研究背景

古诗词是中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的情感表达。本研究运用自然语言处理技术，对唐诗宋词进行情感分析，建立情感分类模型，量化古代文人的情感表达模式。

数据与方法

我们收集了《全唐诗》和《全宋词》中的约5万首诗词作品，构建了包含7种情感类别的标注数据集：

• 喜悦（Joy）
• 悲伤（Sadness）
• 愤怒（Anger）
• 恐惧（Fear）
• 惊讶（Surprise）
• 厌恶（Disgust）
• 中性（Neutral）

模型构建

1. 特征提取

采用Word2Vec和BERT等预训练模型，将古诗词转换为向量表示。同时提取了韵律特征、意象特征等传统文学特征。

2. 分类模型

使用LSTM、Transformer等深度学习模型进行情感分类。最终模型在测试集上达到了87.3%的准确率。

主要发现

情感分布特征

统计分析显示，唐诗中"悲伤"和"喜悦"情感占比最高，分别达到28.5%和24.3%。宋词中"悲伤"情感更为突出，占比达到35.2%，这可能与宋代的历史背景有关。

朝代差异

不同朝代的诗词在情感表达上存在显著差异：

• 盛唐时期：情感表达更加豪放、积极
• 晚唐时期：情感表达更加深沉、忧郁
• 北宋时期：情感表达更加细腻、婉约
• 南宋时期：情感表达更加悲壮、忧国

应用价值

该模型可以用于古诗词的情感分析、风格识别、作者推断等任务，为古典文学研究提供了新的量化工具。

研究目标

《史记》作为中国第一部纪传体通史，记录了从黄帝到汉武帝时期的历史。本研究基于《史记》文本，构建历史事件的时序网络，运用图论方法分析历史事件的关联性。

网络构建

我们从《史记》中提取了约3000个历史事件，每个事件包含：时间、地点、人物、事件类型等属性。通过分析事件之间的因果关系、时间顺序关系、人物关联关系，构建了时序网络。

分析方法

1. 时序模式识别

使用时间序列分析方法，识别历史事件的时间分布规律。发现历史事件存在明显的周期性特征，如王朝更替、战争爆发等。

2. 事件关联分析

通过计算事件之间的关联强度，我们发现：

• 政治事件与军事事件高度关联（相关系数0.73）
• 经济事件与政治事件存在滞后关联
• 文化事件相对独立，但影响深远

3. 关键节点识别

识别出多个关键历史节点，如：商鞅变法、秦始皇统一六国、汉武帝开疆拓土等。这些节点在网络中具有高中心性，对后续历史发展产生重大影响。

可视化展示

我们开发了交互式可视化系统，可以动态展示历史事件的时间演进和关联关系。用户可以通过时间轴浏览不同时期的历史事件网络。

结论

通过量化分析，我们发现历史发展并非简单的线性过程，而是一个复杂的网络系统。历史事件之间存在复杂的因果关系和反馈机制，这为理解历史规律提供了新的视角。

研究意义

传统节日是中华文化的重要载体，在数字化时代，其传播方式发生了深刻变化。本研究通过大数据分析，研究传统节日在社交媒体上的传播模式，量化文化符号的影响力。

数据来源

我们收集了2022-2024年间，微博、微信、抖音等社交媒体平台上关于传统节日的相关数据，包括：

• 文本内容：约500万条相关帖子
• 图片内容：约200万张相关图片
• 视频内容：约50万个相关视频
• 用户互动：点赞、评论、转发等数据

主要发现

1. 传播热度分析

春节、中秋节、端午节是传播热度最高的三个传统节日。春节期间的传播量是平时的15倍，显示出传统节日在数字时代的强大影响力。

2. 文化符号影响力

通过文本挖掘和图像识别，我们识别出最具影响力的文化符号：

• 春节：春联、红包、年夜饭、春晚
• 中秋节：月饼、月亮、团圆、嫦娥
• 端午节：粽子、龙舟、屈原、艾草

3. 传播路径分析

运用传播网络分析，我们发现传统节日的传播存在明显的"意见领袖"效应。KOL（关键意见领袖）的传播影响力是普通用户的50倍以上。

4. 年轻化趋势

数据分析显示，18-30岁的年轻用户是传统节日传播的主力军，占比达到65%。他们通过创新的表达方式（如表情包、短视频）传承和传播传统文化。

文化传承的数字化特征

研究发现，传统节日在数字时代的传播呈现出以下特征：

• 视觉化：图片和视频成为主要传播载体
• 互动化：用户参与度显著提高
• 创新化：传统元素与现代表达方式结合
• 全球化：海外华人社区积极参与传播

结论

数字化为传统节日的传播提供了新的渠道和方式，同时也改变了文化传承的模式。通过量化分析，我们可以更好地理解传统文化在现代社会的传承与演变。

研究背景

汉字作为世界上最古老的文字之一，经历了从甲骨文到现代汉字的漫长演变过程。本研究利用计算机视觉和机器学习技术，对汉字演变过程进行量化分析，构建汉字演变的可视化系统。

数据收集

我们收集了汉字在不同历史时期的字形数据：

• 甲骨文（商代）：约5000个字符
• 金文（周代）：约8000个字符
• 小篆（秦代）：约9000个字符
• 隶书（汉代）：约10000个字符
• 楷书（魏晋至今）：约20000个字符

技术方法

1. 字形特征提取

使用卷积神经网络（CNN）提取汉字的视觉特征，包括：笔画数量、结构复杂度、对称性等。通过特征向量表示，可以量化不同时期字形的相似度。

2. 演变路径重建

通过计算不同时期字形之间的相似度，重建汉字的演变路径。使用最小生成树算法，找出最可能的演变轨迹。

3. 演变规律分析

统计分析发现，汉字演变存在以下规律：

• 简化趋势：从甲骨文到现代汉字，平均笔画数减少了约40%
• 规范化趋势：字形结构逐渐统一和规范
• 抽象化趋势：象形特征逐渐减弱，符号化程度提高

可视化系统

我们开发了交互式可视化系统，用户可以：

• 查看任意汉字的演变过程
• 对比不同汉字的演变模式
• 探索汉字演变的时空分布
• 分析字形变化的量化指标

典型案例分析

案例1："水"字的演变

从甲骨文的象形写法（三条波浪线），到金文的简化，再到小篆的规范化，最后到楷书的标准化，"水"字的演变清晰地展示了汉字从象形到符号的转变过程。

案例2："马"字的演变

"马"字从甲骨文的完整马形，逐渐简化为现代汉字的抽象符号，但基本结构特征得以保留，体现了汉字演变中"形变而意存"的特点。

应用价值

该研究为汉字学研究提供了新的量化工具，可以帮助学者更深入地理解汉字演变的规律，也为汉字教学和书法研究提供了新的视角。

研究目的

中国神话体系博大精深，包含了丰富的神祇、事件、地点等元素。本研究将中国神话构建为知识图谱，运用复杂网络理论分析神话体系的结构特征，量化神话世界的组织规律。

知识图谱构建

我们从《山海经》、《封神演义》、《西游记》等经典神话文献中提取信息，构建了包含以下要素的知识图谱：

• 实体：神祇（约500个）、妖怪（约300个）、地点（约200个）、宝物（约150个）
• 关系：亲属关系、师徒关系、敌对关系、拥有关系等
• 事件：神话故事中的关键事件（约1000个）

网络结构分析

1. 度分布特征

分析发现，中国神话网络具有典型的"无标度"特征，即少数核心神祇（如盘古、女娲、玉皇大帝）拥有大量连接，而大部分神祇的连接数较少。这符合幂律分布规律。

2. 社群结构

通过社区检测算法，我们识别出几个主要的神话社群：

• 创世神话群：以盘古、女娲为核心
• 天庭体系：以玉皇大帝、王母娘娘为核心
• 道教神仙：以三清、八仙为核心
• 佛教体系：以如来、观音为核心
• 民间信仰：以土地公、城隍等为核心

3. 中心性分析

通过计算各种中心性指标，我们发现：

• 度中心性最高：玉皇大帝、观音菩萨、孙悟空
• 介数中心性最高：太上老君、如来佛祖
• 接近中心性最高：土地公、城隍

神话体系的特征

1. 层次性

中国神话体系呈现出明显的层次结构：创世神 → 主神 → 次神 → 小神 → 妖怪。这种层次结构反映了古代社会的等级观念。

2. 融合性

不同来源的神话（道教、佛教、民间信仰）在网络中相互连接，形成了融合的神话体系。这体现了中华文化的包容性和融合性。

3. 地域性

不同地区的神话在网络中形成相对独立的子网络，但又通过关键节点相互连接，形成了"小世界"网络结构。

可视化展示

我们开发了交互式可视化系统，可以：

• 展示整个神话网络的结构
• 突出显示特定神祇的关系网络
• 探索不同神话社群之间的连接
• 分析神话故事的传播路径

文化意义

通过量化分析，我们发现中国神话体系不仅是一个故事集合，更是一个复杂的文化系统。其网络结构反映了中华文化的深层特征：层次性、融合性、包容性。这为理解中华文化的本质提供了新的视角。