论文研究 基于自然语言加工的诗学理解比较研究

本文试图通过运用自然语言理解技术和词向量模型来分析五位诗人（托马斯·哈迪，王尔德，布朗宁，叶芝和泰戈尔）在十九世纪的作品来找出异同。首先，我们从这五位诗人那里收集了足够多的诗，分别建立了五个语料库，并使用自然语言处理方法计算了它们的高频词。然后，基于词向量模型，我们计算了五个诗人的高频词的词向量，并将每个诗人的词向量组合成一个向量。最后，我们使用层次聚类方法分析了组合词向量之间的相似性。结果表明，哈代，勃朗宁和王尔德的诗歌相似。泰戈尔和叶芝的诗歌相对接近，但两者之间的差距相对较大。此外，我们通过更改单词向量的维数来评估方法的稳定性，并尝试从文学（诗意）的角度分析聚类的结果。叶芝（