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规范控制（Authority Control）是为了保证书目数据库中检索款目的一致性和稳定性，将文献检索点中的相同对象按照统一形式进行著录的工作。规范控制具体又可分为名称规范控制与主题规范控制。通过有效的名称规范控制，可实现对同名著者、同名地区等一词多义对象的区分，同时将一人多名、一地多名等多词一义的资源对象进行合并，从而提高信息组织和检索的质量。地方文献是记载有一个地区相关信息的载体，其内容广泛涉及当地的政治、经济、人文、科技、地理、资源等。地方文献在检索时具有较强的地域性，研究者多以地理名称作为地方文献的检索线索。因此，研究地方文献的地名规范控制，对提高地方文献数据库的查全率与查准率，促进地方文献资源的规范化建设与资源共建共享具有重要的意 义。
传统的文献规范控制方法多以在MARC 标目中加入规范档词汇的方式实现。近年来，关联数据（Linked Data）技术的出现为规范控制提供了新的思路。利用关联数据实现名称规范控制具有诸多优点，如提供了概念独立于其表示形式的表达模型、便于揭示实体之间的语义关系、全球一体化的规范控制更新与同步机制等[1]。本研究的目的是利用关联数据框架和地理数据集，提出一个地方文献地名规范控制模式，从而实现对地方文献地理信息的有效揭 示。
1 我国图书馆地方文献地名规范控制现状
我国图书馆的文献名称规范工作始于20世纪90 年代。90 年代中后期开始，全国各地图书情报机构陆续建立了一批规范数据库。目前，我国图书馆界参与开展名称规范控制的机构主要包括中国国家图书馆、CALIS 联机编目中心、香港大学图书馆联盟（JULAC）、台湾汉学研究中心等。此外，北京大学图书馆、北京邮电大学图书馆、清华大学图书馆、上海图书馆等机构也建立了各自的规范数据库[2]。我国图书馆的文献名称规范控制数据库大多以个人名称、团体名称和会议名称的规范控制作为切入点，缺乏对地理名称的规范控制，如国家图书馆中文名称规范数据库仅针对个人名称、团体名称和题名数据进行规范控制[3]；CALIS 联合目录规范数据库和香港中文名称规范数据库则针对个人名称、团体名称、题名和会议名称进行了规范控制[4-5]，但也有少数机构尝试建立独立的地名规范控制数据库，如台湾汉学研究中心针对外文文献中的区域名称规范编制了“世界区域名称中译表”[6]；福建省图书馆针对福建地方文献编制了“福建地理名称规范数据 库”[7]。
尽管缺乏全国性的文献地名规范控制方案，但各地的地方文献专藏机构为提高地方文献标目的质量，常以《中国机读目录格式使用手册》和《中图法》为指导，利用MARC 数据中的现有字段或添加辅助字段的方式对地方文献地理信息进行规范控制，其具体实现方法主要分为两种形 式：
（1）通过主题词实现地名规范控制。即针对同一地区的不同名称，根据一定原则选择其一（通常选择现行的行政区划地理名称）作为标准形式的标目，同时将该地区的其他别名以非规范主题词形式建立互见标引，并在606 字段的$y 地区复分子字段、607 地域主题词或610 非控主题词等字段中进行著 录。
（2）通过分类号实现地名规范控制。即根据《中图法》通用复分表的使用规范：“主表中某些类目，如果未注明‘依世界地区表分’或‘依中国地区表分’，而需要进行地区复分时，应将地区复分号用（）括起；中国地区要先在地区子目号前加上中国代号2，再用（）括起，加在主类号之后”[8]，使用地区复分表对地方文献的地理信息予以著录，如将《香港艺术方针政策》一书类号标注为J120.0（265.8）。部分图书馆还在现行分类表的基础上，根据本地实际情况做局部的调整，适当增添一些具有本地特色的类目名称，如一些县级图书馆在分类号前加上地区缩写或地区邮编[9]。基于上述方法，图书馆可以在一定程度上揭示地方文献的地理信息，但这些方法也存在着一定的不足之 处：
（1）主要通过馆员以手工添加参照项和复分号的形式添加文献地理信息，难以全面覆盖所有地理区域的简称、代称、旧 称。
（2）无法实现基于地理区域的自动推理。例如，用户希望检索福建省内的族谱信息，若某族谱地理区域被标注为厦门市，则该用户无法得到相应的匹配结果，导致查全率不 足。
（3）未能充分利用当前已广泛使用的地理数据集，也难以在不同机构间实现规范数据的共 建。
（4）随着BIBFRAME 等书目格式的产生，传统以MARC 为基础的地名规范方法无法适应语义化书目数据的发 展。
2 基于关联数据的地方文献地名本体设计
关联数据是Tim Berners-Lee 于2006 年所提出的概念，其目标是利用Web 将机器可理解的RDF 数据进行关联，形成数据之网（Webof Data）。使用特定本体描述地方文献的相关术语，是实现地方文献地名规范控制关联数据化的前提。本体（Ontology）是在一定知识领域范围内，将知识抽象后所形成的概念模型，通常描述了一系列体系化的概念及其概念之间的关系，且可以通过Turtle、RDF/XML 等格式对其进行形式化表述后由计算机识别和处理。建立地方文献地名本体，可以为文献数据和地理数据赋予语义。为保证数据的可重用性，本研究在进行地方文献地名本体设计时，复用了美国国会图书馆所制定的BIBFRAME（书目框架）本体以及开源领域广泛使用的Geonames 数据集本体，并针对地方文献地名规范控制的特殊场景进行了自定 义。
2.1 地方文献本体的构建
本研究利用BIBFRAME 2.0 本体实现对地方文献基本元数据的表达。BIBFRAME 是美国国会图书馆为实现对MARC 的替代而研发的书目数据模型，旨在利用关联数据进行书目元数据的描述，建立更加开放、有足够伸缩性，且能够溶入语义网环境的文献数据交换标准，其最新版本为国会图书馆于2016 年4 月发布的BIBFRAME 2.0。BIBFRAME 2.0 模型涵盖了作品、作者、机构、主题、地点等概念，能够在有效揭示地方文献的文献特征的基础上进行语义扩展，满足地名规范控制的需 求。
不同于MARC 以文献为中心的设计思想，BIBFRAME 定义了大量术语用于充分揭示文献所涉及的实体和实体间关系。在BIBFRAME2.0 词表中， 共设置了140 个类及165 个属性[10]， 其中Work、Instance、Item 三个类为BIBFRAME 2.0 的核心类：作品（Work）用于反映作品的概念实质；实例（Instance）反映了作品的物理载体表现形式，一个作品可以有多个对应的实例，但一个实例只有一个对应的作品；Item（馆藏项）代表一个实例的馆藏复本（可以为实体馆藏或电子馆藏），并反映了诸如馆藏位置、条码号、索书号等与馆藏复本相关的信息。除三大核心类外，BIBFRAME 2.0还定义了大量与核心类同级别的资源类，用于抽象与书目相关的资源，如Agent（与作品相关的人或组织）、Event（事件）、Place（地点）等。国会图书馆在《BIBFRAME 2.0 RDF 约定》中指出，上述资源的实例在形式化表述时可以在标签属性（rdfs：label）中以字面量（literal）直接描述，也可以以URI 描述以进一步提供更为详尽的信息[11]。
由于地方文献形式的多样性，我国不同地区的文献专藏机构对地方文献定义的理解有所差异，但从文献与地理区域相关性的角度考虑，通常涉及三类文献：（1）由当地著者（包括个人作者、团体作者和家族著者）编撰的著作；（2）当地出版机构出版发行的正式或非正式出版物；（3）作品主要内容涉及当地人、事、物的文 献。
总体而言，利用BIBFRAME 2.0 本体所提供的术语可以较为充分地揭示上述三类文献的地理区域特征。图1 是描述书目相关实体与地区实体联系的实体关系图。该图使用圆角矩形代表类，使用有向线段表示类与类之间相关联的属性，例如代表bf：hasInstance 属性的连线从bf：Work 指向bf：Instance，意味着bf：hasInstance 属性的定义域（domain）为bf：Work，属性的值域（range）为bf：Instance。为揭示著者与地区的相关性，可使用bf：place 属性将bf：Agent 与bf：Place 类相关联，其中bf：Agent 类为个人（bf：Person）、组织（bf：Organization） 和家族（bf：Family） 等实体的上位类；为揭示出版者与地区的关系，可使用bf：place 属性将bf：Publication（出版者）与bf：Place 类相关联（如图1 所示）。表
图1 地方文献本体中书目相关实体与地区实体的关系
示文献主题与地区的联系可根据文献内容的不同而采用3 种方式：①若文献内容与当地人物有关， 可使用bf：Work 的bf：subject 属性指向bf：Agent，再通过bf：place 属性与地理区域实体间接产生关联。②若文献内容涉及与当地相关的某一事件，可使用bf：Work 的bf：eventContentOf 属性指向bf：Event， 再通过bf：place 属性与地理区域实体间接产生关联；若文献主题为对当地的综合性概述，可直接使用bf：subject 属性将bf：Work 与地理区域实体相联系。③图书馆还可根据地方文献数据库建设侧重点的不同，建立bf：place 属性的子属性，例如在构建地方名人特色数据库时，可建立local：ancestralHome（祖籍地）、local：birthPlace（出生地）、local：residence（居住地）等子属性，以便充分表达著者与地理区域的相关 性。
2.2 地理区域本地构建
近年来，随着语义Web 的发展，出现了包括Geonames、Linked GeoData、OpenStreetMap在内的一系列语义化地理数据项目。和传统的地理数据集相比，语义地理数据集使用RDF 三元组作为数据模型，可以与BIBFRAME 等书目本体实现深度整 合。
为了实现与现有关联数据集的兼容，本研究在构建地理区域本体时复用了Geonames 本体中的术语（如图2 所示）。Geonames 是目前使用最为广泛的地理关联数据集之一，包含超过1000 万个地名和550 万个别名，每天处理超过1.5 亿次Web 服务请求[12]，其数据来源为包括美国国家地理空间情报局在内的70 余家政府和商业组织[13]，且允许注册用户按不同管理权限添加地理区域热点或编辑已发布的地理数据。与Linked GeoData、OpenStreetMap 等本体相比，Geonames 除了能够提供地理特征点的相关地理信息外，还能更好地提供地理区域间的层级隶属关系，因此更加适合地方文献检索过程中的地理区域推 理。
在地理区域本体中，使用gn：Feature 类表示地理特征点。为了将BIBFRAME 书目数据与地理特征点数据相关联，本研究创建了一个自定义属性local：geoFeature，其定义域（domain） 为bf：Place， 值域（range） 为gn：Feature。地理特征点的其他核心属性见表1。在Geonames 中，共设置了9 种地理特征点类型（feature class），每种地理特征点又可根据特征码（feature code）细分为多种子类[14]，例如，若某地理特征点的gn：feature-Class 属性值为gn：A，则代表该特征点为行政区；若该特征点的gn：featureCode 属性值为gn：A.ADM1，则代表该特征点为一级行政区（省级）。此外，利用地理特征点的gn：parent- Feature 和gn：childrenFeatures属性，可较为方便地获取一个地理特征点的上下级节点， 如福州市的Geonames URI 为， 通过其gn：parentFeature 属性， 可获取福建省的Geonames 图2 地理区域本体的核心类与属性
表1 地理特征点的核心属性
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属性名 |
属性类型 |
含 义 |
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gn：name |
Data Property |
地理特征点的国际正式名称（以英语表示） |
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gn：officialName |
Data Property |
地理特征点的官方正式名称（以本地语言表示） |
gn：alternateName |
Data Property |
地区别名（包括历史名称、简称、俗称等） |
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wgs84_pos：lat |
Data Property |
地理特征点中心位置的经度 |
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wgs84_pos：long |
Data Property |
地理特征点中心位置的纬度 |
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gn：featureClass |
Object Property |
地理特征点类型 |
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gn：featureCode |
Object Property |
地理特征点区域级别代码 |
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gn：parentFeature |
Object Property |
地理特征点的上级节点 |
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gn：childrenFeatures |
Object Property |
地理特征点的直接下级节点清单 |
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属性名属性类型含 义
gn：name Data Property 地理特征点的国际正式名称（以英语表 示）
gn：officialName Data Property 地理特征点的官方正式名称（以本地语言表 示）
gn：alternateName Data Property 地区别名（包括历史名称、简称、俗称 等）
wgs84_pos：lat Data Property 地理特征点中心位置的经度
wgs84_pos：long Data Property 地理特征点中心位置的纬度
gn：featureClass Object Property 地理特征点类型
gn：featureCode Object Property 地理特征点区域级别代码
gn：parentFeature Object Property 地理特征点的上级节点
gn：childrenFeatures Object Property 地理特征点的直接下级节点清单
URI 为。其中，gn：parent-Feature 在本研究中被设置为传递（Transitive）属性，以便利用推理机实现基于地理位置的逻辑推 理。
3 地方文献关联数据库的构建
地方文献地名规范控制的最终目的是建设以地名规范数据和关联数据为基础的书目数据库，其建设过程总体可分为三个阶段：地名规范数据的建立、书目数据的转换和推理查询功能的实现。本章以福建省方志文献关联数据库构建为例，阐述基于关联数据的地方文献地名规范控制及其服务实现机 制。
3.1 福建省地名规范数据构建
福建简称“闽”，清初福建省下辖福州、建宁、延平、邵武、兴化、泉州、漳州、汀州8 府[15]，故福建别称“八闽”。目前，福建省共设有9 个地级市。在构建福建省地名规范数据的过程中，为充分利用开放关联数据资源，本研究以Geonames 数据集作为基础数据。Geonames 采用创作共用（Creative Commons）协议发布地理RDF 数据，其开放数据获取方法为：（1）通过Geonames 检索系统查询需提取规范数据的顶层地理区域ID，如福建省ID为1811017。使用URI 地址http://sws.geonames.org/1811017/about.rdf 即可获取福建省地名规范数据。（2）读取顶级节点RDF 数据中gn：childrenFeatures 属性值即可获得该区域的所有直属子节点清单。如福建省的一级子节点（市级节点）清单RDF 文件为http://sws.geonames.org/1811017/contains.rdf。（3） 下载所有一级子节点RDF 数据， 根据一级子节点的gn：childrenFeatures 属性值可获取二级子节点RDF清单文件，依次类推，获得所有子节点地理规范数 据。
数据获取可采用自动采集或人工采集两种模式，本研究通过Web 采集器共采得ADM1（省级）节点1 个，ADM2（市级）节点9 个，ADM3（县区级） 节点80 个。Geonames 地理数据中已包含基本的地名规范信息，例如，图3 为福州市的Geonames RDF 数据（http://sws.geonames.org/1810815/about.rdf） 核心片段， 数据中已包含福州市的英文名（gn：name）、正式中文名称（gn：officialName）、别名（gn：alternateName）及其行政等级信息，并将上述信息与URI“http://sws.geonames.org/1810815/”实现了概念匹 配。
值得注意的是，Geonames 作为非官方的第三方数据源，尚无法保证数据的全面性和精确性。因此，为保证地理规范数据的可靠性，笔者利用国家测绘地理信息局地理信息公共服务平台（天地图）所发布的地理数据对相关行政区划地理数据进行了核对，并基于各地区地方志资料对RDF 文件中gn：alternateName 属性条目进行了增补。增补完成后，福建省地名RDF 数据共包含95 个地理特征点，正式名与别名（含外文名）数量共计547 个。
3.2 书目数据的语义化转换
福建省公共图书馆于2002 年起使用930 字段作为福建地方文献著录标识，该字段包
Fuzhou Shi
ô¾¿ôô²
Fuzhou
Fuzhou Shi
ô¹ô¡
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ô¿
ô·¾
ô¾¿ô
ô°ô
图3 福州市 |
图3 福州市Geonames RDF 数据核心片段
含一个可重复子字段$a，子字段值可为MZ（代表福建籍著者的著作）、MC（代表由福建省各地出版社、各部门出版发行）或MN（代表著作的主要内容与福建的人、物、事有关）[16]。笔者通过程序比对的方式，从福建省图书馆馆藏书目606 字段包含“地方志”且具备930 字段的文献中，选取其中主题词或题名包含福建省地名RDF 数据中任一正式名或中文别名的文献共计475 条作为实验对象，将上述文献的CNMARC 数据转换为符合BIBFRAME 规范的RDF 格式。转换方法为：首先根据BIBFRAME本体，生成符合BIBFRAME 规范的书目RDF模板，模板中相关属性值留空，再从CNMARC数据中抽取特定字段（若存在该字段）的字符填充模板中的数据槽，生成完整的BIBFRAME书目数据。转换过程中涉及的主要字段与BIBFRAME 属性对应关系参见 表2：
图4 为经转换完成后的书目数据核心代码。为了实现书目数据与地名规范数据的关联，本研究采用以下规则在书目数据中自动添加地名规范信息：若930$a 字段存在“MZ”数据值，为著者信息添加bf：place 属性；若930$a 字段存在“MC”数据值，则为出版者信息添加bf：place 属性； 若930$a 字段存在“MN”数据值，则为Work 类实例添加bf：subject 属性，属性值为Geonames 地区URI。
3.3 基于地名规范控制的地方文献检索
为实现基于地理规范数据的书目检索，笔者使用Apache Jena 构建了地方文献查询系统。Jena 是Apache 基金会开发的开源语义网框架，该框架内置了包括RDF 数据存取、SPARQL 查询引擎在内的一系列API。由于Geonames 地理RDF 数据中已包含地理区域正式名称和别名数据，查询系统可通过构建SPARQL 查询语句，并将地理区域URI 地址填入语句数据槽的方式，自动在检索过程中将地区别名予以规范化处理。
表2 CNMARC 字段与BIBFRAME 属性的转换关系
字段 子字段 BIBFRAME 属性 |
字段 子字段 BIBFRAME 属性 |
010 $a bf：identifiedBy
010 $d bf：acquisitionTerms
200 $a bf：title
200 $f bf：contributor
200 $g bf：contributor
210 $a bf：place
210 $c bf：provisionActivity |
210 $d bf：date
215 $a bf：baseMaterial
330 $a bf：content
606 所有子字段 bf：subject
607 所有子字段 bf：subject
690 $a bf：classification
690 $v bf：edition |
a bf:Text, bf:Work;
bf:title [ a bf:WorkTitle; rdfs:label "ôô§¯ô" ];
bf:contributor [a bf:Organization;
rdfs:label "ôô§¯ôµ ô¯©ôôô²ôôªô";
bf:place [a bf:Place;
local:geoFeature ]];
bf:subject [a bf:Place; local:geoFeature ].
a bf:Instance;
bf:instanceOf ;
bf:identifiedBy [ a bf:Isbn; rdf:value "9787110023079" ];
bf:provisionActivity [ a bf:Publication;
rdfs:label "ô¾¿ôªôªôô ªô¡¸ô½®";
bf:place [a bf:Place;
local:geoFeature ]].
a bf:Item;
bf:itemOf ;
bf:heldBy ;
bf:identifiedBy [ a bf:Barcode; rdf:value "1834834" ]. |
图4 地方文献BIBFRAME 书目数据核心代码
下图为查询作者为“候官”（福州旧称）地区的文献的SPARQL 查询语句。由谓语为“gn：alternateName”、宾语为“候官”及图3 中特征点数据可推断其主语为http://sws.geonames.org/1810815/，即福州地区特征点实例URI。故本查询不仅可查出候官地区作者的著作，也可查询出所有以福州或福州其他别名标注的作者所撰写的作品。基于类似方法也可实现对主题、出版地或馆藏地位于指定地区文献的查 询。
select?title_label where {
{?feature gn:alternateName "...."@zh.}
UNION
{?feature gn:officialName "...."@zh.}
?work bf:contributor ?contributor.
?contributor bf:place ?place.
?place local:geoFeature ?feature.
?work bf:title ?title.
?title rdfs:label ?title_label.
} |
图5 基于地名规范数据的地方文献检索SPARQL 代码
此外，由于地理规范关联数据中已通过gn：parentFeature 属性实现了地区间的等级关系的揭示，且gn：parentFeature 在地名规范本体中被设置为传递（Transitive）属性，因此利用Jena 所支持的本体推理机制，还可实现对指定地区上下级区域文献的推理检索。图6 为利用Jena 内建的OWL_MEM_MICRO_RULE_INF 推理机实现对主题涉及三明市（http://sws.geonames.org/1796662）的地方文献检索，在此次查询中，所有bf：subject 属性值为三明市或三明市下属区域（包括直接下属和间接下属）的文献均会被加入结果 集。
4 总结
使用关联数据实现地方文献地名规范控制，相比传统以MARC 为基础的规范控制方案，主要存在以下优 点：
（1）关联数据使用URI 而非任何一种优先形式的地名来指代某个地区，实现了地理概念相对于其表达形式的独立性。如近年来大量县级地区撤县改区，若采用主题法在书目MARC数据中标注地理区域的正式名称，一旦出现行政区划变更即需要对大量文献数据进行同步调整；而通过关联数据标注地区信息，在此情况下无需对书目数据进行修改，仅需对一条地区RDF 数据进行更新。
（2）采用RDF 的“主谓宾”形式描述地理信息，便于实现基于地理区域的自动推理和数据挖掘。
（3）可以利用目前在图书馆领域和地理领域得到广泛应用的语义本体，并在此基础上与外部关联数据集实现集 成。为验证以关联数据为基础的地方文献地名控制方法的有效性，本研究通过福建方志关联数据库的构建开展了相关实验。由实验结果可知，本研究所提出的地方文献地名控制策略具有替代传统地名规范控制方法的可行性。但也必须注意到，基于关联数据的地方文献地名控制方法还存在一定的不足，如目前还缺乏功能完善的CNMARC 与BIBFRAME 数据转换工具，不易实现大批量书目数据的语义化；Geonames作为第三方数据源，其数据规范还需要人工核检和完善。在后续研究中，笔者将对CNMARC向BIBFRAME 2.0 的转换机制和基于权威数据的书目地名规范控制策略作进一步探 索。
参考文献
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