赞林黛玉

  两弯似蹙非蹙罥烟眉,一双似泣非泣含露目。态生两靥之愁,娇袭一身病。泪光点点,娇喘微微。闲静似娇花照水,行动如弱柳扶风。心较比干多一窍,病如西子胜三分。
[鉴赏] 
  林黛玉多愁善感,脆弱多病。这既与她身世孤单,精神上受环境的抑压有关,也反映了她贵族小姐本身的脆弱性。赞文中以她弱不禁风的娇态为美,说明了美感是有阶级性的。贾府上的焦大固然不会爱林妹妹,新时代的青年阅读《红楼梦》,虽然可以理解和同情处在当时具体历史环境下的林黛玉,喜欢她的纯真聪明,却未必欣赏这种封建贵族阶级的病态美。
### 构建林黛玉风格语言模型的方法 为了构建一个能够模仿《红楼梦》中林黛玉说话方式的语言模型,可以采用特定领域内的语料库训练技术。这涉及到收集大量的文本资料作为输入数据集[^1]。 #### 数据准备阶段 首先需要获取高质量的中文古典文学作品资源,《红楼梦》原著是最主要的数据源之一。考虑到版权问题,可以从公共领域获得合法授权版本用于研究目的。此外还可以加入其他描述相似性格特征人物的作品片段来扩充样本量,从而提高最终生成对话的真实性和多样性。 #### 特征工程处理 对于所选中的每一段文字材料,在预处理环节要执行分词、去除停用词等一系列自然语言处理操作;接着提取出反映林黛玉独特表达习惯的关键短语或句型结构模式——比如她常用的诗词引用、细腻的情感描写以及特有的语气助词等,并将其标记为特殊标签以便后续学习过程更好地捕捉这些细节特点。 #### 模型架构选择 鉴于目标是让机器理解并模拟人类复杂多变的情绪状态及其对应的言语表现形式,建议选用基于Transformer架构改进后的预训练大模型(如BERT, GPT系列),这类算法擅长于捕捉长期依赖关系并且具备强大的上下文感知能力。通过微调(fine-tuning),可以使通用版的大规模参数网络适应更具体的应用场景需求,即学会像林黛玉那样思考和交流的方式。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-chinese') text = "花谢花飞花满天..." inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits predicted_token_id = torch.argmax(logits[0,-1,:]).item() print(tokenizer.decode(predicted_token_id)) ```
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