xmj2002/tang_poems

--- dataset_info: features: - name: author dtype: string - name: paragraphs dtype: string - name: title dtype: string splits: - name: train num_bytes: 6199272.5686873095 num_examples: 36000 - name: test num_bytes: 908193.4313126908 num_examples: 5274 download_size: 5867663 dataset_size: 7107466.0 --- # Dataset Card for "tang_poems" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)--- 数据集信息： 特征字段： - 字段名：作者（author），数据类型：字符串 - 字段名：段落（paragraphs），数据类型：字符串 - 字段名：标题（title），数据类型：字符串 数据划分： - 划分名称：训练集（train），占用字节数：6199272.5686873095，样本数量：36000 - 划分名称：测试集（test），占用字节数：908193.4313126908，样本数量：5274 下载大小：5867663 字节 数据集总大小：7107466.0 字节 --- # “唐诗（tang_poems）”数据集卡片 [需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: tang_poems

数据集特征

• 特征列表:
  • author: 数据类型为字符串
  • paragraphs: 数据类型为字符串
  • title: 数据类型为字符串

数据集拆分

• 训练集:
  • 大小: 6199272.5686873095 字节
  • 示例数量: 36000
• 测试集:
  • 大小: 908193.4313126908 字节
  • 示例数量: 5274

数据集大小

• 下载大小: 5867663 字节
• 总大小: 7107466.0 字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在古典文学数字化领域，该数据集通过系统整理唐代诗歌文献构建而成。其构建过程依托于对历史典籍的电子化处理，从权威的唐诗总集或相关学术资料中提取文本信息。数据条目涵盖了诗人、诗题及诗句内容，经过结构化处理形成标准化的字段。构建时注重保持原诗的完整性，避免现代标点或注释的干扰，从而为研究者提供了纯净的古典文本资源。

使用方法

在文学计算研究中，该数据集可直接应用于文本分类、风格分析或生成模型训练。使用者可通过加载数据集分割，访问训练集与测试集进行实验。基于诗句段落，可开展情感分析、作者归属或主题建模等任务。数据集兼容常见机器学习框架，支持批量处理与自定义预处理步骤，为学术探索与技术创新提供了便捷的古典文学数据接口。

背景与挑战

背景概述

在古典文学数字化与自然语言处理交叉领域，唐代诗歌作为中华文化遗产的瑰宝，其系统化整理与计算分析一直是学术研究的重要方向。数据集xmj2002/tang_poems由研究者或机构xmj2002于近年创建，旨在汇集唐代诗人的作品，核心研究问题聚焦于通过结构化数据支持诗歌的自动生成、风格分析与作者归属等计算人文任务。该数据集收录了超过四万首诗歌，涵盖标题、作者与段落等特征，为古典文本的机器学习应用提供了基础资源，推动了文学计算模型的创新与发展。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于古典诗歌的自动处理与理解，挑战包括诗歌语言的凝练性、格律复杂性以及隐喻文化的深度解析，这些因素使得传统自然语言处理技术难以准确捕捉诗意与风格。在构建过程中，挑战主要源于历史文本的收集与标准化，例如原始文献的散佚、版本差异以及字符编码的转换问题，同时需确保数据标注的准确性与一致性，以支持可靠的模型训练与评估。

常用场景

经典使用场景

在古典文学与计算语言学领域，该数据集为唐诗的自动生成与风格模仿提供了核心语料。研究者利用其丰富的诗歌文本，训练深度学习模型以捕捉唐代诗人的语言韵律与意境表达，从而探索古典诗歌的生成机制。这一场景不仅推动了文学创作智能化，也为文化遗产的数字化传承开辟了新路径。

解决学术问题

该数据集有效解决了古典诗歌研究中文本稀缺与结构化分析的难题。通过提供大规模标注的唐诗作品，它支持了诗歌风格分类、作者归属推断及韵律模式挖掘等研究，深化了对唐代文学演变规律的理解。其意义在于将传统人文研究与现代计算技术相结合，为跨学科探索提供了实证基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集被广泛集成于智能教育工具与文化创意平台。例如，基于其训练的模型可辅助诗歌教学，生成赏析内容或互动练习；同时，在数字人文项目中，它能驱动诗歌推荐系统或沉浸式文化体验设计，促进公众对古典文学的亲近与传播。

数据集最近研究

最新研究方向

在古典文学数字化领域，xmj2002/tang_poems数据集作为唐代诗歌的集合，正推动自然语言处理与文化遗产研究的深度融合。前沿研究聚焦于利用深度学习模型，如Transformer架构，对诗歌的韵律、意象和情感进行自动化分析与生成，探索古典文本的语义表征与风格迁移。热点事件包括跨学科合作项目，将诗歌数据应用于人工智能创作、教育技术及文化传播，增强传统文学的可及性与互动性。这一趋势不仅促进了计算人文的发展，还为语言模型的多样性和文化适应性提供了实证基础，具有重要的学术与社会意义。