ලාභ:
- කෘත්රිම බුද්ධිය සහිත සන්දර්භය/ලොකස්, ස්ට්රැටිග්රැෆි සහ හැරිස් මැට්රික්ස් වැනි පටිගත කිරීමේ ඒකක සංඛ්යාංකීකරණය සහ ප්රමිතිගත කිරීමේදී දත්ත අඛණ්ඩතාව පවත්වා ගැනීමේ හැකියාව
- කෘත්රිම බුද්ධිය අස්ථානගත වූ දත්ත සම්පූර්ණ කිරීම සහ නිශ්ශබ්ද වෙනස්කම් සිදුකිරීමේ අවදානමට එරෙහිව අමු දත්ත ආරක්ෂා කර ගැනීමට සහ සෑම පරිවර්තනයක්ම සොයා ගත හැකි ලෙස තබා ගැනීමේ හැකියාව
- පාලිත ශබ්දකෝෂය, පාර-දත්ත, සහ විවෘත/FAIR මූලධර්ම අනාගත දත්ත භාවිතය සඳහා අත්යවශ්ය වන්නේ මන්දැයි තේරුම් ගන්න.
කැණීමක විද්යාත්මක වටිනාකම පවතින්නේ එයින් මතුවන රන් සොයාගැනීම්වල නොව එහි වාර්තාවල ගුණාත්මක බව තුළය. හොඳින් ලේඛනගත නොකළ සොයාගැනීමක් විද්යාවට පාහේ අදාළ නොවේ; මක්නිසාද යත්, එය කොතැනක, කුමන ස්ථරයක සහ එය සොයාගත් දේ සමඟද නොදන්නා වස්තුවක් වන අතර, එය අලංකාර වස්තුවක් පමණි. මෙම ඒකකය තුළ අපි කැණීම් ලොග් කිරීම (සෑම සන්දර්භයකම ක්රමානුකූල පිටපත් කිරීම සහ දත්ත සමුදාය, සොයා ගැනීම සහ නිරීක්ෂණ) සහ AI හට දත්ත ඇතුළත් කිරීම, සංවිධානය කිරීම සහ ප්රමිතිකරණය වේගවත් කළ හැකි ආකාරය දෙස බලනු ඇත, නමුත් දත්ත අඛණ්ඩතාව සඳහා වගකීම මිනිසුන් සමඟ පවතින්නේ මන්දැයි බලන්න.
මූලික මූලධර්මය: AI විසිරුණු වාර්තා සංවිධානය කිරීමට, ඒවා ප්රමිතිගත කිරීමට සහ නොගැලපීම් සොයා ගැනීමට උපකාර කරයි; නමුත් කුමන දත්ත නිවැරදිද, වාර්තාවක් සත්යය පිළිබිඹු කරයිද, දත්තවල අඛණ්ඩතාව මානව වගකීමකි. AI දත්තවල හැඩය නිවැරදි කරයි, එය එහි නිරවද්යතාවය සහතික නොකරයි.
පුරාවිද්යා ලේඛනයේ මූලික ඒකක
සන්දර්භය/ස්ථානය. සෑම කැණීමකින්ම වෙබ් අඩවිය සන්දර්භය ඒකකවලට බෙදා ඇත (සන්දර්භය/ස්ථානය-තනි තැන්පතුවක්, ස්ථරයක්, වළක් හෝ බිත්තියක්; කැණීමේ අර්ථයේ කුඩාම ඒකකය). සෑම සන්දර්භයකටම අනන්ය අංකයක් ලැබෙන අතර සියලුම සොයාගැනීම් එම අංකය සමඟ සම්බන්ධ වේ.
Stratigraphy සහ Harris Matrix. Stratigraphy (එකිනෙකාට සාපේක්ෂව ස්ථරවල පෙර-පසු සම්බන්ධතාවය) සාපේක්ෂ ආලය පදනම වේ. Harris Matrix (එකිනෙකාට සාපේක්ෂව සන්දර්භ අනුපිළිවෙල පෙන්වන රූප සටහනක්) මෙම සම්බන්ධතා දෘශ්යමාන කරයි. AI නොගැලපෙන ස්ට්රැටිග්රැෆික් සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීමට උදවු කරයි (උදා: චක්රීය “A යනු B ට ඉහළින් සහ පහළින් ඇති” දෝෂයකි).
ඉන්වෙන්ටරි සොයන්න. සෑම සොයාගැනීමක්ම; අංකය, වර්ගය, ප්රමාණය, ද්රව්ය, තත්ත්වය සහ ඡායාරූපය සමඟ සන්දර්භය සටහන් කර ඇත.
දත්ත ප්රමිති. වාර්තා බෙදාගත හැකි සහ සැසඳිය හැකි බවට පත් කිරීමට පොදු සම්මතයන් භාවිතා වේ. CIDOC-CRM (සංස්කෘතික උරුම දත්ත විස්තර කිරීම සඳහා සංවර්ධනය කරන ලද ජාත්යන්තර සංකල්පීය රාමුවක් / ඔන්ටොලොජි) විවිධ ආයතනවල දත්ත එකිනෙකා සමඟ කතා කිරීමට හැකියාව ලබා දෙයි. පාලිත පද ශබ්දකෝෂයක් (සියලු දෙනාම එකම සංකල්පය සඳහා එකම පදය භාවිතා කරන බව සහතික කරන අනුමත ලැයිස්තුවක්) භාවිතා වේ.
ඉඟිය: දත්ත "සංවිධානය කිරීමට සහ විගණනය කිරීමට" AI භාවිතා කරන්න, එය "අර්ථ දැක්වීමට" නොවේ. "මෙම වාර්තාවල පරස්පර විරෝධී සංදර්භ අංක මොනවාද?" එය හොඳ ප්රශ්නයක්; "මෙම සන්දර්භය අයත් වන්නේ කුමන කාල පරිච්ඡේදයකටද?" එය විශේෂඥ තීරණයකි. AI ප්රබලම ස්ථානය වන්නේ අනුකූලතා පරීක්ෂා කිරීමයි.
ලියාපදිංචිය සහ දත්ත ගබඩාවේ AI හි භූමිකාවන්
- ඩිජිටල්කරණය. අතින් ලියන ලද කැණීම් සටහන් පොත්, ඉන්වෙන්ටරි කාඩ්පත් සහ පැරණි චිත්ර දත්ත ගබඩාවට AI බලයෙන් ක්රියාත්මක වන පෙළ හඳුනාගැනීමෙන් ආනයනය කරනු ලැබේ (මෙය ඒකක 6 හි HTR වෙත සම්බන්ධ කරයි).
- ප්රමිතිකරණය. විවිධ අක්ෂර වින්යාසයන් ("බයිසැන්තියම්", "බයිසැන්තියම්", "බයිස්.") පාලිත ශබ්ද කෝෂයට සිතියම්ගත කර ඇත; දිනයන් සහ මිනුම් ඒකාකාර ආකාරයෙන් ගෙන එනු ලැබේ.
- අනුකූලතාව පරීක්ෂා කිරීම. අතුරුදහන් වූ සන්දර්භය අංකය, පරස්පර විරෝධි ස්තරය, වෙනස් සොයාගැනීම් දෙකක එකම අංකය භාවිතා කිරීම වැනි දෝෂ සලකුණු කර ඇත.
- විමසුම සහ සාරාංශය. "පහත සන්දර්භය තුළ සියලුම වීදුරු සොයාගැනීම්" සහ සාරාංශ වගු වැනි විමසුම් ඉක්මනින් ජනනය වේ.
අවවාදයයි: ප්රමිතිකරණය කිරීමේදී, AI එය "නිවැරදි" කිරීමට උත්සාහ කරන අතරතුර නිහඬව දත්ත වෙනස් කළ හැක; නිදසුනක් වශයෙන්, ඔහු මිනුම "සාධාරණ" අගයකට වට කිරීමට හෝ ඔහුගේම ඇස්තමේන්තුවකින් අවිනිශ්චිත කියවීමක් පිරවිය හැක. සෑම ස්වයංක්රීය වෙනස්කමක්ම සොයාගත හැකි අතර මුල් වාර්තාව සංරක්ෂණය කළ යුතුය. අමු දත්ත කිසිවිටෙක උඩින් ලියන්නේ නැත.
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - ඩිජිටල්කරණය සංරක්ෂිතය සුරැකිණි. කෞතුකාගාරයක වසර 40ක අත් අකුරු ඉන්වෙන්ටරි කාඩ්පත් (කාඩ්පත් 22,000ක් පමණ) අහිමි වීමේ අවදානමක් ඇතිව ගබඩා කර තිබුණි. AI බලයෙන් ක්රියාත්මක වන පෙළ හඳුනාගැනීම සහ ප්රමිතිකරණය මගින් කාඩ්පත් සෙවිය හැකි දත්ත ගබඩාවකට ආනයනය කරන ලදී; සෑම කාඩ්පතක්ම නියැදි පදනමක් මත මානව පරීක්ෂකයෙකු විසින් පරීක්ෂා කරන ලද අතර, කියවිය නොහැකි ප්රදේශ "අපැහැදිලි" ලෙස සලකුණු කරන ලදී.
නඩුව 2 - අනනුකූලතා පරීක්ෂාව දෝෂ හමු විය. කැණීම් කණ්ඩායමක් AI විසින් වාරය අවසානයේ දත්ත සමුදාය විගණනය කරන ලදී; සොයාගැනීම් තුනකට එකම සන්දර්භ අංකයක් ඇති නමුත් පරස්පර ස්ථර තොරතුරු ඇති බව YZ සලකුණු කළේය. සමාලෝචනය දත්ත ඇතුළත් කිරීමේ දෝෂයක් අනාවරණය විය; එය නිවැරදි නොකළේ නම්, එය ස්ට්රැටිග්රැෆික් අර්ථ නිරූපණය විකෘති කිරීමට ඉඩ තිබුණි.
නඩුව 3 - නිශ්ශබ්ද වෙනස් කිරීම හසු විය. මිනුම් ප්රමිතිකරණය කරන අතරතුර, AI සමහර "0" අගයන් "අතුරුදහන්" වෙනුවට "ශුන්ය" ලෙස අර්ථකථනය කරන බව සහකාරයෙක් දුටුවේය. මෙය කැඩුණු කෑලි දිග විකෘති කළේය. මුල් දත්ත සුරැකීමට ක්රියාවලිය නැවත ගොඩනඟන ලද නමුත් වෙනස්කම් වෙනම තීරුවක තබා ගන්න.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) ප්රමිතිකරණය (පාලිත ශබ්දකෝෂය):
ඔබේ කාර්යභාරය: දත්ත පොරබැදීමේ සහකාර. පහත වාර්තා වල [ක්ෂේත්රය:ද්රව්ය/කාලසීමාව/වර්ගය] අගයන් පහත පාලිත ශබ්ද කෝෂයට සිතියම්ගත කරන්න: [ශබ්දකෝෂ ලැයිස්තුව]. ශබ්ද කෝෂයේ සමානකම් නොමැති අගයන් වෙනස් කරන්න; එය "නොගැලපෙන" ලෙස සලකුණු කරන්න. සෑම වෙනස්කමක්ම මුල්-නව යුගල ලෙස වාර්තා කරන්න; අමු දත්ත මකා දැමීම.
2) අනුකූලතා පරීක්ෂාව:
පහත කැණීම් වාර්තාවල නොගැලපීම් සොයන්න: පුනරාවර්තන සන්දර්භය අංක, නැතිවූ අනිවාර්ය ක්ෂේත්ර, පරස්පර ස්ට්රැටිග්රැෆික් සම්බන්ධතා, අපහසු දිනයන්/මිණුම්. ලියාපදිංචි අංකය සමඟ එක් එක් ගැටලුව ලැයිස්තුගත කර එය නිවැරදි කිරීමට ME වෙත භාර දෙන්න; එය ඔබම වෙනස් නොකරන්න.
3) Harris Matrix තර්ක පාලනය:
පහත දැක්වෙන්නේ සන්දර්භ අතර ස්තරටිග්රැෆික් සම්බන්ධතා (A ඉහළ/පහළ B). තාර්කික ප්රතිවිරෝධතාවක් (ලූප්, ද්වි-මාර්ග සම්බන්ධතාවය) තිබේද? කුමන සන්දර්භ තිබේ නම් පෙන්වන්න. අදහස් දක්වන්න එපා; තාර්කික අනුකූලතාවයක් සඳහා පමණක් පරීක්ෂා කරන්න.
4) විමසුම් සහ සාරාංශ වගුව:
පහත දත්ත සමුදා ඩම්ප් වෙතින් පහත උපුටා ගැනීම: [උදා. සන්දර්භය අනුව බෙදා හැරීමේ වර්ගය සොයන්න]. එක් එක් පේළිය ව්යුත්පන්න කර ඇත්තේ කුමන වාර්තාද යන්න සඳහන් කරමින් ප්රතිඵලය වගුවක් ලෙස දෙන්න. දත්තවල නොමැති කිසිදු අගයක් එකතු නොකරන්න; එය හිස් නම්, "දත්ත නැත" ලියන්න.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල ක්ෂණික:
මෙම කැණීම් දත්ත නිවැරදි කර නැතිවූ අයිතම පුරවන්න.
"හිඩැස් පුරවන්න" AI හට දත්ත සවි කිරීමට ඉඩ දෙයි; ප්රතිඵලය වන්නේ සත්ය සහ ප්රබන්ධ මිශ්ර වූ විශ්වාස කළ නොහැකි දත්ත සමුදායකි.
බලවත් විමසුම:
පහත කැණීම් දත්තවල විධිමත් නොගැලපීම් (අක්ෂර වින්යාසය, දින ආකෘතිය, අනුපිටපත් හැඳුනුම්පත) පමණක් සලකුණු කරන්න. නැතිවූ අගයන් සම්පූර්ණ කරන්න; එය "අසම්පූර්ණ" ලෙස තබන්න. එක් එක් යෝජිත වෙනස්කම් මුල් පිටපත සමඟ ලැයිස්තුගත කරන්න; මම අනුමැතිය දෙන්නම්. අමු දත්ත වෙනස් කිරීම.
වෙනස: කලින් දත්ත නිහඬව දූෂිත කරයි; දෙවැන්න පාලනය කර තීරණය මිනිසාට භාර දෙයි.
හොඳ දත්ත ආකෘතිය: ක්ෂේත්ර, සම්බන්ධතා සහ පාර-දත්ත
පුරාවිද්යාත්මක දත්ත සමුදායක් යනු හිතුවක්කාර වගුවක් නොව, කල්පනාකාරී දත්ත ආකෘතියකි ( කුමන වගු, කුමන ක්ෂේත්ර සහ කුමන සම්බන්ධතා වලට දත්ත සංවිධානය කරනු ඇත්ද යන්න පිළිබඳ සැලැස්මකි). මූලික මූලධර්මය නම් සෑම දෙයක්ම සන්දර්භය මත රඳා පවතී: සන්දර්භය සොයා ගැනීම, එකිනෙකට සන්දර්භය (ස්ට්රැටිග්රැෆි) සහ ක්ෂේත්රය වෙත. සෑම වාර්තාවකටම අනන්ය අනන්යතාවයක් (ID) ඇති අතර මෙම අනන්යතා හරහා සබඳතා ස්ථාපිත කෙරේ; සොයාගැනීමක් තනි සන්දර්භයකට යොමු කරයි, සන්දර්භයක බොහෝ සොයාගැනීම් අඩංගු විය හැක.
පටිගත කිරීම මෙන්ම පාරදත්තද වැදගත් වේ (දත්ත පිළිබඳ දත්ත: එය වාර්තා කළේ කවුරුන්ද, කවදාද, කුමන ක්රමයකින්ද, කුමන අනුවාදයද). කවුරුන් විසින්ද, කවදාද, කුමන විශ්වාසයකින් ඇතුල් කළේද යන්න නොදන්නා වාර්තාවක් අනාගතයේදී ප්රශ්න කළ නොහැක. පාර-දත්ත ක්ෂේත්රවල ස්ථාවර පිරවීම පරීක්ෂා කිරීමට සහ නැතිවූ පාර-දත්ත සලකුණු කිරීමට AI උපකාරී වේ.
තවත් වැදගත් මූලධර්මයක් වන්නේ විවෘත හා තිරසාර ආකෘතියකි. හිමිකාර, සංවෘත මෘදුකාංගවලට දත්ත අගුලු දැමීම වෙනුවට, එය විවෘත ප්රමිතීන්ට සමීපව තබාගැනීම (පෙළ පදනම් වගු, ලේඛනගත ක්රම) දශක ගණනාවකට පසුව දත්ත කියවිය හැකි බව සහතික කරයි. පුරාවිද්යාත්මක දත්ත නිෂ්පාදනය කරනු ලබන්නේ එක් ප්රකාශනයක් සඳහා නොව අනාගත පරම්පරාව සඳහා ය; FAIR මූලධර්ම (දත්ත සොයා ගැනීම, ප්රවේශ විය හැකි, අන්තර් ක්රියා කළ හැකි සහ නැවත භාවිතා කළ හැකි) වැඩි වැඩියෙන් සම්මත වී ඇත්තේ එබැවිනි. මෙම මූලධර්මවලට අනුකූලව ඔබේ දත්ත ලේබල් කිරීමට සහ අඩුපාඩු සොයා ගැනීමට AI ප්රයෝජනවත් වේ; නමුත් විවෘතව පවතින දත්ත සහ සංවේදී (රහස්ය) ලෙස පවතිනුයේ කුමන දත්තද යන්න තීරණය කිරීම ඔබට භාරයි.
ඉඟිය: ඔබ ඔබේ දත්ත සමුදාය සකසන විට, ඔබෙන්ම මෙසේ අසන්න, "මෙය නොදන්නා කෙනෙකුට එය විවෘත කර වසර 10 කින් එය තේරුම් ගත හැකිද?" අහන්න. පාරිභාෂික ශබ්ද කෝෂයකින් ඔබේ කෙටි යෙදුම් පැහැදිලි කරන්න, පාරදත්ත ක්ෂේත්ර පුරවන්න, සහ අමු දත්ත විවෘත ආකෘතියකින් උපස්ථ කරන්න.
වාර්තා/දත්ත සමුදා කාර්ය වගුව
ගවේෂණය
AI හි කාර්යභාරය
මානව තීරණය
ආරක්ෂණ රීතිය
ඩිජිටල්කරණය
පෙළ හඳුනාගැනීම
නොපැහැදිලි කියවීම තහවුරු කිරීම
අමු ස්කෑන් ගබඩා කර ඇත
ප්රමිතිකරණය
ශබ්දකෝෂයට සිතියම
නොගැලපෙන වටිනාකම තීරණය
මුල් පිටපත සංරක්ෂණය කර ඇත
අනුකූලතාව
ප්රතිවිරෝධතා සලකුණු කිරීම
නිවැරදි කිරීම
වෙනස් කිරීම නිරීක්ෂණය කෙරේ
stratigraphy
තාර්කික පාලනය
අදහස් දක්වන්න
Matrix විශේෂඥ අනුමැතිය
විමසුම/සාරාංශය
මේස නිෂ්පාදනය
අදහස්, තේරීම
දත්ත වලට විශ්වාසවන්ත බව
පොදු වැරදි
- නැතිවූ දත්ත සම්පූර්ණ කිරීම. AI සෑදෙයි; අතුරුදහන් වූවන් "අසම්පූර්ණ" ලෙස පැවතිය යුතුය.
- අමු දත්ත නැවත ලිවීම. මුල් පිටපත සැමවිටම සංරක්ෂණය කර ඇත; වෙනස්කම් වෙනම තබා ඇත.
- නිහඬ වෙනස්කම් නොදැනේ. සෑම ස්වයංක්රීය පරිවර්තනයක්ම වාර්තා කර විගණනය කළ යුතුය.
- සම්මතය මඟ හැරීම. පාලිත ශබ්ද කෝෂයක් සහ පොදු ආකෘතියක් නොමැතිව දත්ත බෙදා ගත නොහැක.
- AI සතුව ස්තරටිග්රැෆික් අර්ථ නිරූපණය කිරීම. AI තාර්කික පරස්පරතාව සොයා ගනී; අදහස් විශේෂඥයා සඳහා වේ.
සාරාංශයක් ලෙස
කැණීම් වාර්තා සහ දත්ත ගබඩාවේ AI; එය ඩිජිටල්කරණය, ප්රමිතිකරණය, අනුකූලතා පරීක්ෂා කිරීම සහ විමසුම් කාර්යයන් සඳහා විශාල වේගයක් සපයයි. නමුත් දත්ත අඛණ්ඩතාව පූජනීය ය: අතුරුදහන් වූ කොටස් කිසිවක් ඉතිරි නොවේ, අමු දත්ත සංරක්ෂණය කර ඇත, සෑම වෙනස්කමක්ම නිරීක්ෂණය කරනු ලැබේ, සහ ස්ට්රැටිග්රැෆික් අර්ථ නිරූපණය විශේෂඥයාට අයත් වේ. කැණීම් අනාගතයට ඉතිරි කරන වටිනාම උරුමය හොඳ වාර්තා වේ.
යෙදුම් කාර්යය
කුඩා නියැදි කැණීම් දත්ත වගුවක් සකස් කරන්න (වාර්තා 10-20); හිතාමතාම එහි නොගැලපීම් කිහිපයක් දමන්න (අනුපිටපත් හැඳුනුම්පත, වැරදි හැඩැති දිනය, ගැටුම් ස්ථරය). “අනුකූලතා පරීක්ෂාව” සහ “හැරිස් මැට්රික්ස් තාර්කික පරීක්ෂාව” රටා සමඟින් මේවා සොයා ගැනීමට AI වෙත සලස්වන්න; පසුව පාලිත ශබ්ද කෝෂයක් ලියා "ප්රමිතිකරණ" අච්චුව වෙත ද්රව්ය ක්ෂේත්රය සිතියම් ගත කර අමු දත්ත සුරැකීමට වග බලා ගන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම අමු දත්ත වෙනස් නොකළ, වෙන වෙනම ගබඩා කළෙමි.
- [ ] මම AI අතුරුදහන් වූ කොටස් සම්පූර්ණ නොකළෙමි; මම එය "අසම්පූර්ණ" ලෙස තැබුවෙමි.
- [ ] මම එක් එක් ස්වයංක්රීය වෙනස්වීම් මුල් පිටපත සමඟ පරීක්ෂා කර ඇත.
- [ ] මම පාලිත ශබ්දකෝෂය සහ දත්ත ප්රමිතිය භාවිතා කළෙමි.
- [ ] මම ප්රවීණ විනිශ්චය මත පදනම්ව ස්ට්රැටිග්රැෆික් අර්ථ නිරූපණය කළෙමි.