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ISSN: 2333-9721
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Python文本挖掘方法辅助宋词自然景观意象分析
Analysis of Natural Landscape Image of Song Ci Based on Python Text Mining Method

DOI: 10.12677/ML.2020.82038, PP. 279-288

Keywords: 宋词,文本挖掘,自然景观,情感分析
Song Ci
, Text Mining, Natural Landscape, Emotional Analysis

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Abstract:

宋词作为中国古代文学皇冠上光辉夺目的明珠,其文学成就和欣赏价值极高。本文使用Python的BS4 + Wordcloud + Jieba功能方法,对近10,000首宋代诗词进行筛选梳理,利用文本挖掘技术,抓取出现频率较高的关键词。根据统计,选取词频较高的5个自然景观词逐条进行情感分析,得出相应的情感指数,并进一步构建相应的可视化的语义网络图。通过对宋词的自然景观意象和蕴含的情感进行研究分析,结论表明,不同自然景观的词条语义体现出不同程度的情感因素。
As a brilliant pearl in the crown of ancient Chinese literature, Song Ci has a high degree of literary achievement and appreciation. This paper uses Python’s BS4, word cloud and Jieba function to se-lect and sort out nearly 10,000 poems of Song Dynasty, the key words with high frequency are picked up by using text mining technology. According to the statistics, 5 natural landscape words with high word frequency are selected for emotional analysis one by one, and the corresponding emotional index is obtained, and the corresponding visual semantic network graph is further con-structed. Through the research and analysis of the natural landscape image and the emotion con-tained in Song Ci, the conclusion shows that the semantic of different natural landscape entries re-flects different emotional factors.

References

[1]  杨萍. 宋词教学中学生审美能力培养研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 陕西师范大学, 2019.
[2]  吴潇, 李鑫, 赵炜. 基于唐诗文本挖掘的关中地区人文景观格局研究[J]. 风景园林, 2019, 26(12): 52-57.
[3]  李文江. 基于深度学习的商品评价数据分析系统[D]: [硕士学位论文]. 大连: 大连海事大学, 2018: 56.
[4]  严明, 郑昌兴. Python环境下的文本分词与词云制作[J]. 现代计算机(专业版), 2018(34): 86-89.
[5]  望江龙, 王晓红. 基于Python爬虫技术实现[J]. 电脑编程技巧与维护, 2019(9): 18-20+41.
[6]  徐博龙. 应用Jieba和Wordcloud库的词云设计与优化[J]. 福建电脑, 2019, 35(6): 25-28.
[7]  谭荧, 张进, 夏立新. 语义网络发展历程与现状研究[J]. 图书情报知识, 2019(6): 102-110.
[8]  张玮, 谭思危, 刘凯, 石磊, 陈思明, 陈为. 宋词研究的新视角: 文本关联与时空可视分析[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2019, 31(10): 1687-1697.
[9]  张剑. 唐诗宋词研究专题[J]. 华南师范大学学报(社会科学版), 2018(2): 33.
[10]  吴琼. 近五年来宋词研究的进展及展望[J]. 湖州师范学院学报, 2019, 41(3): 62-70+103.

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