资治通鉴-文白对照数据-人工智能辅助理解

文白对照阅读

这个仓库是有关资治通鉴-文白对照的可供人类和机器阅读阅读并进行相关数据研究的项目。

本项目中的文本格式按照原书的卷进行整理，chapters目录下按照[0-9]+_资治通鉴卷名.md进行分别存储：

chapters
├── 001_资治通鉴第一卷(周纪).md
├── 002_资治通鉴第二卷(周纪).md
├── 003_资治通鉴第三卷(周纪).md
...

每一卷的内容格式如下（*表示在部分卷中可能不存在的内容）：

[卷名]*

[时间原文]
[时间译文]

[空白][空白][原文]
[空白][空白][译文]

[空白][空白][原文]
[空白][空白][译文]

[时间原文]
[时间译文]

[空白][空白][原文]
[空白][空白][译文]

结构化数据已由model.py生成，其中的数据结构及生成过程可见于model.py。结构化数据保存于data.json（结构化数据文件）。数据读取和使用样例请见data_usage_demo_visualization.ipynb（结构化数据使用样例）。

正在进行中。结构化数据使用样例 AI辅助资治通鉴知识图谱挖掘&构建

本仓库新增了 plot_er.py（由之前的示例脚本改名而来），可把实体-关系结构化数据渲染成一张 “权力/影响力流向 Sankey 图”。
图中每一条带状流代表一次或多次 分封 / 背叛 / 代 / 立 等“权力流转”事件，鼠标悬停即可看到对应的事件标签及计数。

真实示例结构化数据存放在 data/demo_er.json，构建过程可参考AI辅助资治通鉴知识图谱挖掘&构建

python plot_er.py data/demo_er.json --keep-loops --all-actions -o demo/demo_er.html

主要参数	作用
`--keep-loops`	保留自循环（同一势力内部的事件）。若不加该参数，脚本默认去掉这些往往难以辨识的细线。
`--all-actions`	不仅统计“分封 / 背叛 / 代 / 立”四类动作，而是把所有关系事件都画进图里。如果只想看“权力流转”四类动作，可省略此参数。
`-o <HTML>`	把结果保存为指定文件，同时自动在浏览器中打开。若不加 `-o`，脚本会直接弹出 Plotly 交互窗口（部分终端/远程环境可能无法弹窗，建议加 `-o`）。

更多用法示例请运行：

python plot_er.py -h

仓库已经用 data/demo_er.json 运行了一次脚本，生成的静态文件放在：

demo/demo_er.html

⚠️ 该文件约 5 MB，Plotly 脚本已内嵌，可直接在浏览器离线查看。

👇 互动示例 历史人物/势力关系交互图静态截图

势力间的权力走向一目了然 例如，可以直观看到 周朝 → 魏国 / 赵国 / 韩国 的分封流，以及 智氏家族 → 赵国 的大带状流，背后对应“晋阳之战”等关键事件。
鼠标悬停即得事件详情 悬浮在某条带上会显示如 “三家分晋 (1)；立为继承人 (2)” 等列表，快速了解该流包含哪些事件、各发生几次。
参数化过滤，探索更深
- 通过 -s / -e（开始/结束年份）只观察特定时代；
- 加或减 --keep-loops 查看内部权力更迭；
- 去掉 --all-actions 聚焦“权力流转”四大动词。这样既能俯瞰宏观格局，也能精查局部细节。