基于人工智能的传统文化外宣平台设计

杨苏齐 罗建桥 宋瑞雪

摘要：该研究旨在设计和实现一个基于人工智能的中华优秀传统文化外宣平台，以“中国书法”为核心示例。该平台集成了智能解析与分类、个性化内容推荐和交互式智能助手等功能，旨在提供丰富且个性化的文化学习体验。系统测试结果显示，各功能模块在精准率、召回率和准确率方面均表现出色，验证了平台在有效传播和教育中华传统文化方面的潜力。

关键词：人工智能；传统文化；外宣平台设计

中图分类号：TP311       文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）09-0050-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

在全球化背景下，传统文化外宣对于民族文化传承和国际形象塑造至关重要，促进文化遗产传播和跨文化理解。而人工智能通过数据分析和模式识别等技术，拓宽了传统文化传播的渠道，提供个性化和沉浸式体验，增强文化的全球吸引力。随着AI的发展，其在文化保护、传播和创新中的作用日益显著。

1 关键技术

1.1 机器学习技术

机器学习技术，作为人工智能的重要分支，能够成为传统文化外宣的核心动力。在机器学习领域，通过特定的算法和模型，如卷积神经网络（CNN） 和循环神经网络（RNN） ，被广泛应用于图像识别和自然语言处理，这对于理解和传播文化内容至关重要[1]。其中CNN可用于识别和分类传统艺术作品的图像，通过多个卷积层和池化层提取图像特征，公式表示为：

[f（x）=max（0，x?w+b）]      （1）

其中，[x]是输入图像的特征，[w]是权重，[b]是偏置项，[f（x）]是激活函数。

另外，RNN特别适用于处理序列数据，如文本或语音，对于分析和生成具有文化意义的文本尤为有效。RNN通过引入时间维度，能够存储前一状态的信息，其公式表示为：

[ht=σWhhht-1+Wxhxt+bh]     （2）

在这里，[ht]是时间步[t]的隐藏状态，[xt]是时间步[t]的输入，[W]和[b]分别是权重矩阵和偏置项，而[σ]是激活函数。

1.2 个性化内容推荐算法

个性化内容推荐算法在传统文化外宣平台中能够根据用户的兴趣和历史行为定制推荐内容。其中，协同过滤（Collaborative Filtering） 算法应用广泛。该算法分为用户基协同过滤（User-based Collaborative Filtering） 和物品基协同过滤（Item-based Collaborative Filtering） 两种类型。用户基协同过滤系统会寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐用户偏好内容。其核心算法通过余弦相似度来计算用户间的相似性，公式如下：

[similarity（u，v）=i∈Irui?rvii∈Irui2?i∈Irvi2]    （3）

其中，[u]和[v]代表不同的用户，[I]是用户评分的交集，[rui]和[rvi]分别是用户[u]和[v]对物品[i]的评分。

1.3 自然语言理解技术

自然语言理解（Natural Language Understanding， NLU） 是智能助手技术的实现关键，它使助手能够准确解析用户的语言输入。NLU的关键在于意图识别（Intent Recognition） 和实体提取（Entity Extraction） 。这通常通过机器学习模型实现，使用逻辑回归，公式简化如下：

[py|x=11+e-（w?x+b）]         （4）

在这里，[x]代表输入特征（如用户的查询词汇），[y]是目标变量（即用户意图的分类），[w]代表特征权重，[b]是偏置项，而[py|x]是给定输入[x]时意图[y]的概率。智能助手通过理解用户查询的具体意图，并据此提供相应的信息和服务，在传统文化的传播中尤为重要，便于提供更加个性化和精准的用户体验[2]。

2 系统架构设计

2.1 分层架构设计原则

在基于人工智能的传统文化外宣平台的系统架构设计中，遵循一系列精心构思的设计原则是至关重要的，以确保系统的整体效能和未来的可扩展性。这些设计原则包括：

1） 模块化原则：系统应被划分为独立的模块，每个模块具有明确的功能和责任边界。这种模块化促进了代码的重用，简化了维护过程，并允许单独更新或改进系统的各个部分。

2） 低耦合高内聚：各个模块之间应保持低耦合，即模块间的依赖关系最小化，而模块内部应实现高内聚，即相关的功能和责任应尽可能集中在一个模块中。这样的设计有助于提高系统的稳定性和可维护性。

3） 可扩展性和灵活性原则：考虑到技术和业务需求的快速变化，系统架构应设计为易于扩展和适应新的需求[3]。

2.2 数据处理与管理模块

1） 数据采集与集成。采用高效数据爬虫技術，基于Python的Scrapy框架，自动化地从多元化数据源采集中华传统文化相关的数据。涵盖从历史文献、艺术作品到现代文化解读等多方面内容。同时，运用ETL（Extract， Transform， Load） 工具，确保数据从提取到转换再到加载的过程的高效和准确，适应中华传统文化数据的多样性和复杂性。

2） 数据存储解决方案。为处理大量中华传统文化数据，部署分布式数据库系统，包括Apache Cassandra和MongoDB，以满足高并发和大规模数据存储的需求。同时，引入云存储服务，提供灵活且可扩展的存储方案，确保数据安全和高效管理。

3） 数据预处理和清洗。利用Pandas库等数据清洗工具对收集的文化数据进行预处理，包括去除重复值、填补缺失值和纠正错误。此外，采用MinMaxScaler统计分析和数据变换技术，保证数据一致性和标准化，为后续的分析和应用提供可靠基础。

4） 数据分析与处理。结合机器学习算法，如支持向量机（SVM） 和随机森林，对复杂文化数据进行分类和预测分析。使用自然语言处理（NLP） 工具，对文本数据进行深入的语言分析，以更好地理解和推广中华传统文化的独特价值和内涵。

2.3 核心架构设计

核心架构设计如图1所示。

3 平台重点功能

3.1 智能解析与分类功能

智能解析与分类功能是专门针对中国传统文化的关键特性和独特性量身打造的。该功能集成机器学习技术，旨在对传统文化的各种作品进行深度识别和细致分类，从而准确展现传统文化的丰富多样性和深厚文化内涵。为实现该目标，需要采用卷积神经网络（CNN） 来处理各类数据。以书法为例，CNN在识别书法中的细微笔触和风格特征方面表现卓越，能够区分不同书法家的作品及其所属的书法流派。这种自动识别和分类功能特别适用于广泛的中国书法样本，从古代经典到现代作品，确保每件作品都得到正确归类和解读[4]。此外，平台整合自然语言处理（NLP） 技术，特别是长短期记忆网络（LSTM） ，用于分析书法作品中的文本元素，如诗词、题签等。

3.2 个性化推荐功能

个性化推荐功能是基于人工智能技术设计，提供与用户兴趣和偏好高度相关的中华传统文化内容。这一功能的核心在于运用推荐算法，使用协同过滤（Collaborative Filtering） 和基于内容的过滤（Content-Based Filtering） ，以定制化方式推荐文化内容，增强用户体验。协同过滤算法通过分析用户历史行为（浏览、喜欢、评论等）和其他用户的相似性，精准预测用户可能感兴趣的新内容。例如，对于经常浏览京剧内容的用户，系统会推荐相关的京剧表演和艺术家作品，从而提供个性化的体验。

3.3 交互式智能助手

交互式智能助手功能的设计集中于提供丰富的互动体验，同时融入高级技术细节以确保精准且高效的用户交互。该功能主要运用自然语言处理（NLP） 技术，结合先进的算法和知识图谱，为用户提供深入的文化探索和个性化体验。以中国书法为例，当用户提出关于书法的查询时，智能助手首先利用NLP中的关键词提取功能，如TF-IDF或BERT算法，分析用户查询的文本，精准提取“书法”“王羲之”等关键词。接着，基于用户的查询意图，助手采用如基于LSTM的意图识别算法，精确判断用户的具体需求，无论是探索历史背景、艺术特征还是寻找学习资源。此外，智能助手广泛整合中华文化知识图谱，提供结构化和关联丰富的回答。例如，在介绍王羲之的行书时，助手能够同时提供相关的历史事件、影响力显著的艺术家和流派信息。在推荐环节，助手使用个性化推荐算法，根据用户的历史互动和偏好提供定制化的学习资源和体验建议[5]。

4 系统实验与验证——以传统文化“中国书法”为例

4.1 评价指标与实验过程

本研究以“中国书法”进行人工智能外宣平台的性能评估，主要关注智能助手在书法内容解析和分类的准确性与效率。实验使用了80%的用户数据进行智能算法训练，包括书法图像识别和风格学习，余下20%用于测试和评估算法表现。采用5折交叉验证确保结果的可靠性，并通过最小化损失函数优化模型参数。评价指标包括精准率（P） 、召回率（R） 、F值（F） 和准确率（A） ，基于真正例（TP） 、假正例（FP） 、假负例（FN） 和真负例（TN） 来计算，全面反映系统在各方面的性能。按如下方法计算：

[P=TPTP+FP]               （5）

[R=TPTP+FN]        （6）

[F=2×P×RP+R]            （7）

[A=TP+TNTP+FP+FN+TN]      （8）

4.2 实验结果

在人工智能驱动的中华传统文化外宣平台中，以“中国书法”为例进行全面测试。主要评估了智能解析与分类模型、个性化推荐算法和交互式智能助手模型在处理书法内容的效能，专注于精准率（P） 、召回率（R） 、综合评估指数（F） 和准确率（A） 四个关键指标。实验结果如表1所示。

实验结果表明，平台在关键功能上表现卓越：智能解析与分类模型显示高效识别能力（精准率88%，召回率87%） ，个性化推荐算法良好匹配用户兴趣（精准率85%，召回率83%） ，而交互式智能助手模型在用户交互方面表现出色（精准率90%，召回率88%，准确率91%） 。这些成果验证了平台在推广中华优秀传统文化方面的有效性，尤其在提升用户体验方面的显著效果。

4.3 重点功能模块系统测试

基于人工智能的中华优秀传统文化外宣平台中“中国书法”相关功能的测试结果，测试覆盖了智能解析与分类、个性化推荐和交互式智能助手这三个核心功能模块，并按照一级测试用例、测试过程、测试结果、预期结果和结论进行呈现：

这些测试结果表明，各功能模块在处理和推广中国书法文化方面表现出色，有效满足了用户对深入探索和学习中国书法文化的需求。通过这些功能模块的性能表现，系统在传播和教育中华优秀传统文化方面的有效性得到了充分验证。

5 结束语

本研究成功展示了人工智能技术在推广和教育中华优秀传统文化领域的巨大潜力。通过实现智能解析、个性化推荐和交互式助手等功能，不仅提升了文化内容的可访问性和吸引力，也为全球用户打开了深入理解和欣赏中华文化的新视角。研究成果不仅体现了技术与文化融合的创新，也为未来类似项目提供了宝贵的经验和启示，开辟了利用人工智能促进文化多样性与全球文化交流的新路径。

参考文献：

[1] 張楠.AI促进传统文化的创造性转化[J].软件和集成电路，2023（9）：17.

[2] 黄松，谭腾.生成式人工智能时代的中华民族文化共同体建设走向：技术驱动与范式创新[J].学术交流，2023（9）：20-42.

[3] 张鹏禹.传播传统文化的“新使者”[N].人民日报海外版，2023-09-04（007）.

[4] 汪永亮.基于人工智能的中华优秀传统文化传播模式创新[J].长春师范大学学报，2023，42（7）：177-180.

[5] 李海丽，李海玲.人工智能背景下民族文化负载词的外宣翻译[J].海外英语，2022（22）：36-38.

【通联编辑：梁书】