检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:马开颜 萧瑶 陈骞 郝梦瑶 杨冠灿 Ma Kaiyan;Xiao Yao;Chen Qian;Hao Mengyao;Yang Guancan
机构地区:[1]中国人民大学统计学院 [2]中国人民大学信息资源管理学院 [3]中国人民大学环境学院
出 处:《数字人文研究》2022年第2期35-45,共11页Digital Humanities Research
摘 要:立足挖掘典型文学作品中的植物意象之基本目标,实现植物意象在文学作品中与特定表达之间的对应关系的显性化。可通过构建LDA主题模型,探索植物、词汇与主题的从属关系或相关性,并借助二部网络图将其可视化呈现,直观展示三者的深层联系。作为示例,运用LDA主题模型对34种树木所相关的17889个词条进行了处理,最终模拟得到7个主题,并对主题词和对应词汇的关系进行分析,所得结果呈现出良好的分类效果,进一步揭示出不同植物之间文化内涵的亲疏关系,实现了文本挖掘在以植物为中心的文学意象解读中的应用。Based on the fundamental goal of digging out the literary connotation of common plants,this research aims to visualize the connection between plants and literature.We construct a topic model to explore the affiliation and relevance of literarily images of plants and present the correspondence of term and theme with two network diagrams.This study uses the LDA topic model to process the distribution of 7 topics among 35 kinds of trees and analyzes the relationship between the topics and the related terms.The results obtained show an excellent classification effect,further revealing the close relationship between the cultural connotations of different plants and realizing the application of text mining to interpret plant-centered literary intentions.
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