NLP技術在紅色文化傳播領域中的應用分析

[摘 要]紅色文化作為中國共產黨的寶貴精神財富，蘊含著豐富的革命歷史、光榮傳統和崇高精神，是新時代大學生思想政治教育的重要資源。隨著自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術的飛速發展，將其應用于紅色文化的傳播和教育已成為新的研究方向。NLP技術以其智能化、交互性、個性化的特點，為紅色文化的數字化呈現、智能化推薦、交互式體驗等提供了有力支撐，有助于提升紅色文化傳播的效率，促進紅色文化在青年學生中的創新傳承。本文將聚焦NLP技術在高校紅色文化傳播中的應用，深入剖析其應用優勢、應用思路與應用展望，以期為新時代高校紅色文化傳播教育提供新思路、新方法，為培養擔當民族復興大任的時代新人提供智力支持。

[關鍵詞]NLP技術；紅色文化傳播領域；紅色文獻

在數字化、信息化的時代背景下，NLP技術作為人工智能領域的一大分支，正日益顯現出其巨大的潛力和應用價值。紅色文化作為中國特有的文化遺產，承載著中國共產黨的光輝歷程和革命精神，對于塑造國家認同、傳承民族精神具有不可替代的作用。然而，在新時代背景下，如何讓紅色文化得到更有效的傳播，使其內涵與精神得到更廣泛的認同與傳承，成為一個亟待解決的問題。正是在這樣的背景下，NLP技術在紅色文化傳播領域中的應用顯得尤為重要。

一、NLP技術在文化傳播領域的應用優勢

NLP技術在文化傳播領域具有顯著優勢，能夠有效提升文化內容的生產、組織、呈現和傳播效率。首先，NLP技術可以實現海量文化資源的自動分析和語義提取，通過命名實體識別、關鍵詞提取、文本分類等方法，智能化地對文化內容進行標引、組織和檢索，提高了文化資源的可發現性和利用率。其次，NLP技術支持知識圖譜構建與語義關聯分析，能夠揭示文化知識間的內在聯系，形成結構化、語義化的文化知識體系，為文化知識的融合、推理、探索打下了堅實基礎。再次，NLP技術可以支撐個性化文化內容推薦，通過用戶畫像分析、行為序列挖掘等技術，精準刻畫用戶特征與偏好，實現文化內容與用戶的智能匹配，提升文化傳播的精準度和吸引力[1]。最后，NLP技術還可賦能智能問答、知識問答等人機交互系統，為用戶就文化話題提供便捷、專業的解答服務，營造沉浸式、交互式的文化傳播體驗。同時，NLP技術在輿情分析、傳播效果評估等方面具有重要作用，能夠實時監測文化傳播動態，分析傳播效果與影響力，為文化傳播決策提供數據支撐。

二、NLP技術在紅色文化傳播中的應用分析

（一）紅色文獻的數字化與知識化管理

高校在利用NLP技術實現紅色文獻數字化與知識化管理的過程中，需要經過幾個關鍵步驟。首先，高校需要對館藏的紙質紅色文獻進行數字化掃描，獲取高清晰度的電子版文獻圖像。接著，利用OCR技術對掃描得到的圖像進行文字識別，提取出文獻的文本內容，并進行必要的錯誤校正和格式規范化處理。在此基礎上，高校可以使用NLP技術對數字化的文獻文本進行進一步的語義分析和知識提取。例如，利用分詞和詞性標注技術，對文獻內容進行詞匯和語法分析；利用命名實體識別技術，自動識別出文獻中出現的人名、地名、組織機構名、時間等關鍵信息；利用關鍵詞提取和主題模型技術，自動生成文獻的關鍵詞標簽和主題標簽；利用情感分析技術，識別文獻所蘊含的情感傾向和意識形態等。通過這些NLP技術的應用，高校可以自動生成紅色文獻的元數據信息和知識結構，實現對紅色文獻的知識化組織和語義化表達。例如，某高校圖書館經過近一年的努力，利用NLP技術成功構建了一個紅色文獻知識管理系統，該系統對該校收藏的5萬余冊紅色文獻進行了全面的數字化處理，提取了文獻的文本內容、元數據信息、關鍵詞、主題標簽等知識要素，并基于這些知識要素構建了紅色文獻知識圖譜。師生可以通過該系統平臺，獲取知識節點之間的語義關聯信息，大大提升了紅色知識獲取的效率。

（二）紅色文化資源的智能檢索與推薦

NLP技術在紅色文化資源智能檢索與推薦中的應用，能夠顯著提升紅色資源獲取的便捷性和精準性。首先，NLP技術可以支持紅色資源的多維度、細粒度內容標引，通過命名實體識別、關鍵詞提取、主題模型等方法，自動提煉紅色資源的核心元數據，如標題、作者、關鍵詞、主題、人物、事件等，形成全面規范的資源描述，用戶可以通過多字段組合檢索、語義檢索等方式，快速、準確地查找所需紅色資源。其次，NLP技術可以實現紅色資源的相關度計算和語義關聯，一方面，利用TF-IDF、Word2Vec等算法，衡量用戶輸入查詢與紅色資源的相關性，提供相關度排序的檢索結果[2]；另一方面，基于紅色知識圖譜，可以挖掘紅色資源間的語義關聯，實現資源的關聯推薦與探索式檢索，幫助用戶發現更多相關主題、事件、人物的紅色資源。

例如，某高校利用NLP技術構建了一個紅色資源智能檢索與推薦系統，極大地提升了用戶獲取紅色資源的效率，該系統后臺對網站收錄的10萬余條紅色資源，包括紅色文獻、革命文物、英雄事跡、革命舊址等，進行了全面的內容標引和語義挖掘。系統自動識別出每條資源的標題、作者、發表時間、出處等元數據信息，并利用命名實體識別技術，標注出資源中涉及的人物、地點、事件、組織機構等關鍵實體，同時，使用TextRank算法提取資源摘要和關鍵詞，使用LDA主題模型生成資源主題標簽。基于這些結構化的資源描述信息，用戶可以在檢索框中輸入任意組合的關鍵詞，如“毛澤東”“井岡山”“1927”，系統可利用倒排索引和語義檢索技術，快速匹配出與查詢條件高度相關的紅色資源，并根據BM25相關度評分進行排序。同時，系統還會根據用戶畫像標簽，自動推薦與用戶偏好相符的優質紅色資源。例如，當用戶在瀏覽《井岡山的斗爭》一文時，系統會在側邊欄推薦“井岡山革命根據地”“朱德”“毛澤東”“紅四軍”等相關紅色資源專題，用戶可以輕松探索更多井岡山時期的紅色歷史知識。

（三）紅色文化輿情的監測與分析

NLP技術在紅色文化輿情監測與分析中具有顯著優勢，能夠助力高校實時掌握紅色文化傳播動態，優化紅色文化傳播策略。首先，NLP技術可以支持多來源、多語種的紅色文化輿情數據采集，通過爬蟲技術、API接口等方式，自動獲取新聞網站、社交平臺、論壇博客等渠道的紅色文化相關輿情數據，并利用分詞、詞性標注、依存句法分析等NLP技術，對輿情數據進行文本預處理，提取結構化特征。其次，NLP技術可以實現紅色文化輿情的自動分類與聚類，利用支持向量機、卷積神經網絡等機器學習模型，訓練紅色文化輿情分類器，自動判別每條輿情的類別、情感傾向、熱度等屬性，并使用K-means、LDA等聚類、主題模型算法等方式，實現紅色文化輿情的自動聚類、話題發現與提煉，全面刻畫紅色文化輿情的宏觀態勢。再次，NLP技術賦能的紅色文化輿情分析，可以揭示輿情傳播的社會網絡結構，利用命名實體識別技術識別出輿情參與主體，并采用社會網絡分析方法，刻畫各主體在轉發、評論等互動中的緊密程度、影響力、信息流動路徑等，揭示輿論場域中的關鍵節點與傳播路徑，洞察輿情傳播規律。最后，NLP技術驅動的紅色文化輿情分析，往往與可視化技術深度融合，通過輿情態勢感知、熱點事件時序、傳播網絡拓撲等可視化形式，直觀呈現紅色文化輿情態勢，方便校領導、宣傳部門及時把握輿論動向，優化紅色文化傳播策略。

例如，某高校依托NLP技術，建設了“紅韻”紅色文化輿情監測與分析平臺。平臺通過Python爬蟲程序，每日自動采集主流網站及社交平臺的紅色文化相關新聞、帖子、評論數據，并利用Jieba分詞、LSTM文本分類等算法，對輿情數據進行了自動分類、情感判別、主題挖掘，系統自動生成紅色文化輿情日報、專題報告，涵蓋輿情熱度排行榜、情感占比分布、熱門話題TOP10等統計指標，管理者可以直觀把控紅色文化輿情總體態勢。

（四）紅色文化內容的自動生成與傳播

NLP技術在紅色文化內容自動生成與傳播中的應用，有助于實現紅色文化傳播的規模化、智能化、沉浸化。首先，知識驅動的自然語言生成技術，可以支撐紅色文化百科知識的自動寫作。通過自動抽取紅色文獻、史料中的知識要素，構建起紅色文化知識庫，涵蓋紅色人物、事件、地點、思想等多維度結構化知識。在此基礎上，運用模板式、數據驅動的文本生成方法，可以自動生成紅色人物事跡介紹、革命歷史脈絡梳理等紅色百科式內容，輔以智能校對、文本潤色技術，提升了紅色宣傳內容的生產效率、規模化程度。其次，NLP技術與知識推理、常識推理技術的結合，將有力推動紅色文化內涵的挖掘與創新表達。利用因果關系、邏輯規則等對紅色知識庫進行深度推理，可以發現紅色文化中事件的隱性關聯，提煉革命先烈事跡背后的精神內核，進而借助文本生成技術，自動撰寫闡釋紅色文化主題、內涵的深度文章，為紅色基因的創造性轉化提供思想滋養[3]。

以“紅云”紅色文化智能寫作平臺為例，該平臺依托知識圖譜、命名實體識別等技術，構建了涵蓋上海、南京國民政府時期，國共兩黨的多輪談判，第一次至第三次國共合作等紅色歷史事件，及相關紅色人物的結構化知識庫。平臺研發了基于知識庫的紅色歷史事件編年體生成模型，可根據已有事件、人物知識要素，結合歷史發生時間順序，自動梳理生成事件脈絡介紹文本，并以圖文并茂的形式呈現，直觀展現事件發展

演變。

（五）紅色文化翻譯與傳播

NLP技術在紅色文化翻譯與傳播中的應用，能夠有效提升紅色文化的國際傳播力和影響力。首先，NLP技術為紅色文獻、紅色文學等經典作品的跨語言翻譯提供了有力支持。通過構建覆蓋紅色文化詞匯的大規模雙語平行語料庫，并在此基礎上訓練神經機器翻譯模型，可實現紅色文獻的智能化翻譯，顯著提高紅色經典譯介的效率和規模。基于深度學習的神經翻譯模型，能夠更好地挖掘紅色文本的語義特征，實現更加準確、流暢、得體的翻譯效果。其次，NLP技術可以支持多語種的紅色文化闡釋與傳播。通過采集多語種的紅色文化介紹文本，利用跨語言文本匹配、對齊技術，可以構建多語種紅色文化闡釋知識庫，進而利用多語種信息抽取、知識庫問答等技術，開發面向全球受眾的紅色文化智能百科、問答系統，用戶可以使用英語、法語、西班牙語等多種語言進行紅色知識檢索、問答互動，拓展了紅色文化傳播的國際受眾。最后，NLP技術與多模態技術的融合，可以支持將紅色歷史照片、紅色影像等非結構化數據，與其文字描述信息進行跨模態語義關聯，通過圖文對齊、視頻字幕對齊等方式，實現對紅色多模態數據的語義標注，并利用多模態機器翻譯技術，生成針對國際受眾的多語種圖文描述、視頻字幕，從而將紅色影像資料等更好地呈現給全球受眾。

以“紅色傳聲”國際傳播平臺為例，該平臺采用NLP技術，建設了一個涵蓋中英文的紅色文化百科知識庫。平臺爬取了國內外主要網站的紅色文化英文介紹資料，并與中文資料進行多語言文本對齊，形成配套的中英文語料。在此基礎上，平臺應用命名實體識別、關系抽取、知識庫構建等NLP技術，形成了結構化、語義化的紅色百科知識庫。

三、NLP技術在紅色文化傳播中的應用展望

NLP技術在紅色文化傳播中的應用是廣闊而深遠的。在高校環境中，NLP技術能夠深度挖掘紅色文化文本中的語義和情感，精準地捕捉革命歷史的細微情感變化，從而有助于學生更深刻地理解紅色文化的精神內涵[4]。通過NLP技術對大量紅色文化資料進行智能分析和處理，可以更有效地整理和保存這些珍貴的歷史資料，進一步推動紅色文化的傳承。此外，NLP技術還可以助力紅色教育課程的開發，通過智能分析學生的學習需求和興趣點，為紅色教育提供個性化的學習路徑。未來，紅色文化將與虛擬現實、增強現實等技術融合，通過NLP技術為用戶提供沉浸式的紅色文化體驗，讓紅色故事更加生動和真實，這種技術融合不僅能激發學生對紅色文化的興趣，更能深化他們對紅色精神的理解和認同。總地來說，NLP技術在紅色文化傳播中的應用將促進紅色文化的傳承與發展，使其在新時代煥發出更加璀璨的光芒。

結束語

綜上所述，NLP技術以其知識抽取、語義表示、人機對話、跨語言處理等能力，為紅色文化傳播注入新動能、開辟新路徑。因此，無論是紅色資源的數字化管理、紅色知識的語義關聯、紅色內容的智能生成，還是沉浸式紅色文化體驗、精準化紅色文化推送、全球化紅色文化譯介，NLP技術都提供了有力支撐。面向未來，NLP技術必將與知識圖譜、虛擬現實、區塊鏈等技術加速融合，構建起線上線下一體、內容形式多元、傳播渠道多樣的紅色文化傳播新生態，不斷增強紅色文化的感染力、凝聚力、影響力。

參考文獻

[1]劉爽.紅色文化數字化傳播風險與應對研究[J].鄭州航空工業管理學院學報（社會科學版），2024（2）：55-59.

[2]吳小蝶，左夢凡，王心愿.新媒體時代紅色文化傳播現狀與創新路徑[J].新聞前哨，2024（2）：40-42.

[3]沈逸夫.新媒體背景下紅色文化傳播路徑研究[J].西部廣播電視，2024（2）：76-79.

[4]王麗，李理.高校實踐育人視域下紅色文化傳播的路徑研究[J].學校黨建與思想教育，2024（2）：57-59.

作者簡介：劉曉冰（1984— ），女，漢族，江西贛州人，江西交通職業技術學院，副教授，碩士。

研究方向：信息技術。

基金項目：江西省高校人文社會科學研究2022年度項目“鄉村振興視角下高校紅色文化傳播長效機制研究”（項目編號：JC22101）。