中国古代诗词文本挖掘项目

PoemMining

项目地址：https://github.com/liuhuanyong/PoemMining

Chinese Classic Poem Mining Project including corpus buiding by spyder and content analysis by nlp methods, 基于爬虫与nlp的中国古代诗词文本挖掘项目

项目介绍

中国古代诗词文化无疑是文化瑰宝，如何运用计量语言学方法对古代诗词进行挖掘，将有重要意义，本项目将从以下几个方面进行尝试:
１）基于诗词集合的诗人画像生成
２）基于诗词集合的诗人地点足迹识别
３）基于诗词集合的相似诗人聚类, 基于ATM模型，user2vec模型
４）基于诗词集合的情绪分类，标签自动生成
５）基于诗词集合的意象挖掘

项目结构

项目主要包括两个任务:

1. 古代诗词语料库的构建
2. 基于古代诗词语料库的挖掘

脚本结构

1, poem_spider.py:主要完成古代诗词语料库的构建，选取的是古诗文网 (https://so.gushiwen.org)，结果已经保存至corpus_poem.zip文件当中
2, poem_process.py:主要基于构建起来的古诗词语料库，进行基础的文本分析，根据网站上的用户交互信息，得到古诗词文本本身的外部信息
3, atm_model.py:利用作者－主题模型，对古诗词进行主题分析，最终目的是实现作者主题分布与风格聚类
4, location_mining.py:基于诗人百科生平记事的地点挖掘与可视化，最终最终实现对诗人关联地点的一键生成．

阶段性成果

1, 古代诗词语料库,一共采集到92127首古代诗词
2, 古代诗词外部计量分析结果，结果保存至result文件夹
3, 诗人足迹一键生成，使用方式如下，结果会直接生成以搜索诗人名字命名的html文件：

from location_mining import *
name = '李白'
handler = PoetWalk()
handler.mining_main(name)

以下是举例结果：
李白足迹

李清照足迹

苏轼足迹

文天祥足迹

项目地址：https://github.com/liuhuanyong/PoemMining

If any question about the project or me ,see https://liuhuanyong.github.io/