1.1研究背景与意义
在信息爆炸的时代，文学作品作为人类精神文化的重要载体，其传播与解读方式正经历着前所未有的变革。随着人工智能技术的飞速发展，特别是自然语言处理、知识图谱等领域的突破，文学作品的研究、传播与互动方式迎来了新的机遇。经典文学作品《平凡的世界》以其深刻的社会洞察、丰富的人物群像和细腻的情感描绘，成为无数读者心中的经典。然而，对于这样一部人物众多、情节复杂的小说，如何高效、准确地获取其中的人物关系、事件脉络及深层含义，成为了广大读者和研究者面临的共同挑战。
1.1.1研究背景
文学作品研究的数字化需求：随着数字化技术的普及，越来越多的文学作品被转化为电子格式，这不仅方便了读者的阅读，也为文学作品的深入研究提供了新的可能。通过数字化手段，可以对文学作品进行更为细致、全面的分析，挖掘出更多隐藏的信息和价值。
知识图谱技术的兴起：知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，能够清晰地展现实体之间的关系，为信息检索、智能问答等应用提供了强大的支持。在文学领域，知识图谱可以帮助读者更好地理解作品中的人物关系、事件发展等关键信息，从而提升阅读体验和深度。
《平凡的世界》的独特价值：作为一部反映中国农村改革时期社会变迁的经典文学作品，《平凡的世界》不仅具有极高的文学价值，还承载着丰富的历史和社会信息。通过深入研究这部作品，不仅可以了解当时的社会背景、人们的生活状态，还可以从中汲取精神力量，激励人们面对生活的挑战。
4.2算法设计
用户或系统提出一个需要实体识别的问题或句子。随后，流程进入“构建”阶段，这里的构建特指构建基于词典的双向最大匹配算法所需的词典资源。这一步骤是后续分词和实体识别的基础。利用已构建的词典资源，进一步创建“领域词典”。领域词典针对特定领域或任务，包含了该领域中常见的实体词汇。这一步骤有助于提升分词和实体识别的准确性和效率。
有了领域词典后，流程进入“分词结果”阶段。在这一阶段，使用基于词典的双向最大匹配算法对输入句子进行分词处理。分词是将句子拆分成单个词汇或词组的过程，是实体识别等自然语言处理任务的基础步骤。流程到达“领域实体字典”与“B-I-E-S-O序列化标注”环节。在这里，分词结果与领域实体字典进行匹配，以确定每个分词是否属于领域实体，并生成B-I-E-S-O标注。B-I-E-S-O标注体系分别代表实体的开始（Beginning）、内部（Inside）、结束（End）、单字成词（Single）和其他（Outside），用于精确标记实体在句子中的位置和范围。
图 4.1 数据集自动化序列标注流程
利用 BiLSTM 模型完成问句属性链接任务，数据集中所有问句都完 成了去符号及去除实体操作，并问句中的每个字进行特征表示，基于 BiLSTM 的 问句属性链接模型结构如图 4.2所示，模型由两个 BiLSTM 组合而成，左侧 BiLSTM 的输入序列是去除了实体的问句，右侧对应的 BiLSTM 输入序列则是 问句的候选属性，其中右侧 BiLSTM 的初始状态为左侧 BiLSTM 模型的最终状 态。最后将模型的输出依次输入全连接层和consine 层，通过计算相似度来判断 该候选属性是否为该问句的实体属性。
5.2人物关系全貌查询系统提供人物关系全貌查询功能
用户可一键查看《平凡的世界》中整体的人物关系全貌。通过图形化界面，以精美的图形和清晰的线条，直观展示小说中各个家族、各个层级人物之间错综复杂的关系网络，包括家族血缘关系、社会阶层关联，使用户能够全面、直观地了解小说的人物架构和故事背景，增强对小说整体情节的理解和把握，为深入阅读和研究提供有力辅助。
5.3人物关系问答系统
用户可采用自然语言形式，如提问“孙少安的妻子是谁？等问题，系统凭借 LTP 模型精准理解问题的核心要点和语义内涵，结合知识图谱中海量的数据信息，精准、快速地回答用户问题，并可根据问题的复杂程度，提供相关的背景信息、情节延伸等内容，实现与用户的智能互动，为用户提供深度、精准的知识解答，充分满足用户在阅读过程中的各种疑问解答需求，提升用户对小说的阅读体验和理解深度。
