地底下的台灣:如何用 AI 打造『全台考古遺址』知識 Master Registry
在之前的 HGIS 系列中,我們主要處理的是「紙上的歷史」——透過方志與古籍還原清代的社會空間。然而,要真正觸摸到「台灣主體性」最深層的脈絡,我們必須將目光投向更長的時間尺度:考古遺址。 ...
在之前的 HGIS 系列中,我們主要處理的是「紙上的歷史」——透過方志與古籍還原清代的社會空間。然而,要真正觸摸到「台灣主體性」最深層的脈絡,我們必須將目光投向更長的時間尺度:考古遺址。 ...
當我們開始嘗試將 AI 與歷史地理資訊系統 (HGIS) 結合時,最初是在探勘總體性的《臺灣通史》。但歷史的魔鬼往往藏在地方的細節裡。 為了驗證我們的架構是否具備「橫向擴展」到區域史料的能力,我將目光轉向了北台灣早期的政經中心——竹塹 (新竹)。這次,我決定一次挑戰五本重量級的地方方志:《新竹縣採訪冊》、《淡水廳志》、《樹杞林志》、《新竹縣志初稿》、《新竹縣制度考》。 ...
在完成《個人賦能》書籍的集成後,我的注意力重新回到了這片土地。 過去一週,我們對《流域導讀》(現正式更名為《流域導航》)進行了一場堪稱「範式轉移」的升級。如果說 v1.0 是我帶著你「看」河流的故事,那麼今日釋出的 v2.0,則是交付給你一套能跟河流「對話」的數位技能組。 ...
在《台灣歷史知識地圖》Layer 2 架構釋出後,我們隨即投入了第一個實戰場域:曾文溪流域。 這次的目標非常明確:我們不再滿足於地圖上冷冰冰的座標點,而是要透過「時空對合」技術,讓曾文溪流域的 696 個 POI 全部具備歷史靈魂與文獻厚度。 ...
在先前的系列中,我們完成了從原始文本(Layer 0)到結構實體(Layer 1)的跨越。透過 Python 腳本,我們讓幾十萬字的《臺灣通史》變成了資料庫中清晰的人名、地名與座標。 ...
在建立完這套由「時光羅盤 + 歷史文本 + 自動空間配對」組成的 歷史空間感知引擎 (HGIS) 後,一定有人會問:費這麼大功夫寫程式,究竟能帶來什麼改變? 答案是:它將徹底顛覆我們閱讀歷史與感知旅行的方式。 ...
經過前三篇的努力,我們左手握有中研院的「1920年代空間圖資」,右手拿著從《臺灣通史》榨取出來的「600+ 個古地名與基建列表」。 這就像是一場歷史級別的相親大會——我們要讓書本裡的名字,在歷史地圖上找到歸宿,並將它們賦予現代的 WGS84 GPS 經緯度座標。這個過程,技術上叫做 Geo-Coding (地理編碼)。 ...
上一篇我們用 Python 打造了能解讀歷史座標的「時光羅盤」。但羅盤只會告訴你地名,無法告訴你歷史。真正的歷史,藏在文言文的汪洋大海中。 因為我本身對台灣史完全沒有概念,為了建立自己的知識體系,我首先向 AI 提問,得到了這份極具啟發性的「台灣方志演化樹」: ...
上一篇提到,為了驗證地形圖上的「黃金洞」與歷史水利的關聯,我決定打造一個「歷史空間感知引擎」。要建構這套系統,第一步就是要獲得一把能夠解開空間座標的鑰匙。 ...
一切的起點,源自於對家鄉地名的好奇。 老爸出生在潭後,但我一直不知道為什麼是這個名字。這裡沒有水潭,何來「潭後」之名?如果只是在 Google Maps 上滑動縮放,這個問題可能永遠得不到解答,因為現代的衛星空照圖,早就被密集的建築與柏油路給覆蓋。 ...