采用BERT-base-Chinese预训练模型构建宋词情感专用微调框架，输入层包含300维词向量（基于《全宋词》语料库训练的Word2Vec-CBOW模型，窗口大小=5，负采样数=15），最大序列长度设置为72字符（覆盖95%的宋词单句长度分布） 🆔 ID: 253797 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
使用RoBERTa-wwm-ext中文全词掩码模型进行情感特征抽取，隐藏层维度768，注意力头数12，针对宋词特殊句式（如领字结构、对仗句）添加位置偏置参数（Δpos=0.3），情感分类标签体系包含8个细粒度类别（欢愉/哀愁/相思/壮志/隐逸/羁旅/咏物/讽喻） 🆔 ID: 253798 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施对比学习框架（SimCLR v2），正样本对构建规则为同一词牌名下情感一致的相邻句（如《浣溪沙》中连续欢愉句），负样本对选取不同词牌名的跨情感句（如哀愁句与壮志句），温度系数τ=0.1，投影头维度256，对比损失函数NT-Xent的margin参数设置为0.5 🆔 ID: 253799 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建宋词情感向量空间（维度=300），采用UMAP非线性降维（n_neighbors=15，min_dist=0.1）可视化情感聚类分布，情感类别中心点之间的余弦相似度矩阵显示欢愉类（均值向量[0.32, 0.45, ...]）与哀愁类（[-0.28, -0.39, ...]）的夹角余弦值为-0.81（p<0.001，t检验） 🆔 ID: 253800 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行情感强度回归模型（基于LSTM-Attention架构），输入为词向量序列+平仄特征（平声=0.2，仄声=0.8的声学权重），输出情感强度值范围[0,1]，模型在验证集上达到Pearson相关系数r=0.79（与人工标注的1-5级情感强度评分对比），均方根误差RMSE=0.13 🆔 ID: 253801 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施多任务学习框架（联合情感分类与作者风格预测），共享编码器参数（Transformer层数=6，FFN中间层=2048），辅助任务为识别36位代表性词人（如苏轼、李清照）的风格特征向量（维度=128），风格相似度计算采用余弦距离（如苏轼与辛弃疾的风格向量夹角52°，显著小于随机配对p<0.01） 🆔 ID: 253802 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建情感-意象关联图谱（节点类型=情感类别+高频意象词），边权重定义为共现频率×互信息值（MI≥3.2保留显著关联），网络分析显示"明月"意象与哀愁类情感的连接强度（加权度中心性=0.81）显著高于其他意象（p<0.001，Kruskal-Wallis检验），"杨柳"与相思类的关联路径占比39% 🆔 ID: 253803 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
采用图神经网络（GATv2，注意力头数=8）建模情感传播路径，节点特征包含词性标签（实词=1.2，虚词=0.8的权重）、句法角色（主语=1.0，宾语=0.9）及平仄特征，情感极性翻转检测（如欢愉→哀愁的突变）准确率=82.3%（基于人工标注的320个情感转折句验证） 🆔 ID: 253804 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行主题模型（BERTopic，嵌入模型选用Sentence-BERT中文优化版），提取12个核心情感主题（如"边塞壮怀"、"闺阁相思"、"田园闲适"），主题-情感类别映射矩阵显示"秋思"主题中哀愁类占比71%（显著高于其他情感p<0.001），主题凝聚力指标（c_v=0.49）高于随机基线（0.28） 🆔 ID: 253805 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施情感时间序列分析（按朝代划分北宋/南宋），滑动窗口大小=20年计算情感类别占比变化，结果显示南宋时期哀愁类情感比例从北宋的38%上升至52%（线性趋势R2=0.83），壮志类情感在南宋爱国词人（如陆游）作品中占比达41%（标准差±8%） 🆔 ID: 253806 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建跨模态情感映射（结合宋词文本与宋代绘画意象），使用CLIP中文视觉-语言模型计算词向量与画作特征（来自台北故宫博物院数字化藏品）的相似度，匹配度最高的组合为"孤舟"意象（宋词情感向量）与《寒江独钓图》（余弦相似度0.76），验证了文本情感与视觉表现的关联性 🆔 ID: 253807 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
采用情感熵计算公式（H=-∑p_i log p_i，p_i为单句情感类别概率），分析词人情感复杂度，结果显示李清照晚期作品情感熵均值1.42（显著高于早期的0.98，p<0.01），苏轼豪放词情感熵波动范围0.85-1.31（反映其"豪中带婉"的复合情感特征） 🆔 ID: 253808 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行依存句法分析（基于LTP中文依存树库），提取情感承载句的核心谓词-论元结构（如"（我）恨（离别）"中施事-情感-对象三元组），统计显示哀愁类情感中"我"作为施事的占比达67%（vs 欢愉类的52%），情感对象的指向性（人/景/物）差异显著（χ2=42.3，df=2） 🆔 ID: 253809 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施情感韵律建模（结合平仄规则与情感强度），设计韵脚情感映射表（如入声韵[-p/-t/-k]在哀愁句中使用频率61%，显著高于欢愉句的29%，p<0.001），模型预测韵脚对情感表达的贡献度为0.23（通过SHAP值分析） 🆔 ID: 253810 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建情感-修辞关联网络（节点=比喻/拟人/用典等修辞手法，边=与情感类别的协同强度），网络中心性分析显示"借景抒情"修辞的介数中心性0.71（最高），"以乐景写哀情"修辞对的哀愁情感增强效应（强度提升0.41±0.12）经人工验证有效 🆔 ID: 253811 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
采用情感向量差值计算（Δv=情感句向量-上下文均值向量），识别情感极值句（TOP5%强度值），这些句子在文本关键位置（如上阕结尾/全词倒数第二句）的分布占比58%（符合"情感高潮点"的创作规律），且其向量与所属情感类别中心的余弦相似度≥0.85 🆔 ID: 253812 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行跨词牌情感对比（选取《水调歌头》《满江红》《如梦令》等高频词牌），结果显示《满江红》的壮志类情感占比58%（显著高于其他词牌p<0.001），《如梦令》的欢愉/闺怨类混合情感占比43%（标准差±11%），词牌结构（如领字位置、对仗要求）对情感表达的约束效应（Δr=0.31） 🆔 ID: 253813 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施情感生成对抗网络（GAN）训练（生成器为LSTM，判别器为BiLSTM），目标为合成具有特定情感标签的宋词句（如"生成欢愉类七言句"），Fréchet距离（FD）指标显示生成句与真实欢愉句的分布差异0.19（优于基线模型的0.32），人工盲评接受率（情感一致性≥0.7）达74% 🆔 ID: 253814 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建情感-社会背景关联模型（输入词人生平事件时间线），使用生存分析（Cox模型）计算情感转变触发因素（如贬谪事件使哀愁类情感概率提升2.7倍，HR=2.7，95%CI[1.8,4.1]），关键人生阶段（如科举/丧偶）对应的情感向量漂移量（欧氏距离均值1.42）显著大于平稳期（0.67，p<0.001） 🆔 ID: 253815 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
采用情感聚类算法（DBSCAN，eps=0.25，min_samples=5），从《全宋词》中自动发现情感表达模式簇（共15个显著簇），其中"隐逸闲适"簇包含237首作品（占比8.2%），其情感向量在"山水"意象维度上的投影值0.63（最高），且平仄分布更倾向平声收尾（62% vs 哀愁类的41%） 🆔 ID: 253816 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行多模态情感融合（结合词文本+词人画像数据），使用多通道神经网络（文本分支+图像分支），词人肖像画作的情感色调（通过CNN提取主色HSV值）与文本情感类别相关性（如红色主调与壮志类r=0.42，蓝色与哀愁类r=0.38）经统计检验显著（p<0.05） 🆔 ID: 253817 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施情感动态追踪（按单篇词作逐句分析），构建情感轨迹曲线（x=句序，y=情感强度），结果显示经典作品（如《声声慢》）的情感波动幅度（峰值-谷值=0.82）显著大于普通作品（0.51，p<0.001），且转折点通常位于下阕起始位置（占比61%） 🆔 ID: 253818 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建情感-地域关联模型（依据词人任职/生活地点），地理信息系统（GIS）热力图显示江南地区（如杭州/苏州）创作的宋词哀愁类占比47%（高于北方的39%），环境因素（降水/湿度数据）与哀愁情感强度的相关系数r=0.21（经控制词人固定效应后仍显著） 🆔 ID: 253819 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
采用情感向量解释模型（LIME算法），对分类结果进行局部可解释性分析，典型案例如"执手相看泪眼"句的关键情感词权重："泪眼"（贡献度0.41）、"执手"（0.33）、"相看"（0.26），与人类对"离别哀愁"的语义理解一致 🆔 ID: 253820 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行情感-音乐适配模型（结合宋代词乐理论），将情感向量映射到宫商角徵羽五声音阶（欢愉类倾向角调式[39%]，哀愁类倾向羽调式[52%]），合成旋律的情感匹配度评分（人工评估）达0.76（满分1.0），验证了文本情感与音乐表达的关联性 🆔 ID: 253821 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施情感韧性计算（基于长期情感趋势），定义为单位时间窗口内情感强度的标准差/均值（比值越低韧性越高），结果显示苏轼作品中情感韧性均值0.41（显著高于平均0.58，p<0.01），与其"旷达"风格的理论描述吻合 🆔 ID: 253822 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
构建情感-句法复杂度关联模型（输入依存树深度/从句嵌套层数），统计显示哀愁类情感句的平均依存距离（2.3节点）显著长于欢愉类（1.8节点，p<0.001），复杂句式（嵌套≥2层）在壮志类情感中的使用占比42%（最高） 🆔 ID: 253823 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
采用情感向量插值技术（球面线性插值SLERP），生成情感渐变句序列（如从"闲适"平滑过渡到"忧思"），中间帧的情感倾向连续性（余弦相似度衰减率≤0.05/句）经评估符合人类感知的流畅性标准 🆔 ID: 253824 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
运行跨时代情感对比（唐诗vs宋词），TF-IDF加权的情感词汇统计显示宋词中"愁"字出现频率（12.7次/千字）显著高于唐诗（8.2次/千字，p<0.001），且宋词哀愁类情感的细分维度更多（如"离愁""闲愁""国愁"等子类占比31%） 🆔 ID: 253825 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
实施情感-读者反应建模（结合历代词话评注数据），使用情感分析+文本挖掘提取评注中的情感倾向（如"感人至深"对应哀愁类强化），读者情感共鸣强度与原词情感强度的相关系数r=0.63（p<0.001），验证了情感计算的文学批评价值 🆔 ID: 253826 ✅ 可用
人文与艺术-文学
🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行