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九万首古诗词语料(适合用于扩充知识库)

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简介:
本资料汇集了九万余首中国古代诗词作品,旨在为用户扩展文化知识、提升文学素养提供丰富资源。 这段文字描述了一个包含9万首古诗词的语料库,其中包括了每首诗的名字、作者以及诗词内容。

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    本资料汇集了九万余首中国古代诗词作品,旨在为用户扩展文化知识、提升文学素养提供丰富资源。 这段文字描述了一个包含9万首古诗词的语料库,其中包括了每首诗的名字、作者以及诗词内容。
  • 纯文本集(txt格式)
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    本作品汇集了七万余首古诗词,以简洁明了的TXT格式提供,便于阅读与研究,是文学爱好者和学者不可多得的资料库。 某诗词网站爬取的古诗词数据(.txt)文件中共有74701首古诗词。每首诗包含诗名、年代、作者及正文内容,并且各首诗之间以空行分隔,便于处理。
  • 数据,收录逾两及其文言原文与现代译文,NLP和机器学习研究
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    本数据库包含超过两万首古代诗词,每首诗均配有原版文言及现代汉语译文,为自然语言处理和机器学习的研究提供了丰富的语料资源。 古诗词数据集是当前自然语言处理(NLP)和机器学习领域的宝贵资源,它包含了超过两万条的古诗词和文言文句子,每个句子都配有对应的现代汉语译文。这份数据集的设计旨在帮助研究者和开发者构建和优化各种NLP应用,例如文本分析、机器翻译、情感分析以及语言模型训练等。 每一条记录包括以下字段: - title(标题):提供诗歌的来源信息,有助于用户了解创作背景及作者。 - dynasty(朝代):标明了诗歌创作的时代,反映了不同历史时期的语言和文化特点,为研究不同时期语言风格的变化提供了依据。 - content(内容):包含原始古诗词中的一句话。这些原貌呈现的内容对于古代汉语与文学的研究具有重要意义。 - trans(翻译):提供现代汉语的译文版本,使普通读者也能理解古诗含义,并且为机器学习模型提供了训练目标。 - index(索引):记录这句话在诗歌中的位置,有助于分析诗歌结构和形式。 该数据集的设计支持中文古诗词多角度的研究处理。不仅包含原版文言文本,还有现代汉语翻译版本,这降低了研究难度并提高了理解性与可操作性。 对于NLP及机器学习领域的研究人员而言,这份数据集具有广泛的应用价值:可用于训练机器翻译系统、构建情感分析模型或语言生成模型等。此外,古诗词蕴含丰富的文化信息和美学特质,也为跨学科研究提供了可能路径——如文学史学领域——通过深入探索用词习惯与韵律结构来加深对古代文化和语言发展的理解。 这份数据集不仅是NLP及机器学习领域的珍贵资源,还为研究者们提供了一种新的工具方法以探究中国传统文化和文学。通过对该数据的进一步分析应用,我们有望在人工智能理解和传承传统文化方面取得新进展。
  • 中国的
    优质
    中国的古典诗词资料库汇集了从先秦至晚清历代诗词作品,涵盖各类诗歌体裁与风格,旨在为研究者及爱好者提供全面、权威的古典文学资源。 古诗词语料可以用于进行与古诗词相关的话语理解和信息挖掘。
  • 最全的中华
    优质
    本资料库汇集了从《诗经》到清末的中华古诗词精华,包含数万首作品及其作者介绍、注释和赏析,是学习与研究古典文学的理想资源。 最全中华古诗词数据库收录了唐宋两朝近一万四千位诗人,其中包括接近5.5万首唐诗和26万首宋诗。此外,还涵盖了两宋时期1564位词人创作的21050首词。
  • 带注音的一年级75
    优质
    本书精选适合一年级学生学习的75首经典古诗词,并配有拼音标注和详细解释,帮助孩子轻松掌握古典文学精髓。 咏鹅 [唐]骆宾王 鹅, 鹅, 鹅, 曲项向天歌。 白毛浮绿水, 红掌拨清波。 春眠不觉晓, 处处闻啼鸟。
  • Neo4j的图谱Python问答系统.zip
    优质
    本项目为一个利用Neo4j数据库构建的知识图谱,旨在通过Python实现对古诗词的智能问答功能,便于用户查询和理解古代诗歌文化。 Python基于知识图谱的古诗词问答系统使用了neo4j作为数据库。
  • JAVA的图谱智能问答系统
    优质
    本项目是一款基于JAVA开发的古诗词知识图谱智能问答系统,利用自然语言处理技术,实现对古诗词相关问题的精准理解和回答。 使用Java实现基于知识图谱的古诗词智能问答系统涉及以下步骤: 1. 前端接收用户输入的问题,并通过CSS与AJAX技术将其发送到后端。 2. 对接收到的问题进行分词处理,同时为每个单词标注其词性。这一步需要构建和使用用户字典来提高准确性。 3. 抽象化问题内容,将具体的名词替换为其对应的类别标签。例如,“海尔的冰箱有哪些”会被转换成“ntc的n有哪些”。此过程利用了HashMap数据结构进行高效映射。 4. 利用词汇表以及HashMap为抽象后的句子生成词向量表示形式,以便于后续处理和匹配操作。 5. 与问题模板库进行比对,寻找最合适的匹配项。例如,“ntc n 有哪些”这样的模式会被识别出来作为候选答案的索引。 6. 将找到的问题模板还原成具体的形式,并根据上下文信息恢复原先的词汇内容。“ntc n 有哪些”的结果会变回“海尔 冰箱 有哪些”,其中ntc被替换为品牌名,n则对应产品类型。 7. 在服务层逻辑指导下,通过数据库连接器访问图数据库Neo4j来查询问题的答案。这一环节依赖于预先设计好的数据模型以及高效的检索算法。 8. 最后将从数据库获取的结果进行适当的格式化处理,并将其返回给前端展示给用户。 整个流程涵盖了从前端交互到后台复杂的数据处理和知识库查询的全过程,旨在为用户提供准确、快速的回答服务。
  • 中的自然言处理分_farewell.txt
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    本项目专注于开发适用于古诗词文本的自然语言处理技术,特别强调在诗词语料中进行精准分词的研究与应用。通过深入分析古典文学作品的语言特点,旨在提高对古代汉语的理解和处理能力,为古诗词的学习、研究及普及提供技术支持。 自然语言处理(NLP)是计算机科学与语言学的交叉领域,旨在使机器能够理解和生成人类语言。分词作为其中的关键步骤,在中文文本处理中尤为重要,因为汉字之间没有空格来区分词语边界。 古诗词分词则是自然语言处理技术的一个重要应用案例。具体而言,它包括以下几个方面: 1. 中文分词原理:将连续的字符序列拆分为有意义的词汇单位是这项工作的核心任务。实际操作时通常使用字典、规则匹配和统计模型等方法来完成这个过程。 2. 规则与统计模型相结合:在处理古诗词这种特殊文体时,系统不仅需要依赖于韵律和平仄等语言学规则来进行分词,还需结合大规模语料库训练出的统计模型以提高准确度。 3. 确定词性:为后续分析任务(如情感分类、主题提取)提供支持的前提是能够正确识别每个词汇的基本属性(名词、动词等)。例如,“西辞黄鹤楼”中“西”表示方位,而“黄鹤楼”则是专有名词。 4. 词汇歧义消解:由于古诗词中的某些词语可能有多种含义或用法,因此需要根据上下文来判断其最合适的解释。“孤帆远影碧空尽”的例子展示了如何通过语境理解来解决这种问题。 5. 特殊结构处理:考虑到诗歌特有的对仗、排比等修辞手法,在分词时需特别注意这些形式上的特点以确保准确性。例如,“莫愁前路无知己,天下谁人不识君”中的词语搭配就需要保持一致性和合理性。 6. 现代技术的应用:尽管传统的方法如字符串处理仍然有效,但深度学习模型(比如基于Transformer架构的预训练语言模型)在理解和解析复杂文本方面显示出更强大的能力。通过大量数据进行自我学习,这些先进工具能够应对更加复杂的自然语言现象。 7. 实际应用实例:“farewell.txt”文件中的古诗词分词处理有助于建立一个便于检索和注释的语料库,并为诗歌风格分析、情感分类及作者识别等研究提供基础支持。
  • 程序
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    这是一款集成了中国古代经典诗词的应用程序,用户可以轻松浏览、搜索和欣赏唐诗宋词等古代文学瑰宝。 本项目是一个古诗词的app应用源码,后台使用的是基于thinkphp自己开发的webservice接口,但作者并未一同分享服务端代码及数据库。如果huangxulei看到此页面并且方便的话,希望您可以将服务端和数据库打包并共享出来与大家共同讨论。