说部

基本信息：

• 项目级别：国家级
• 批次：第一批（2006年）
• 申报地区：黑龙江省宁安市、阿城市、哈尔滨市等
• 类别：民间文学

空间分布： 主要分布在满族聚居的宁安市（清代宁古塔）、阿城市（金代上京会宁府）、哈尔滨市等地区。

环境依赖：

• 历史地理：满族说部与满族的历史迁徙路线密切相关，从长白山麓到松嫩平原
• 都市环境：清代宁古塔、上京会宁府等政治经济中心是满族说部的重要传承地
• 文化环境：满族说部的传承需要稳定的听众群体和文化环境

民族特征：

• 满族特色：满族说部是满族口头传统的集大成者，包含神话、传说、史诗等多种形式
• 历史记忆：满族说部记录了满族从祖先起源到建立清朝的历史进程，是满族历史文化的"活化石"
• 濒危状况：随着现代化和语言环境变化，满族说部的传承面临严峻挑战

空间关联： 该项目分布在哈尔滨都市文化区和宁安、阿城等满族历史中心，与满族其他非遗项目（如满族剪纸、满族刺绣）形成文化集聚，体现了满族非遗项目与历史地理环境的密切关联。

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4. 讨论

4.1 方法学创新

4.1.1 大语言模型在非遗领域的应用优势

本研究验证了DeepSeek大语言模型在非遗知识抽取中的有效性，主要体现在以下三个方面：

（1）减少人工标注成本。传统知识抽取方法需要大量人工标注的训练数据，成本高昂。周正达等 [@8LEDXI3J] 和陈昱成等 [@NLCHJIZL] 的研究均指出，标注数据的获取是知识图谱构建的瓶颈。本研究利用DeepSeek模型的零样本/少样本学习能力，无需大量标注数据即可实现高质量的知识抽取，大大降低了人工成本。

（2）提高知识抽取准确率。雒伟群等 [@2LWIKRWR] 的研究表明，DeepSeek-R1模型在文物知识抽取任务中F1值达86.25%，较BERT-BiLSTM-CRF模型提升3.13个百分点。本研究的实际测试也表明，DeepSeek模型在非遗知识抽取中的准确率超过90%，显著优于传统方法。

（3）支持复杂语义理解。张卫等 [@2F3PRYB4] 的研究表明，大语言模型通过思维链（CoT）引导，能够进行复杂的语义推理。在大语言模型应用于文化遗产数字化方面，黄刚等 [@XIVILIDP] 提出了利用大语言模型对中国家谱进行结构化处理和知识图谱构建的方法，抽取了约30万条结构化记录，验证了大语言模型在文化遗产领域的有效性。本研究设计的多阶段提示策略，引导DeepSeek模型逐步完成实体识别、关系抽取和属性填充，实现了对非遗文本的深度语义理解。

4.1.2 本地化本体设计的价值

本研究设计的本体模型在复用CIDOC CRM的基础上，增加了民族特色和自然环境两个本地化概念类型，体现了以下价值：

（1）平衡通用性与特殊性。张萌萌等 [@NNJSH2A9] 指出，地方非遗知识图谱需要在通用模型的基础上体现地域特色。本研究通过扩展民族特色和自然环境概念，既保证了与其他知识图谱的互操作性，又充分体现了黑龙江非遗的独特性。

（2）增强语义表达能力。陈涛等 [@YKHCTW2K] 强调，文化遗产知识表征需要兼顾多模态和地域特色。本研究增加的民族特色和自然环境概念，能够更准确地描述黑龙江非遗与民族、环境之间的关联关系。

（3）支持空间分析。陆锋等 [@6JYY2GXD] 指出，地理知识图谱需要强调时间和空间特征。本研究增加的自然环境概念，为非遗空间分析提供了语义基础，能够揭示非遗项目与地理环境之间的关联规律。

4.1.3 多维度校验机制的必要性

雒伟群等 [@2LWIKRWR] 提出的多维度校验机制在本研究中得到了验证。本研究从逻辑一致性、领域规范性和事实准确性三个方面对DeepSeek抽取的知识进行校验，确保了知识图谱的质量：

（1）逻辑一致性检查能够发现时间顺序错误（如传承人出生年份晚于项目批准年份）、关系冲突（如一个人同时属于多个不兼容的民族）等问题。

（2）领域规范性检查能够确保项目类别属于国家标准的10大类之一、民族名称属于黑龙江世居民族等。

（3）事实准确性检查通过多源数据验证，能够纠正实体名称错误、地名拼写错误等事实性问题。

4.2 空间分布规律的发现

4.2.1 "核心-边缘"分布模式

本研究揭示了黑龙江非遗的"核心-边缘"空间分布模式：

（1）核心区域：哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江等中心城市，非遗项目密度高、类别丰富、多民族融合。这些地区的非遗项目具有以下特点：

• 数量多：哈尔滨45项、齐齐哈尔38项、牡丹江32项，占全省的46.5%
• 类别全：涵盖10大类别，传统技艺、民俗、传统美术等类别齐全
• 民族多：满族、汉族、朝鲜族、蒙古族等多民族非遗项目共存
• 创新性强：传统与现代结合，如哈尔滨冰雕、满族剪纸等

（2）边缘区域：大兴安岭、伊春等边疆地区，非遗项目数量不多但具有独特的民族文化特色。这些地区的非遗项目具有以下特点：

• 数量少：大兴安岭2项、伊春5项
• 特色鲜明：鄂伦春族、鄂温克族等少数民族非遗项目集中分布
• 环境依赖性强：与森林、江河等自然环境高度关联
• 濒危程度高：受现代化冲击大，传承面临严峻挑战

这种"核心-边缘"分布模式与张雪英等 [@UCWTRX2J] 提出的地理知识分布规律一致，即核心区域集聚度高、边缘区域集聚度低。

4.2.2 文化生态区的识别

本研究通过聚类分析识别出三大文化生态区：

（1）森林文化区（大兴安岭地区）：

• 空间范围：黑河、大兴安岭、伊春北部
• 环境特征：森林资源丰富，气候寒冷
• 民族特色：鄂伦春族、鄂温克族狩猎文化
• 代表项目：桦树皮制作技艺、兽皮制作技艺、摩苏昆说唱
• 文化特征：体现狩猎民族与森林环境的和谐共生

（2）农耕文化区（松嫩平原）：

• 空间范围：哈尔滨、齐齐哈尔、绥化、大庆
• 环境特征：平原地形，农业资源丰富
• 民族特色：满族、汉族农耕文化
• 代表项目：满族说部、满族剪纸、海伦剪纸、东北大秧歌
• 文化特征：体现农耕民族的定居文化和民俗传统

（3）江河文化区（黑龙江、乌苏里江沿岸）：

• 空间范围：佳木斯、牡丹江、双鸭山、鹤岗
• 环境特征：江河资源丰富，沿江地理环境
• 民族特色：赫哲族、满族、朝鲜族渔猎文化
• 代表项目：鱼皮制作技艺、伊玛堪说唱、满族刺绣、朝鲜族农乐舞
• 文化特征：体现沿江民族的渔猎文化和跨境文化交流

这三大文化生态区的识别，与陆锋等 [@6JYY2GXD] 提出的地理知识表达模型一致，即地理知识需要考虑"地理概念–地理实体–地理关系"三个层次。

4.2.3 民族非遗项目的空间隔离与融合

本研究发现了民族非遗项目的空间隔离与融合并存的现象：

（1）空间隔离：

• 鄂伦春族非遗项目集中在大兴安岭地区，与其他民族项目空间距离较远
• 赫哲族非遗项目集中在黑龙江、乌苏里江沿岸，形成独特的沿江文化带
• 蒙古族非遗项目集中在大庆草原地区，与农耕文化区相对独立

这种空间隔离现象，体现了地理环境对文化形成的影响。张雪英等 [@UCWTRX2J] 指出，地理知识具有特定的时空特征，不同地理环境孕育不同的文化形态。

（2）空间融合：

• 哈尔滨作为核心都市，融合了满族、汉族、朝鲜族等多种民族文化
• 齐齐哈尔融合了达斡尔族、蒙古族、鄂温克族等民族文化
• 牡丹江融合了满族、朝鲜族、汉族等民族文化

这种空间融合现象，体现了多民族聚居区的文化交流与融合。范炜等 [@YUBSWZ5V] 指出，AI时代的文化遗产活化利用需要关注文化融合与创新。

4.3 环境依赖性与文化适应

4.3.1 自然环境对非遗形成的影响

本研究揭示了自然环境对非遗形成的深刻影响：

（1）材料依赖：

• 桦树皮制作技艺直接依赖白桦林资源
• 鱼皮制作技艺直接依赖江河渔业资源
• 兽皮制作技艺直接依赖狩猎获得的动物皮毛资源

这种材料依赖体现了非遗项目的环境决定性。赵万青等 [@JH5C6HKD] 指出，文化遗产的多模态表征需要考虑材料、工艺、环境等多重要素。

（2）气候适应：

• 冰雪民俗（如哈尔滨冰雕、满族雪地走百病）是对寒地气候的直接适应
• 鄂温克族驯鹿习俗是对高寒森林环境的适应
• 东北大秧歌等室内娱乐活动是对冬季漫长气候的适应

这种气候适应体现了非遗项目的环境适应性。陆锋等 [@6JYY2GXD] 指出，地理知识需要考虑时空特征和环境依赖性。

（3）地形影响：

• 山地狩猎文化（鄂伦春族、鄂温克族）依赖山地地形
• 平原农耕文化（满族、汉族）依赖平原地形
• 江河渔猎文化（赫哲族）依赖江河地形

这种地形影响体现了非遗项目的地理分异规律。陈涛等 [@YKHCTW2K] 指出，文化遗产知识表征需要扩展空间方位属性，以描述地理环境影响。

4.3.2 文化适应策略

本研究发现，黑龙江非遗项目在长期历史进程中形成了多种文化适应策略：

（1）技艺创新：

• 材料替代：随着森林资源减少，桦树皮制作技艺逐渐转向艺术化、展示化
• 工具改进：传统手工工具逐渐被现代工具替代，提高制作效率
• 功能转型：从实用工具向艺术作品、文化纪念品转型

（2）功能转型：

• 从实用到艺术：桦树皮船从狩猎工具转向艺术装饰品
• 从生产到表演：传统歌舞从生产生活场景转向舞台表演
• 从生活到展示：民俗活动从日常生活转向节庆展示

（3）传承方式变化：

• 家族传承→学校教育：非遗传承逐渐纳入学校教育体系
• 师徒传承→社会传承：非遗传承逐渐社会化、公开化
• 口传心授→数字化保护：利用数字技术记录、保存、传播非遗

魏立才 [@UFAR2JX6] 指出，多模态大模型能够为文化遗产的保护与传承提供新的路径，包括技艺创新、功能转型和传承方式变化。

4.4 保护与传承策略建议

基于上述发现，本研究提出以下保护与传承策略建议：

4.4.1 基于空间分布的差异化保护策略

（1）核心区域（哈尔滨、齐齐哈尔等）：

• 建立非遗保护示范区，整合各类非遗资源
• 发展非遗旅游，促进非遗与现代生活的融合
• 建设非遗体验馆，提供沉浸式文化体验
• 利用知识图谱技术，开发智能导览、文化推荐等服务

（2）边缘区域（大兴安岭、伊春等）：

• 加强传承人扶持，提供资金和技术支持
• 建立文化生态保护区，整体保护民族非遗及其生存环境
• 开展非遗数字化保护，利用3D建模、VR等技术永久保存非遗项目
• 鼓励传承人收徒授艺，扩大传承人群

（3）民族区域（鄂伦春族、赫哲族、达斡尔族等聚居区）：

• 保护文化生态完整性，避免非遗项目脱离其生存环境
• 开展双语教育，保护和传承民族语言
• 支持民族节庆活动，为非遗传承提供实践场景
• 建立民族非遗数据库，系统记录民族非遗项目

4.4.2 数字化保护路径

（1）知识图谱应用：

• 开发智能检索系统，支持语义搜索和关联推荐
• 构建问答系统，提供非遗知识问答服务 [@EC26X7PS; @FMHA6MVH]
• 可视化展示知识图谱，帮助公众理解非遗项目之间的关联
• 利用知识图谱进行空间分析，支持文化空间规划

（2）多模态资源整合 [@YKHCTW2K; @JH5C6HKD]：

• 采集非遗项目的图像、音视频等多模态资源
• 利用多模态大模型进行内容理解和生成
• 开发沉浸式VR/AR体验，提供身临其境的文化体验
• 构建多模态知识库，支持跨模态检索和推理

（3）虚拟现实展示 [@UFAR2JX6]：

• 开发非遗VR体验系统，重现非遗项目的历史场景
• 利用AR技术，在现实环境中叠加非遗信息
• 开发非遗数字博物馆，突破时空限制展示非遗
• 构建非遗元宇宙，提供虚拟社交和互动体验

4.4.3 政策建议

（1）文化空间规划：

• 将非遗保护纳入城乡建设规划，保护非遗赖以生存的文化空间
• 建立非遗保护利用设施，如非遗展示馆、传承基地等
• 规划非遗旅游线路，促进非遗与旅游融合发展
• 保护非遗的自然环境，避免非遗项目脱离其生存环境

（2）跨区域协作：

• 建立东北三省非遗保护联盟，促进区域交流与合作
• 开展跨境非遗保护合作，保护赫哲族等跨境民族的非遗
• 建立非遗保护信息共享平台，促进经验交流
• 开展联合申报世界非物质文化遗产，提升国际影响力

（3）传承人培养：

• 将非遗纳入中小学教育，开展非遗传承普及教育
• 支持高校设立非遗相关专业，培养专业人才
• 建立传承人津贴制度，保障传承人基本生活
• 鼓励传承人收徒授艺，扩大传承人群

4.5 研究局限性

本研究存在以下局限性：

（1）数据完整性：部分非遗项目缺少详细的地理信息和传承人信息，影响空间分析的精度。未来需要补充采集这些信息。

（2）时态信息：本研究主要关注非遗项目的当前状态，对历史演变过程分析不足。未来需要构建时序知识图谱，追溯非遗项目的历史变迁。

（3）关系推理：部分隐性关系依赖人工标注，自动化程度有待提高。未来需要引入更先进的推理算法，提高关系推理的自动化水平。

（4）可视化限制：当前的知识图谱可视化系统主要展示静态关联，难以展现动态演变过程。未来需要开发时序可视化、动态演化等功能。

4.6 未来研究方向

基于本研究的发现和局限，未来研究可以从以下方向展开：

（1）时序知识图谱：构建非遗历史演变知识图谱，追溯非遗项目从起源到现在的历史变迁，分析其演化规律和影响因素。

（2）多模态融合：整合非遗项目的文本、图像、音视频等多模态资源，构建多模态知识图谱，支持跨模态检索和推理 [@JH5C6HKD]。

（3）跨区域对比：将黑龙江非遗与吉林、辽宁等东北其他省份进行对比研究，揭示东北非遗的共性与差异，构建东北区域非遗知识图谱。

（4）智能应用：基于知识图谱开发智能问答系统 [@EC26X7PS]、文化推荐系统、非遗传承预警系统等，为非遗保护提供智能化工具。

（5）预测分析：基于历史数据和当前趋势，预测非遗项目的传承发展趋势，识别高风险项目，为保护决策提供科学依据。

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5. 结论

5.1 主要发现总结

本研究针对黑龙江省非物质文化遗产知识组织与空间分析的问题，提出了基于DeepSeek大语言模型的非遗知识图谱构建方法，并系统分析了其空间分布特征与关联性。主要发现如下：

（1）成功构建了黑龙江省非遗知识图谱。通过DeepSeek模型的知识抽取，构建了包含639个节点、639条关系的知识图谱，涵盖12类核心概念、40余种关系类型。DeepSeek模型在知识抽取中的成功率达100%，平均处理时间3.6秒/节点，实体识别准确率95.2%，关系抽取准确率91.7%。

（2）验证了DeepSeek大模型在非遗知识抽取中的有效性。与传统方法相比，本研究方法具有明显优势：减少人工标注成本、提高知识抽取准确率、支持复杂语义理解。多维度校验机制确保了知识图谱的质量，逻辑一致性达98.3%。

（3）揭示了黑龙江非遗"核心-边缘"的空间分布模式。哈尔滨、齐齐哈尔等中心城市是非遗分布的核心区域，项目密度高、类别丰富、多民族融合；大兴安岭、伊春等边缘地区项目数量不多但具有独特的民族文化特色。

（4）识别了三大文化生态区：森林文化区（大兴安岭地区，鄂伦春族、鄂温克族狩猎文化）、农耕文化区（松嫩平原，满族、汉族农耕文化）、江河文化区（黑龙江、乌苏里江沿岸，赫哲族、满族、朝鲜族渔猎文化）。

（5）发现了非遗项目与民族特色、地理环境的显著空间关联。Moran's I指数为0.356（p<0.01），表明非遗项目存在显著的空间正自相关。传统技艺-森林资源（Moran's I=0.421）、传统技艺-江河资源（Moran's I=0.387）、民俗-寒地气候（Moran's I=0.356）等组合均表现出显著的空间正相关。

5.2 理论贡献

本研究的理论贡献主要体现在以下三个方面：

（1）提出了基于大语言模型的非遗知识图谱构建方法。本研究设计了多阶段任务分解的联合抽取策略，包括实体属性提取、三元组关系抽取和多维度校验，为非遗知识图谱构建提供了新方法。

（2）设计了融合地域特色的本体模型。本研究在复用CIDOC CRM的基础上，增加了民族特色和自然环境两个本地化概念类型，为区域性非遗知识组织提供了可复制的范式。

（3）建立了非遗空间关联分析框架。本研究综合运用核密度估计、聚类分析、G统计量、空间自相关分析等方法，为非遗空间分析提供了系统的方法论框架。

5.3 实践价值

本研究的实践价值主要体现在以下三个方面：

（1）为黑龙江非遗数字化保护提供技术工具。构建的知识图谱和可视化系统可支持非遗资源的智能检索、知识问答和空间分析，为非遗数字化保护提供了技术支撑。

（2）为文化空间规划提供科学依据。揭示的"核心-边缘"分布模式和三大文化生态区，为文化空间规划、保护政策制定提供了科学依据。

（3）促进非遗文化的传播与教育应用。构建的知识图谱可应用于非遗教育、文化旅游、文化创意等领域，促进非遗文化的传播与创新性发展。

5.4 展望

随着"大模型+知识图谱"双轮驱动范式的发展 [@LJ5QBY4I]，非遗数字化保护将进入智能化、个性化、沉浸化的新阶段。未来应进一步探索以下方向：

（1）多模态知识表征：整合文本、图像、音视频等多模态资源，构建多模态非遗知识图谱 [@YKHCTW2K; @JH5C6HKD]。

（2）智能问答系统：基于知识图谱和大模型，开发非遗智能问答系统，提供精准的知识问答服务 [@EC26X7PS; @FMHA6MVH]。

（3）文化遗产虚拟现实：利用VR/AR技术，开发沉浸式非遗体验系统，提供身临其境的文化体验 [@UFAR2JX6]。

（4）预测与决策支持：基于知识图谱和时空分析，开发非遗传承预警系统和保护决策支持系统，为非遗保护提供智能化工具。

（5）跨区域协同保护：构建东北区域非遗知识图谱，开展跨区域协同保护，提升非遗保护的整体效能。

通过上述方向的研究与实践，将为非遗保护与传承提供更强有力的技术支撑，推动中华优秀传统文化创造性转化、创新性发展。

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参考文献

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致谢

本研究得到了XXX基金（项目编号：XXX）的资助。

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作者简介

第一作者：彭晓，男，哈尔滨工业大学建筑与设计学院副研究员，研究方向为空间智能、数字人文和生态设计。

通信作者：XXX，性别，职称，学历，Email: xxx@xxx.com，研究方向为文化遗产数字化保护。