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3000多条诗词与古代格言的ACCESS数据库收集

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简介:
本数据库收录了三千余首经典诗词及古语警句,涵盖先秦至明清等各个历史时期,旨在为文学研究者、爱好者提供便捷高效的文献检索平台。 这是从古诗中收集的一个名句数据库,包含我们朗朗上口的古诗句子。

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  • 3000ACCESS
    优质
    本数据库收录了三千余首经典诗词及古语警句,涵盖先秦至明清等各个历史时期,旨在为文学研究者、爱好者提供便捷高效的文献检索平台。 这是从古诗中收集的一个名句数据库,包含我们朗朗上口的古诗句子。
  • 6万中国ACCESS和EXCEL版本合
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    本资源集合包含超过六万条精心整理的中国古代诗词作品,以方便检索与学习为目的,提供ACCESS数据库及EXCEL表格两种格式,是诗词爱好者与研究者的宝贵资料库。 我创建了一个包含中国历代诗词的ACCESS数据库,并按朝代分类整理:先秦、汉、魏晋、南北朝、隋、唐、宋、元、辽、金、明、清以及现当代等,每个条目包括标题、内容、所属朝代和作者信息等内容。此外还包含了注释字段以提供更多的背景资料或解释说明。
  • 中国
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    《中国古典诗词全集》是一部全面收录中国古代诗歌作品的大型数据库,汇集了从先秦至清末各个历史时期的重要诗人及其代表作,是研究和欣赏古典文学不可或缺的资源。 中华古诗词数据库包含24193条记录,文件类型包括sql、json、csv和xlsx格式,资源大小为2.19 MB。
  • 中国
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    中国古典诗词数据库汇集了从先秦至近代的各类诗词作品,是研究与欣赏中国古代文学精华的重要资源库。 这个唐宋两朝的中华古诗词数据库收录了近一万四千位古代诗人,其中包括接近5.5万首唐诗和26万首宋诗。此外,还包含两宋时期1564位词人的作品,共计21050首词。
  • 中国大全MySQL表:最全面
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    本数据库汇集了中国古代至近现代丰富多样的诗歌作品,采用MySQL构建的数据表格形式,便于用户高效检索和查询。 这是一套包含中国诗词的完整数据库资源,使用MySQL格式存储数据,并提供创建表及自动插入数据的功能文件。该资料包括1万多个作者的信息以及近30万首诗词的内容,详细信息涵盖了每位诗人的简介及其所属朝代等细节。
  • Python-最全中华
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    Python-最全的中华古诗词数据库提供了一个全面而丰富的平台,汇集了从古代到近现代的各种诗歌作品。利用Python编程语言,该库为用户和开发者提供了便捷的数据访问方式、强大的搜索功能以及深入的文本分析能力,便于研究中国古典文学。 最全的中华古诗词数据库收录了唐宋两朝近一万四千名诗人以及接近5.5万首唐诗和26万首宋诗。此外,该数据库还包含了两宋时期1564位词人创作的21050首词。
  • 结构SQL(dt_a_table_bbs_2020-05-13.sql),包含422首
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    本文件为dt_a_table_bbs_2020-05-13.sql,内含422首古诗词的结构化数据表,便于SQL查询和分析。每首诗包括标题、作者及全文等信息。 提供一个包含422首古诗词的SQL文件,其中包括每首诗的标题、作者、朝代、内容及注解的信息。该文件可以直接用于创建数据库并导入数据。
  • 录逾两万首及其文原文译文,适用于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。