古籍数字化新思路：用MGeo模型对齐历史文献中的旧地名

在古籍整理和文史研究工作中，经常会遇到一个棘手的问题：如何将历史文献中的旧地名准确对应到现代地理信息系统？比如《乾隆京城全图》中记载的"正阳门外西河沿"这样的清代地名，要人工考证其现代位置往往需要耗费大量时间。本文将介绍如何利用MGeo模型快速实现历史地名的现代化对齐。

MGeo模型简介：地理语义理解的AI利器

MGeo是一个多模态地理语言预训练模型，由达摩院开发并开源在ModelScope社区。它专门针对中文地理文本理解任务进行了优化，能够处理地址相似度匹配、行政区划识别、POI对齐等典型场景。

对于历史地名对齐任务，MGeo的核心能力体现在：

理解不同时期地名的语义关联
识别地址要素的层级结构（如省-市-区-街道）
计算两个地理描述的相似度得分
支持长文本中的地理实体识别

相比传统基于规则的方法，MGeo能够更好地处理以下情况：

地名简称与全称的对应（如"顺天府"与"北京市"）
古今地名的变迁（如"北平"与"北京"）
不完整或模糊的地理描述（如"城东十里"）

环境准备：快速部署MGeo推理服务

由于MGeo是基于深度学习的预训练模型，建议在GPU环境下运行以获得最佳性能。CSDN算力平台提供了包含MGeo的预置镜像，可以一键部署：

登录CSDN算力平台
选择"MGeo地址相似度"镜像
配置GPU资源（建议至少16GB显存）
启动实例并进入Jupyter环境

如果需要在本地运行，可以通过以下命令安装依赖：

conda create -n mgeo python=3.8 conda activate mgeo pip install modelscope torch torchvision

基础使用：历史地名与现代地址的相似度计算

下面我们通过一个完整示例，演示如何将《乾隆京城全图》中的"正阳门外西河沿"对应到现代路网系统。

首先加载模型和pipeline：

from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks # 初始化地址相似度计算pipeline addr_sim_pipeline = pipeline( task=Tasks.address_similarity, model='damo/mgeo_geographic_address_similarity' )

然后准备古今地址对进行比对：

# 历史地址与现代候选地址 historical_addr = "正阳门外西河沿" modern_candidates = [ "北京市西城区前门西河沿街", "北京市西城区西河沿胡同", "北京市东城区东河沿胡同" ] # 计算相似度 results = [] for modern_addr in modern_candidates: sim_result = addr_sim_pipeline([historical_addr, modern_addr]) results.append({ 'modern_addr': modern_addr, 'score': sim_result['output']['score'], 'label': sim_result['output']['label'] }) # 输出结果 for r in sorted(results, key=lambda x: x['score'], reverse=True): print(f"{r['modern_addr']} - 相似度: {r['score']:.4f} ({r['label']})")

执行结果可能如下：

北京市西城区前门西河沿街 - 相似度: 0.9823 (完全匹配) 北京市西城区西河沿胡同 - 相似度: 0.8732 (部分匹配) 北京市东城区东河沿胡同 - 相似度: 0.1245 (不匹配)

进阶技巧：批量处理古籍中的地名数据

实际研究中，我们往往需要处理大量历史地名。以下是一个批量处理的示例方案：

准备输入数据（CSV格式）：

id,historical_addr 1,正阳门外西河沿 2,崇文门外花市大街 3,地安门外大街

准备现代候选地址库（可来自OpenStreetMap等开源地理数据）
批量处理脚本：

import pandas as pd from tqdm import tqdm # 加载数据 historical_df = pd.read_csv('historical_addresses.csv') modern_df = pd.read_csv('modern_addresses.csv') results = [] for _, row in tqdm(historical_df.iterrows(), total=len(historical_df)): best_match = None for _, modern_row in modern_df.iterrows(): sim_result = addr_sim_pipeline([row['historical_addr'], modern_row['modern_addr']]) if not best_match or sim_result['output']['score'] > best_match['score']: best_match = { 'historical_id': row['id'], 'historical_addr': row['historical_addr'], 'modern_addr': modern_row['modern_addr'], 'score': sim_result['output']['score'], 'label': sim_result['output']['label'] } results.append(best_match) # 保存结果 pd.DataFrame(results).to_csv('matching_results.csv', index=False)

常见问题与优化建议

在实际使用中，可能会遇到以下典型问题及解决方案：

显存不足问题
减小batch_size
使用半精度推理（fp16）
尝试更小的模型版本
特殊历史术语识别不佳
构建自定义词典增强模型理解
对结果进行人工校验和后处理
现代候选地址质量影响结果
确保候选地址库覆盖全面
对候选地址进行标准化预处理
性能优化建议
对现代地址库建立空间索引加速检索
使用多进程并行计算
对高频查询建立缓存机制

扩展应用：构建完整的历史地理信息系统

MGeo模型可以与其他技术结合，构建更完整的历史地理研究工具链：

OCR+GIS工作流
古籍扫描 → OCR文字识别 → MGeo地址对齐 → GIS可视化
时空分析系统
将识别结果与时间维度结合
分析城市空间结构的历史演变
知识图谱构建
将识别结果关联历史人物、事件
构建可交互查询的历史知识库

例如，将识别结果导入QGIS进行可视化：

# 生成GeoJSON格式的输出 import geojson features = [] for result in results: point = geojson.Point((result['lng'], result['lat'])) features.append(geojson.Feature( geometry=point, properties={ 'historical': result['historical_addr'], 'modern': result['modern_addr'], 'score': result['score'] } )) with open('output.geojson', 'w') as f: geojson.dump(geojson.FeatureCollection(features), f)