机器学习与自然语言处理在古诗创作与情感分析中的应用

资源摘要信息:"基于机器学习与自然语言处理的古诗自动生成与情感分析系统" 知识点: 1. 机器学习与自然语言处理(NLP): 本系统结合了两种前沿技术，机器学习与自然语言处理。机器学习是人工智能的一个分支，能够使计算机系统无需明确编程就能自动改进性能。自然语言处理是计算机科学与语言学领域的一个分支，用于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 2. 语料爬取：在构建古诗生成与情感分析系统之前，需要收集大量高质量的古诗文本。这一步骤主要是使用Python编程语言，利用requests和BeautifulSoup库，或者使用Scrapy框架，从古诗网站或数据库中获取古诗文本及其相关信息。这些信息可能包括作者、朝代和情感标签等。 3. 数据处理：爬取到的原始数据包含许多无关信息，需要进行预处理。这包括去重、去除HTML标签、分词、去除停用词等。此外，如果古诗文本没有情感标签，可能需要人工进行标注。处理后的数据需要划分为训练集、验证集和测试集，以便于后续的机器学习建模。 4. 数据分析：使用SPSS或其他统计软件对古诗文本进行词频统计、关键词提取等分析，能够帮助我们更好地了解古诗的语言特点和常见主题。如果数据包含情感标签，我们还可以进行情感分析，以此探索不同情感下古诗的语言风格。 5. 规则作诗：规则作诗是将古诗的格律和韵脚规则编写成一套规则引擎，从而能够根据这些规则自动生成古诗。这种方法可以作为机器学习写诗的辅助工具或基准模型。 6. 机器学习写诗：通过机器学习算法，系统能够学习古诗的语言规律和风格，从而自动生成新的古诗。这需要大量的训练数据和复杂的算法，如循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)。 7. 情感分析：系统通过对古诗文本的深入分析，能够识别出古诗所表达的情感，如喜悦、悲伤、愤怒等。这需要结合自然语言处理技术和情感分析算法来实现。 以上就是基于机器学习与自然语言处理的古诗自动生成与情感分析系统所包含的关键知识点，涵盖了从语料收集到数据分析、从规则作诗到机器学习写诗、再到情感分析的完整流程。这些技术的结合为研究古诗词的生成、分析与情感挖掘提供了全新的视角和方法。