高麗藏 ⇄ 大正藏
位置轉換表
把「翻書找對應位置」變成「一行指令」
涵蓋 1,474 部經、6,357 卷、4,590 萬漢字

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版本 2026-10-09 22:46 · ⬇ 另存檔案單一 HTML 檔,2.5 MB,存下來就能離線使用

給佛學研究者的技術總結 · 2026

一、要解決的問題

研究上經常需要指著一邊藏經的某一行,問「另一邊在哪裡」。

大正藏 T01p0005b05 第 3 字,
在高麗藏是 K17p0819b17 第 8 字

這種對照,過去只能一卷一卷翻、一段一段找。

問題不是「找不到」,而是「做不完」——全藏有 344 萬行(高麗藏)對 690 萬行(大正藏)。

二、為什麼這件事特別難

難處具體情況
分卷不同同一段文字,兩藏的卷號可能不一樣;有的經在《大正藏》分十卷、《高麗藏》只有五卷
行數不同卷與卷之間空幾行、空半頁是常態;兩邊對「第幾行」的認定會差一兩行
用字不同同一字兩邊字形不同:說/説、為/爲、眾/衆、緣/縁…
有增有減一邊有的句子,另一邊沒有;序文、附文、校勘註的處理也不同

靠人工比對,這四件事會同時發生,所以很容易錯。

三、本方案的特點

① 逐字對齊,不是整卷粗略對應
轉換結果精確到某一行、第幾個字,不是只說「大概在這一卷」。

② 對應關係只有 1.54 MB
「哪個字對哪個字」壓縮成單一檔案,完全離線可用,不必連 CBETA、也不必連東國大學。
這 1.5 MB 只裝對應關係,不裝經文——經文仍來自原有的兩份資料庫(高麗藏 373 MB、大正藏 771 MB 位元組)。

③ 會告訴你「這裡沒有對應」
遇到序文、附文、或一邊多出一段時,程式會標明這不是一對一對應,而不是硬給一個位置。

④ 兩邊都能查
大正藏 → 高麗藏、高麗藏 → 大正藏,雙向都能轉。

⑤ 帶著走
整份對照表能放進一個網頁檔——手機開得動、離線可跑,帶去圖書館查也不必連線。

四、它涵蓋了什麼

項目數量
高麗藏45 冊、344 萬行、6,594 卷
大正藏85 冊、690 萬行、11,995 卷
可互相對照1,474 部經、6,357 卷、4,590 萬漢字
對照檔大小1.54 MB(未壓縮 12.55 MB)
只含對應關係,不含經文
經文本身(另存)高麗藏 373 MB + 大正藏 771 MB

作法是

把兩藏的同一卷文字,用「最長共同子序列」逐字排好,記下每一段的對應關係。

壓縮方式借鏡軟體界的 source map——不重存經文,只記「哪一段對哪一段」。同一卷通常因此收斂到個位數段,全藏壓到 1.54 MB,極致的小容量。

五、測試結果

抽樣 1,949 個位置,涵蓋 1,474 部經
每一部經最多取 2 點,完全分散、不集中在少數幾部

項目結果
通過1,941 / 1,949 = 99.59%
回程一致(轉過去再轉回來)1,944 / 1,949

驗證方式

不是拿程式自己的紀錄來對,而是轉換之後直接回到兩邊的資料庫,把那個位置上的正文調出來比對——確認兩邊真的是同一段文字。

失敗的 8 例中,有 5 例是《高麗藏》本身在該處就不同或缺頁(例如《釋迦譜》十卷本與五卷本之別),不是轉換錯誤。

六、速度,以及和翻書相比

程式本身的速度

動作時間
查一個位置(含程式啟動)0.027 秒
連續批次轉換843 個位置/秒
建立全藏完整對照表(6,357 卷)121 秒
載入對照檔(解壓+校驗)0.32 秒

與人工翻書對照(每個位置約 2–5 分鐘估計)

工作量翻書本程式
1 個位置2–5 分鐘0.03 秒
100 個位置3–8 小時0.1 秒
1,000 個位置4–10 個工作日1.2 秒
全藏 6,357 卷的完整對照表無法完成121 秒

真正的差別不是快,而是「本來做不到的事現在做得到」——全藏規模的逐字對照,人工沒有可行性。

七、該注意的限制

  • 版本差異處不會無中生有:若一邊本來就沒有那段文字,程式會標示而非編造。
  • 字形差異仍在:說/説這類異體字,是兩套電子文本各自的編碼習慣,引用時宜註明版本。
  • 少數疑難卷:全藏中有數十卷因分卷方式不同(例如《大正藏》十卷本對《高麗藏》五卷本),對照僅供參考。
  • 它替代的是「找位置」,不是「讀懂」。

八、怎麼使用

查一個位置

poscli convert T01p0005b0503
→ 高麗藏 K17p0819b1708(精確對應)

批次處理

把一批位置交給程式,一次跑完,輸出成表格。

主要產出物

檔案用途
posmap.pos1.5 MB 對照資料
postest-cases.tsv1,949 筆測試明細,可自行核對
程式檔(.exe)不公開下載

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需要批次處理者,請加微信 Sukhanika 索取命令列程式。

轉換完全離線執行,不依賴任何線上資料庫。

本表的建置與除錯,感謝 DeepSeek Harness 協助,省下大量人工排查與建表的時間。