基于深度学习的古诗词意境分析

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中国古典诗词是中华文化宝库中的宝藏,而且还蕴含着中华民族的精神,是我国古代人民智慧的结晶。学习古诗词不仅可以了解历史文化,增强民族自豪感,而且还可以丰富人的精神世界。目前古诗词的研究工作大部分是依赖文学相关工作者的人力研究。二十一世纪以来,随着计算机硬件水平的高速发展,机器学习与深度学习迎来又一春,同时自然语言处理技术也受到更多人的关注,其也被应用在诸多领域中,如语言翻译、信息检索、自动问答等,且均有不俗的表现。本文尝试将自然语言处理应用于古诗词分析领域,使用不同的算法分析古诗词的意境,包括诗词的主题与情感等。本文的研究方法是先对开源数据集的进行处理,并对数据集中原有的诗词数据进行清洗、补充,最终将数据集用于词向量模型以及算法模型的训练。在对古诗词进行意境识别前,首先选定古诗词分词工具,对比多种分词工具如THULAC、Jieba、甲言等,比较其在古诗词分词方面的表现。使用Word2Vec工具结合分词结果训练词向量模型,在古诗词的主题分类方面,将问题转化为文本分类问题,本文对比多种文本分类算法,总结其在古诗词主题分类问题上的准确率;使用基于Attention机制的Bi LSTM模型,对古诗词的情感进行分析。除此之外,本文还使用图数据库构建古诗词知识图谱,将古诗词信息进行串联,同时也可用于信息检索。最终将模型集成至古诗词意境分析系统中,可供用户输入诗词,并得到该诗词的意境分析结果,同时也可以根据相关信息检索其他诗词。
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