NLP技術(shù)在紅色文化傳播領(lǐng)域中的應(yīng)用分析

[摘 要]紅色文化作為中國共產(chǎn)黨的寶貴精神財富，蘊(yùn)含著豐富的革命歷史、光榮傳統(tǒng)和崇高精神，是新時代大學(xué)生思想政治教育的重要資源。隨著自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)的飛速發(fā)展，將其應(yīng)用于紅色文化的傳播和教育已成為新的研究方向。NLP技術(shù)以其智能化、交互性、個性化的特點(diǎn)，為紅色文化的數(shù)字化呈現(xiàn)、智能化推薦、交互式體驗(yàn)等提供了有力支撐，有助于提升紅色文化傳播的效率，促進(jìn)紅色文化在青年學(xué)生中的創(chuàng)新傳承。本文將聚焦NLP技術(shù)在高校紅色文化傳播中的應(yīng)用，深入剖析其應(yīng)用優(yōu)勢、應(yīng)用思路與應(yīng)用展望，以期為新時代高校紅色文化傳播教育提供新思路、新方法，為培養(yǎng)擔(dān)當(dāng)民族復(fù)興大任的時代新人提供智力支持。

[關(guān)鍵詞]NLP技術(shù)；紅色文化傳播領(lǐng)域；紅色文獻(xiàn)

在數(shù)字化、信息化的時代背景下，NLP技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的一大分支，正日益顯現(xiàn)出其巨大的潛力和應(yīng)用價值。紅色文化作為中國特有的文化遺產(chǎn)，承載著中國共產(chǎn)黨的光輝歷程和革命精神，對于塑造國家認(rèn)同、傳承民族精神具有不可替代的作用。然而，在新時代背景下，如何讓紅色文化得到更有效的傳播，使其內(nèi)涵與精神得到更廣泛的認(rèn)同與傳承，成為一個亟待解決的問題。正是在這樣的背景下，NLP技術(shù)在紅色文化傳播領(lǐng)域中的應(yīng)用顯得尤為重要。

一、NLP技術(shù)在文化傳播領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢

NLP技術(shù)在文化傳播領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢，能夠有效提升文化內(nèi)容的生產(chǎn)、組織、呈現(xiàn)和傳播效率。首先，NLP技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)海量文化資源的自動分析和語義提取，通過命名實(shí)體識別、關(guān)鍵詞提取、文本分類等方法，智能化地對文化內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)引、組織和檢索，提高了文化資源的可發(fā)現(xiàn)性和利用率。其次，NLP技術(shù)支持知識圖譜構(gòu)建與語義關(guān)聯(lián)分析，能夠揭示文化知識間的內(nèi)在聯(lián)系，形成結(jié)構(gòu)化、語義化的文化知識體系，為文化知識的融合、推理、探索打下了堅實(shí)基礎(chǔ)。再次，NLP技術(shù)可以支撐個性化文化內(nèi)容推薦，通過用戶畫像分析、行為序列挖掘等技術(shù)，精準(zhǔn)刻畫用戶特征與偏好，實(shí)現(xiàn)文化內(nèi)容與用戶的智能匹配，提升文化傳播的精準(zhǔn)度和吸引力[1]。最后，NLP技術(shù)還可賦能智能問答、知識問答等人機(jī)交互系統(tǒng)，為用戶就文化話題提供便捷、專業(yè)的解答服務(wù)，營造沉浸式、交互式的文化傳播體驗(yàn)。同時，NLP技術(shù)在輿情分析、傳播效果評估等方面具有重要作用，能夠?qū)崟r監(jiān)測文化傳播動態(tài)，分析傳播效果與影響力，為文化傳播決策提供數(shù)據(jù)支撐。

二、NLP技術(shù)在紅色文化傳播中的應(yīng)用分析

（一）紅色文獻(xiàn)的數(shù)字化與知識化管理

高校在利用NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)紅色文獻(xiàn)數(shù)字化與知識化管理的過程中，需要經(jīng)過幾個關(guān)鍵步驟。首先，高校需要對館藏的紙質(zhì)紅色文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)字化掃描，獲取高清晰度的電子版文獻(xiàn)圖像。接著，利用OCR技術(shù)對掃描得到的圖像進(jìn)行文字識別，提取出文獻(xiàn)的文本內(nèi)容，并進(jìn)行必要的錯誤校正和格式規(guī)范化處理。在此基礎(chǔ)上，高校可以使用NLP技術(shù)對數(shù)字化的文獻(xiàn)文本進(jìn)行進(jìn)一步的語義分析和知識提取。例如，利用分詞和詞性標(biāo)注技術(shù)，對文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行詞匯和語法分析；利用命名實(shí)體識別技術(shù)，自動識別出文獻(xiàn)中出現(xiàn)的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、時間等關(guān)鍵信息；利用關(guān)鍵詞提取和主題模型技術(shù)，自動生成文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞標(biāo)簽和主題標(biāo)簽；利用情感分析技術(shù)，識別文獻(xiàn)所蘊(yùn)含的情感傾向和意識形態(tài)等。通過這些NLP技術(shù)的應(yīng)用，高校可以自動生成紅色文獻(xiàn)的元數(shù)據(jù)信息和知識結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對紅色文獻(xiàn)的知識化組織和語義化表達(dá)。例如，某高校圖書館經(jīng)過近一年的努力，利用NLP技術(shù)成功構(gòu)建了一個紅色文獻(xiàn)知識管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)對該校收藏的5萬余冊紅色文獻(xiàn)進(jìn)行了全面的數(shù)字化處理，提取了文獻(xiàn)的文本內(nèi)容、元數(shù)據(jù)信息、關(guān)鍵詞、主題標(biāo)簽等知識要素，并基于這些知識要素構(gòu)建了紅色文獻(xiàn)知識圖譜。師生可以通過該系統(tǒng)平臺，獲取知識節(jié)點(diǎn)之間的語義關(guān)聯(lián)信息，大大提升了紅色知識獲取的效率。

（二）紅色文化資源的智能檢索與推薦

NLP技術(shù)在紅色文化資源智能檢索與推薦中的應(yīng)用，能夠顯著提升紅色資源獲取的便捷性和精準(zhǔn)性。首先，NLP技術(shù)可以支持紅色資源的多維度、細(xì)粒度內(nèi)容標(biāo)引，通過命名實(shí)體識別、關(guān)鍵詞提取、主題模型等方法，自動提煉紅色資源的核心元數(shù)據(jù)，如標(biāo)題、作者、關(guān)鍵詞、主題、人物、事件等，形成全面規(guī)范的資源描述，用戶可以通過多字段組合檢索、語義檢索等方式，快速、準(zhǔn)確地查找所需紅色資源。其次，NLP技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)紅色資源的相關(guān)度計算和語義關(guān)聯(lián)，一方面，利用TF-IDF、Word2Vec等算法，衡量用戶輸入查詢與紅色資源的相關(guān)性，提供相關(guān)度排序的檢索結(jié)果[2]；另一方面，基于紅色知識圖譜，可以挖掘紅色資源間的語義關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)資源的關(guān)聯(lián)推薦與探索式檢索，幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多相關(guān)主題、事件、人物的紅色資源。

例如，某高校利用NLP技術(shù)構(gòu)建了一個紅色資源智能檢索與推薦系統(tǒng)，極大地提升了用戶獲取紅色資源的效率，該系統(tǒng)后臺對網(wǎng)站收錄的10萬余條紅色資源，包括紅色文獻(xiàn)、革命文物、英雄事跡、革命舊址等，進(jìn)行了全面的內(nèi)容標(biāo)引和語義挖掘。系統(tǒng)自動識別出每條資源的標(biāo)題、作者、發(fā)表時間、出處等元數(shù)據(jù)信息，并利用命名實(shí)體識別技術(shù)，標(biāo)注出資源中涉及的人物、地點(diǎn)、事件、組織機(jī)構(gòu)等關(guān)鍵實(shí)體，同時，使用TextRank算法提取資源摘要和關(guān)鍵詞，使用LDA主題模型生成資源主題標(biāo)簽。基于這些結(jié)構(gòu)化的資源描述信息，用戶可以在檢索框中輸入任意組合的關(guān)鍵詞，如“毛澤東”“井岡山”“1927”，系統(tǒng)可利用倒排索引和語義檢索技術(shù)，快速匹配出與查詢條件高度相關(guān)的紅色資源，并根據(jù)BM25相關(guān)度評分進(jìn)行排序。同時，系統(tǒng)還會根據(jù)用戶畫像標(biāo)簽，自動推薦與用戶偏好相符的優(yōu)質(zhì)紅色資源。例如，當(dāng)用戶在瀏覽《井岡山的斗爭》一文時，系統(tǒng)會在側(cè)邊欄推薦“井岡山革命根據(jù)地”“朱德”“毛澤東”“紅四軍”等相關(guān)紅色資源專題，用戶可以輕松探索更多井岡山時期的紅色歷史知識。

（三）紅色文化輿情的監(jiān)測與分析

NLP技術(shù)在紅色文化輿情監(jiān)測與分析中具有顯著優(yōu)勢，能夠助力高校實(shí)時掌握紅色文化傳播動態(tài)，優(yōu)化紅色文化傳播策略。首先，NLP技術(shù)可以支持多來源、多語種的紅色文化輿情數(shù)據(jù)采集，通過爬蟲技術(shù)、API接口等方式，自動獲取新聞網(wǎng)站、社交平臺、論壇博客等渠道的紅色文化相關(guān)輿情數(shù)據(jù)，并利用分詞、詞性標(biāo)注、依存句法分析等NLP技術(shù)，對輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理，提取結(jié)構(gòu)化特征。其次，NLP技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)紅色文化輿情的自動分類與聚類，利用支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練紅色文化輿情分類器，自動判別每條輿情的類別、情感傾向、熱度等屬性，并使用K-means、LDA等聚類、主題模型算法等方式，實(shí)現(xiàn)紅色文化輿情的自動聚類、話題發(fā)現(xiàn)與提煉，全面刻畫紅色文化輿情的宏觀態(tài)勢。再次，NLP技術(shù)賦能的紅色文化輿情分析，可以揭示輿情傳播的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用命名實(shí)體識別技術(shù)識別出輿情參與主體，并采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，刻畫各主體在轉(zhuǎn)發(fā)、評論等互動中的緊密程度、影響力、信息流動路徑等，揭示輿論場域中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與傳播路徑，洞察輿情傳播規(guī)律。最后，NLP技術(shù)驅(qū)動的紅色文化輿情分析，往往與可視化技術(shù)深度融合，通過輿情態(tài)勢感知、熱點(diǎn)事件時序、傳播網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞瓤梢暬问?，直觀呈現(xiàn)紅色文化輿情態(tài)勢，方便校領(lǐng)導(dǎo)、宣傳部門及時把握輿論動向，優(yōu)化紅色文化傳播策略。

例如，某高校依托NLP技術(shù)，建設(shè)了“紅韻”紅色文化輿情監(jiān)測與分析平臺。平臺通過Python爬蟲程序，每日自動采集主流網(wǎng)站及社交平臺的紅色文化相關(guān)新聞、帖子、評論數(shù)據(jù)，并利用Jieba分詞、LSTM文本分類等算法，對輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行了自動分類、情感判別、主題挖掘，系統(tǒng)自動生成紅色文化輿情日報、專題報告，涵蓋輿情熱度排行榜、情感占比分布、熱門話題TOP10等統(tǒng)計指標(biāo)，管理者可以直觀把控紅色文化輿情總體態(tài)勢。

（四）紅色文化內(nèi)容的自動生成與傳播

NLP技術(shù)在紅色文化內(nèi)容自動生成與傳播中的應(yīng)用，有助于實(shí)現(xiàn)紅色文化傳播的規(guī)?；?、智能化、沉浸化。首先，知識驅(qū)動的自然語言生成技術(shù)，可以支撐紅色文化百科知識的自動寫作。通過自動抽取紅色文獻(xiàn)、史料中的知識要素，構(gòu)建起紅色文化知識庫，涵蓋紅色人物、事件、地點(diǎn)、思想等多維度結(jié)構(gòu)化知識。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用模板式、數(shù)據(jù)驅(qū)動的文本生成方法，可以自動生成紅色人物事跡介紹、革命歷史脈絡(luò)梳理等紅色百科式內(nèi)容，輔以智能校對、文本潤色技術(shù)，提升了紅色宣傳內(nèi)容的生產(chǎn)效率、規(guī)模化程度。其次，NLP技術(shù)與知識推理、常識推理技術(shù)的結(jié)合，將有力推動紅色文化內(nèi)涵的挖掘與創(chuàng)新表達(dá)。利用因果關(guān)系、邏輯規(guī)則等對紅色知識庫進(jìn)行深度推理，可以發(fā)現(xiàn)紅色文化中事件的隱性關(guān)聯(lián)，提煉革命先烈事跡背后的精神內(nèi)核，進(jìn)而借助文本生成技術(shù)，自動撰寫闡釋紅色文化主題、內(nèi)涵的深度文章，為紅色基因的創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化提供思想滋養(yǎng)[3]。

以“紅云”紅色文化智能寫作平臺為例，該平臺依托知識圖譜、命名實(shí)體識別等技術(shù)，構(gòu)建了涵蓋上海、南京國民政府時期，國共兩黨的多輪談判，第一次至第三次國共合作等紅色歷史事件，及相關(guān)紅色人物的結(jié)構(gòu)化知識庫。平臺研發(fā)了基于知識庫的紅色歷史事件編年體生成模型，可根據(jù)已有事件、人物知識要素，結(jié)合歷史發(fā)生時間順序，自動梳理生成事件脈絡(luò)介紹文本，并以圖文并茂的形式呈現(xiàn)，直觀展現(xiàn)事件發(fā)展

演變。

（五）紅色文化翻譯與傳播

NLP技術(shù)在紅色文化翻譯與傳播中的應(yīng)用，能夠有效提升紅色文化的國際傳播力和影響力。首先，NLP技術(shù)為紅色文獻(xiàn)、紅色文學(xué)等經(jīng)典作品的跨語言翻譯提供了有力支持。通過構(gòu)建覆蓋紅色文化詞匯的大規(guī)模雙語平行語料庫，并在此基礎(chǔ)上訓(xùn)練神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，可實(shí)現(xiàn)紅色文獻(xiàn)的智能化翻譯，顯著提高紅色經(jīng)典譯介的效率和規(guī)模?；谏疃葘W(xué)習(xí)的神經(jīng)翻譯模型，能夠更好地挖掘紅色文本的語義特征，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確、流暢、得體的翻譯效果。其次，NLP技術(shù)可以支持多語種的紅色文化闡釋與傳播。通過采集多語種的紅色文化介紹文本，利用跨語言文本匹配、對齊技術(shù)，可以構(gòu)建多語種紅色文化闡釋知識庫，進(jìn)而利用多語種信息抽取、知識庫問答等技術(shù)，開發(fā)面向全球受眾的紅色文化智能百科、問答系統(tǒng)，用戶可以使用英語、法語、西班牙語等多種語言進(jìn)行紅色知識檢索、問答互動，拓展了紅色文化傳播的國際受眾。最后，NLP技術(shù)與多模態(tài)技術(shù)的融合，可以支持將紅色歷史照片、紅色影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，與其文字描述信息進(jìn)行跨模態(tài)語義關(guān)聯(lián)，通過圖文對齊、視頻字幕對齊等方式，實(shí)現(xiàn)對紅色多模態(tài)數(shù)據(jù)的語義標(biāo)注，并利用多模態(tài)機(jī)器翻譯技術(shù)，生成針對國際受眾的多語種圖文描述、視頻字幕，從而將紅色影像資料等更好地呈現(xiàn)給全球受眾。

以“紅色傳聲”國際傳播平臺為例，該平臺采用NLP技術(shù)，建設(shè)了一個涵蓋中英文的紅色文化百科知識庫。平臺爬取了國內(nèi)外主要網(wǎng)站的紅色文化英文介紹資料，并與中文資料進(jìn)行多語言文本對齊，形成配套的中英文語料。在此基礎(chǔ)上，平臺應(yīng)用命名實(shí)體識別、關(guān)系抽取、知識庫構(gòu)建等NLP技術(shù)，形成了結(jié)構(gòu)化、語義化的紅色百科知識庫。

三、NLP技術(shù)在紅色文化傳播中的應(yīng)用展望

NLP技術(shù)在紅色文化傳播中的應(yīng)用是廣闊而深遠(yuǎn)的。在高校環(huán)境中，NLP技術(shù)能夠深度挖掘紅色文化文本中的語義和情感，精準(zhǔn)地捕捉革命歷史的細(xì)微情感變化，從而有助于學(xué)生更深刻地理解紅色文化的精神內(nèi)涵[4]。通過NLP技術(shù)對大量紅色文化資料進(jìn)行智能分析和處理，可以更有效地整理和保存這些珍貴的歷史資料，進(jìn)一步推動紅色文化的傳承。此外，NLP技術(shù)還可以助力紅色教育課程的開發(fā)，通過智能分析學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和興趣點(diǎn)，為紅色教育提供個性化的學(xué)習(xí)路徑。未來，紅色文化將與虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)融合，通過NLP技術(shù)為用戶提供沉浸式的紅色文化體驗(yàn)，讓紅色故事更加生動和真實(shí)，這種技術(shù)融合不僅能激發(fā)學(xué)生對紅色文化的興趣，更能深化他們對紅色精神的理解和認(rèn)同?？偟貋碚f，NLP技術(shù)在紅色文化傳播中的應(yīng)用將促進(jìn)紅色文化的傳承與發(fā)展，使其在新時代煥發(fā)出更加璀璨的光芒。

結(jié)束語

綜上所述，NLP技術(shù)以其知識抽取、語義表示、人機(jī)對話、跨語言處理等能力，為紅色文化傳播注入新動能、開辟新路徑。因此，無論是紅色資源的數(shù)字化管理、紅色知識的語義關(guān)聯(lián)、紅色內(nèi)容的智能生成，還是沉浸式紅色文化體驗(yàn)、精準(zhǔn)化紅色文化推送、全球化紅色文化譯介，NLP技術(shù)都提供了有力支撐。面向未來，NLP技術(shù)必將與知識圖譜、虛擬現(xiàn)實(shí)、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速融合，構(gòu)建起線上線下一體、內(nèi)容形式多元、傳播渠道多樣的紅色文化傳播新生態(tài)，不斷增強(qiáng)紅色文化的感染力、凝聚力、影響力。

參考文獻(xiàn)

[1]劉爽.紅色文化數(shù)字化傳播風(fēng)險與應(yīng)對研究[J].鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報（社會科學(xué)版），2024（2）：55-59.

[2]吳小蝶，左夢凡，王心愿.新媒體時代紅色文化傳播現(xiàn)狀與創(chuàng)新路徑[J].新聞前哨，2024（2）：40-42.

[3]沈逸夫.新媒體背景下紅色文化傳播路徑研究[J].西部廣播電視，2024（2）：76-79.

[4]王麗，李理.高校實(shí)踐育人視域下紅色文化傳播的路徑研究[J].學(xué)校黨建與思想教育，2024（2）：57-59.

作者簡介：劉曉冰（1984— ），女，漢族，江西贛州人，江西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，副教授，碩士。

研究方向：信息技術(shù)。

基金項(xiàng)目：江西省高校人文社會科學(xué)研究2022年度項(xiàng)目“鄉(xiāng)村振興視角下高校紅色文化傳播長效機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號：JC22101）。