项目概述

本项目是一项融合了文学、历史学、经济学与计算机科学的交叉学科研究。它旨在通过大数据技术，特别是自然语言处理（NLP）与机器学习方法，对海量古代诗词文本进行深度挖掘，从中提取能够反映社会经济状况的语义特征，进而量化分析并可视化展示中国古代社会经济水平的长期变化趋势。本项目不仅是一项前沿的学术探索，更提供了一套完整的、可复用的计算机系统服务解决方案。

核心技术与方法

1. 数据采集与预处理：

• 语料库构建：系统性地收集从先秦至清代的诗词全集，建立大规模、跨朝代的结构化文本数据库。

• 数据清洗：利用Python（如Jieba、HanLP等工具）进行自动分词、词性标注、去除停用词、古籍繁体字转简体等标准化处理。

1. 语义特征工程：

• 主题建模：采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题模型，从诗词中自动识别出如“农耕”、“商贸”、“战争”、“宴饮”、“民生疾苦”、“宫廷奢华”等潜在主题，作为社会经济活动的代理变量。

• 情感与价值词分析：构建经济相关的情感词典与关键词库（如“米贵”、“丰收”、“市井”、“赋税”、“丝绸”、“舟车”等），统计其词频、共现网络及情感倾向随时间的演变。

• 嵌入表示学习：使用Word2Vec、BERT等预训练模型或训练特定历史语料的词向量，从语义层面捕捉词语的上下文关联，量化分析经济相关概念的语义场变化。

1. 经济水平量化与建模：

• 指标构建：将提取的语义特征（如主题强度、关键词频率、积极经济情感比例等）聚合为年度或朝代级别的综合指数，尝试构建“诗词反映的经济景气指数”。

• 相关性验证：将量化结果与历史学界公认的经济史料记载（如人口数据、粮价记录、税收数额等）进行对比分析，验证模型的有效性与解释力。

• 趋势分析与周期探测：运用时间序列分析、回归模型等方法，探测社会经济变化的长期趋势、波动周期及可能的转折点。

1. 可视化与系统服务：

• 动态交互可视化：利用ECharts、Plotly等库，开发交互式图表，展示经济指数的时间折线、主题热力图、关键词云图、地理空间分布图等。

• Web系统服务：基于Flask或Django框架，搭建B/S架构的计算机系统服务平台。该平台提供：

• 数据查询接口：按朝代、作者、地域、经济关键词等多维度检索相关诗词及分析结果。

• 分析报告生成：用户可选择时间段或朝代，系统自动生成社会经济变化分析简报与可视化图表。

• 模型API服务：为其他研究提供语义特征提取、经济指数计算的标准化API接口，促进学术资源共享。

创新点与价值

• 方法论创新：开辟了利用非结构化文学文本进行社会经济史量化研究的新路径，为“数字人文”提供了典型范例。
• 视角新颖：从民众情感与日常书写（诗词）的微观视角，补充了以正史、政书为主的宏观经济史研究，可能揭示更细腻的社会经济脉动。
• 技术驱动：全面应用当代大数据与AI技术处理传统人文学科问题，体现了学科融合的强大潜力。
• 服务化输出：项目成果不止于论文，更以可操作的计算机系统服务形式交付，具备良好的扩展性、可复用性及实用价值，可供历史、文学研究者及教育机构直接使用。

应用前景

本项目构建的技术框架与系统服务，可进一步拓展至其他文学体裁（如小说、笔记）、其他历史维度（如气候变化、社会观念变迁）的分析，为文化遗产的数字化解读与智能信息服务平台建设奠定坚实基础。它不仅是学术研究的利器，也是文化科技融合创新的有益实践。