一种基于开源模型架构对古诗词意境的教学方法

本发明公开了一种基于开源模型架构对古诗词意境的教学方法，涉及教学技术领域。使用重建后的分词结果训练Word2Vec模型，捕捉词与词之间的语义关系，通过Word2Vec模型训练得到词向量，使用深度学习框架TensorFlow构建长短期记忆网络LSTM模型处理得到的词向量序列，LSTM利用其记忆单元和门来机制捕捉诗词中的长距离依赖关系，将分词后的诗词数据转换成词索引，并构造出模型的输入序列和目标词；训练完成后，对未标记的古诗词文本进行命名实体识别，将识别出的实体进行分类标记；将分析结果进行可视化；搭建了一个轻量化的深度学习模型来实现古诗词图像化、场景化，提高模型分类的合理性和准确率，打造古诗词氛围感场景，进而指导unity场景搭建及用户交互方式。