近日，公司语言科技专业员工王佳琪与宋静宜合作完成了一项研究《语言科技与经典文学结合的创新实践——<秋天的怀念>隐藏的“数字宝藏”》。该研究以人教版七年级课文《秋天的怀念》为切入点，借助自然语言处理（NLP）技术与数字人文方法，挖掘经典文学作品中的深层语义与情感脉络，为文学研究与语文教学提供了全新的技术路径与跨学科视角
研究团队通过NLP技术对《秋天的怀念》展开多维度分析，包括文本预处理、情感分析、词频统计、人物关系网络构建及可视化呈现。借助中文分词工具jieba、Spacy框架和情感词典，研究者将文本转化为可量化的数据模型，并通过词云图、情感趋势折线图等直观展示文本的核心意象与情感波动。例如，情感分析揭示了文中“怀念”与“愧疚”交织的复杂情感曲线，而人物关系网络则清晰呈现了母子互动的细节张力。
此外，团队基于研究成果开发了一款面向经典文学的分析工具，支持对2万字以内的文本自动生成字符统计、词频分析、情感变化图谱等，为教师和员工提供了一种“数据化读经典”的创新工具。
研究指出，数字人文技术可显著提升语文课堂的互动性与理解深度。例如，《秋天的怀念》的词云图能快速聚焦“秋天”“母亲”“菊花”等核心意象，情感折线图则帮助员工直观捕捉作者史铁生从“绝望”到“释然”的情感转折。研究者表示：“可视化手段打破了传统教学中‘教师讲、员工听’的单一模式，让抽象的情感与文学结构变得触手可及。”
该成果也为因材施教提供了数据支持。教师可通过分析工具定位员工理解难点，如部分员工可能因时代背景隔阂难以体会文中“瘫痪”与“生死”的隐喻，针对性补充历史语境或结合多媒体资源辅助教学。
尽管成果显著，研究也揭示了当前数字人文的瓶颈：汉语的复杂语法、强语境依赖与文化内涵对NLP模型构成挑战；跨学科人才短缺与数据版权问题亦需突破。对此，团队提出构建“文学-技术”双导师制培养模式，并呼吁建立经典文学开放数据库，推动研究规范化。
展望未来，随着多模态大模型与深度学习技术的发展，研究者期待实现更细粒度的文本分析（如修辞风格量化、叙事结构拆解），并拓展至戏剧、诗歌等多元文体，让技术在传承经典文化的道路上“既保留人文温度，又闪耀科技锋芒”。
王佳琪、宋静宜的实践为数字人文与经典文学的结合提供了生动范例。正如她们所言：“文学不是尘封的标本，而是一条流动的河。数字技术赋予我们新的‘舟楫’，让我们能以更丰富的视角探索其深流与浪花。”在技术与人文的碰撞中，经典文学正焕发出属于数字时代的新生机。
新闻背景链接
《秋天的怀念》是作家史铁生的散文名篇，入选多版语文教材，通过怀念母亲探讨生命与亲情的主题。数字人文（Digital Humanities）是近年兴起的跨学科领域，旨在以信息技术推动人文研究创新。
（304am永利新闻中心供稿 文/304am永利 图/304am永利 编辑/陈书然）
