结合人工智能的应用

以下是结合更先进人工智能技术（如预训练模型、深度学习）的古诗词鉴赏代码升级方案，涵盖情感分析、主题分类、意象识别等场景：

 

一、基于BERT预训练模型的情感分析（需安装 transformers 库）

 

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

import torch

 

# 加载预训练模型和分词器（以中文BERT-base为例）

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=2) # 2分类任务

 

# 示例数据

poems = [

    "寻寻觅觅，冷冷清清，凄凄惨惨戚戚",

    "仰天大笑出门去，我辈岂是蓬蒿人"

]

 

# 数据预处理

inputs = tokenizer(poems, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

 

# 预测

with torch.no_grad():

    outputs = model(**inputs)

    logits = outputs.logits

    predictions = torch.argmax(logits, dim=1).tolist() # 0=消极，1=积极

 

print("情感预测结果：", ["消极", "积极"][predictions[0]], ["消极", "积极"][predictions[1]])

 

 

二、基于LSTM的主题分类（自定义深度学习模型）

 

import torch

import torch.nn as nn

from torchtext.vocab import Vocab

from collections import Counter

 

# 模拟数据（主题标签：0=边塞，1=田园，2=送别）

poems = [

    ("大漠孤烟直，长河落日圆", 0),

    ("绿树村边合，青山郭外斜", 1),

    ("劝君更尽一杯酒，西出阳关无故人", 2)

]

 

# 构建词表

all_words = [word for poem, _ in poems for word in poem]

counter = Counter(all_words)

vocab = Vocab(counter, min_freq=1)

 

# 定义LSTM模型

class PoemClassifier(nn.Module):

    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_classes):

        super().__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=1, bidirectional=True)

        self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, num_classes)

    

    def forward(self, text):

        embedded = self.embedding(text) # [seq_len, batch_size, emb_dim]

        output, (hn, cn) = self.lstm(embedded)

        # 拼接双向隐藏层输出

        combined = torch.cat((hn[-2, :, :], hn[-1, :, :]), dim=1)

        return self.fc(combined)

 

# 数据转换为索引序列

def text_to_idx(text, vocab):

    return [vocab[word] for word in text]

 

# 模型初始化

model = PoemClassifier(

    vocab_size=len(vocab),

    embedding_dim=100,

    hidden_dim=128,

    num_classes=3

)

 

# 示例输入（需转换为Tensor并调整维度：[seq_len, batch_size]）

text = torch.tensor([text_to_idx(poems[0][0], vocab)]).T

output = model(text)

predicted_class = torch.argmax(output, dim=1).item()

print("预测主题：", ["边塞", "田园", "送别"][predicted_class])

 

 

三、基于注意力机制的意象识别（提取诗词中的关键意象）

 

import torch

from torch import nn

 

# 定义带注意力的意象提取模型

class AttentionModel(nn.Module):

    def __init__(self, vocab_size, emb_dim):

        super().__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_dim)

        self.attention = nn.Linear(emb_dim, 1)

    

    def forward(self, text):

        embedded = self.embedding(text) # [seq_len, batch_size, emb_dim]

        attention_scores = self.attention(embedded).squeeze(2) # [seq_len, batch_size]

        attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=0) # 按序列长度加权

        weighted_emb = (embedded * attention_weights.unsqueeze(2)).sum(dim=0) # 加权平均向量

        return attention_weights, weighted_emb

 

# 示例：提取"枯藤老树昏鸦"中的关键意象

poem = "枯藤老树昏鸦"

words = list(poem)

text_idx = torch.tensor([vocab[word] for word in words]).unsqueeze(1) # [seq_len, batch_size=1]

 

model = AttentionModel(len(vocab), emb_dim=100)

attention_weights, _ = model(text_idx)

# 按注意力权重排序，提取前2个关键意象

sorted_indices = torch.argsort(attention_weights, descending=True)

key_words = [words[i] for i in sorted_indices.squeeze().tolist()[:2]]

print("关键意象：", key_words) # 输出可能为["老树", "枯藤"]（依赖训练数据）

 

 

四、整合工具链（自动鉴赏流程）

 

from transformers import pipeline

 

# 使用Hugging Face的pipeline快速构建鉴赏工具

sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="bert-base-chinese")

topic_classifier = pipeline("text-classification", model="uer/chinese-roberta-base-finetuned-topic") # 需下载对应模型

 

def auto_appreciate(poem):

    # 情感分析

    sentiment = sentiment_analyzer(poem)[0]["label"]

    # 主题分类（需预训练好的主题模型，此处为示例）

    topic = topic_classifier(poem)[0]["label"]

    # 意象提取（简化逻辑，实际需结合模型）

    key_images = [word for word in poem if word in {"月", "风", "花", "雪"}]

    

    return {

        "情感": sentiment,

        "主题": topic,

        "关键意象": key_images,

        "赏析": f"此诗通过{key_images}等意象，表达{sentiment}情感，主题属于{topic}类。"

    }

 

# 示例调用

poem = "床前明月光，疑是地上霜"

result = auto_appreciate(poem)

print(result["赏析"]) # 输出："此诗通过['月']等意象，表达消极情感，主题属于思乡类。"

 

 

技术优化方向：

 

1. 数据增强：

- 使用回译（如Google Translate API）、同义词替换扩充诗词数据集。

- 利用生成模型（如GPT-2）自动生成伪诗词数据。

2. 多模态融合：

- 结合诗词配图（如古画API），使用CNN+Transformer构建图文联合模型。

- 示例库： torchvision （图像处理）+  transformers （文本处理）。

3. 交互式鉴赏：

- 通过ChatGPT API实现对话式赏析，如：

import openai

openai.api_key = "你的API密钥"

def chat_appreciate(poem):

    response = openai.ChatCompletion.create(

        model="gpt-3.5-turbo",

        messages=[

            {"role": "user", "content": f"请赏析这首诗：{poem}"}

        ]

    )

    return response.choices[0].message["content"]