唐诗宋词

最新推荐文章于 2022-04-12 16:51:19 发布
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唐诗基本可以总结为：田园有宅男 边塞多愤青 咏古伤不起 送别满基情
宋词基本可以总结为：小资喝花酒 老兵坐床头 知青咏古自助游 皇上宫中愁 剩女宅家里 萝莉嫁王侯 名媛丈夫死得早 MM在青楼。
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中国古代诗词集合下载以及工具json格式
10-17
中国古代诗词集合下载以及工具，json格式，可以自己解析，可以直接使用里面的Python工具
中国诗词大全json版-完整压缩包
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GitHub clone zip下载太慢没法用，委托国外朋友帮忙下好的，分享到这里，方便数据处理的朋友使用 https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry
5.5 万首唐诗、26 万首宋诗、2.1 万首宋词 Python助力中华古典文集数据库
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中国所有唐诗数据(SQL文件)
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中国所有唐诗数据(SQL文件)。 在数据库管理工具执行SQL脚本即可，没有建库只有建表和插入语句，需要自己创建数据库。 包含中国所有唐诗。
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【标题】"基于Web的唐诗宋词网页设计"是一个以HTML为主的前端课程设计项目，旨在利用网页技术呈现丰富的唐诗宋词内容，为用户提供一个交互式的诗词学习平台。这个项目不仅涵盖了基本的HTML结构和样式设计，还可能...
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唐诗宋词选读(苏教版完整版)(20211010020705).pdf
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唐诗宋词选读，作为中国古典文学的瑰宝，记录了历史上一段辉煌的文学成就，它不仅是文学作品，更是中华民族精神文化的沉淀。在苏教版的唐诗宋词选读完整版中，通过精心挑选和整理，展现了唐代诸多诗人如王勃、陈子昂...
唐诗宋词数据库sql
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唐诗300首，宋词300首，中小学课本包含的部分，带有原文与注释，可直接导入mysql数据库,在中小学类学习软件中方便使用
诗词管理数据库
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这是一个诗词管理的数据库文件，是有关唐宋时期诗人以及他们的诗词的一套管理系统。
最全中华古诗词数据库
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最全中华古诗词数据库, 唐宋两朝近一万四千古诗人, 接近5.5万首唐诗加26万宋诗. 两宋时期1564位词人，21050首词。
数据库-唐诗三百首数据集
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唐诗三百首 文件类型：sql、json、csv、xlsx 数据量：320条 资源大小：41KB
唐诗宋词网
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这是个简单的唐诗宋词网站，可供初学静态网页制作者参考
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古诗词数据包,从某诗词网站抓取的古诗词数据，有1000首古诗词，部分含有注释、译文和注解，此为Unicode版本
分词统计（四）唐宋元诗人吟诗作词的时候，最偏爱哪些词语呢？（附上AI写的1000句诗！）
扣子Coze大师班
03-12 4387
要知道诗人们最偏爱哪些词语，需要统计诗词中的高频词，可以利用”讯飞分词”做一个大致的统计。 本次统计了唐诗320首，宋词300首，元曲300首，总共920首，分词总量为14353个。 之前听说过国外的人工智能可以自己写诗了，其实掌握了我们古代诗词的大数据，加上对语义的理解，套上算法，我们就可以自己写诗了！。文章的后面我会放上一些简单的AI写的诗。 唐诗统计结果 分词总量67
唐诗宋词剖析[超经典]
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唐诗基本可以总结为： 田园有宅男 ，边塞多愤青 ，咏古伤不起， 送别满基情。   宋词基本可以总结为： 小资喝花酒 ，老兵坐床头 ，知青咏古自助游， 皇上宫中愁 ，剩女宅家里 ，萝莉嫁王侯， 名媛丈夫死得早， MM在青楼。     田园有宅男是王维之类的田园诗人； 边塞就是岑参高适等等； 咏古伤不起就是幽州台歌那群人； 送别满激情么，太多了，哈哈；   小资喝花酒，你们都
转帖-关于宋词
weilexiazai02的专栏
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宋词基本可以总结为这八句话：小资喝花酒，老兵坐床头。知青咏古自助游，皇上宫中愁。剩女宅家里，萝莉嫁王侯。名媛丈夫死得早，MM在青楼。
别样的唐诗宋词汇——基于Python的量化分析挖掘尝试
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唐诗宋词网页
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### 唐诗宋词网页资源的相关信息 对于唐诗宋词相关的网页资源，可以从以下几个方面入手： #### 1. **目标网站** 可以考虑从类似于古诗词类的专题网站上获取相关内容。例如，引用中的 `https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx` 是一个典型的例子[^1]。该网站提供了大量的唐诗三百首及其相关信息，包括标题、作者、朝代以及正文。 #### 2. **爬取方案设计** 为了实现对唐诗宋词的全面收集，可以通过网络爬虫技术完成数据采集工作。具体来说，需要先解析目标网页的 HTML 结构，提取出所需的信息字段（如标题、作者、朝代和正文）。随后，将这些数据存储至 CSV 文件中以便后续处理。 以下是基于 Python 的简单爬虫代码示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = 'https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') poems = [] for item in soup.select('.typecont a'): poem_url = item['href'] title = item.text.strip() detail_response = requests.get(poem_url) detail_soup = BeautifulSoup(detail_response.text, 'html.parser') author = detail_soup.find('div', class_='source').find_all('a')[0].text dynasty = detail_soup.find('div', class_='source').find_all('a')[1].text content = ''.join([p.text for p in detail_soup.find('div', class_='contson').find_all('p')]) poems.append({ 'title': title, 'author': author, 'dynasty': dynasty, 'content': content.replace('<br>', '') }) with open('tang_poems.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['title', 'author', 'dynasty', 'content']) writer.writeheader() writer.writerows(poems) ``` #### 3. **数据分析与可视化** 在完成了基础的数据采集之后，还可以进一步利用 Jieba 库对诗句进行分词操作，并通过 WordCloud 工具生成具有艺术感的词云图像[^4]。这一步骤有助于直观展示哪些词汇在唐诗或宋词中最常出现。 #### 4. **其他推荐站点** 除了上述提到的具体案例外，还有许多专注于提供古典文学作品在线阅读服务的平台可供探索。不过需要注意的是，在访问某些第三方链接时可能存在版权风险或其他潜在问题，因此建议优先选用官方认证过的权威渠道作为主要参考资料来源[^2]。 ---
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