NLP技术在红色文化传播领域中的应用分析

[摘 要]红色文化作为中国共产党的宝贵精神财富，蕴含着丰富的革命历史、光荣传统和崇高精神，是新时代大学生思想政治教育的重要资源。随着自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的飞速发展，将其应用于红色文化的传播和教育已成为新的研究方向。NLP技术以其智能化、交互性、个性化的特点，为红色文化的数字化呈现、智能化推荐、交互式体验等提供了有力支撑，有助于提升红色文化传播的效率，促进红色文化在青年学生中的创新传承。本文将聚焦NLP技术在高校红色文化传播中的应用，深入剖析其应用优势、应用思路与应用展望，以期为新时代高校红色文化传播教育提供新思路、新方法，为培养担当民族复兴大任的时代新人提供智力支持。

[关键词]NLP技术；红色文化传播领域；红色文献

在数字化、信息化的时代背景下，NLP技术作为人工智能领域的一大分支，正日益显现出其巨大的潜力和应用价值。红色文化作为中国特有的文化遗产，承载着中国共产党的光辉历程和革命精神，对于塑造国家认同、传承民族精神具有不可替代的作用。然而，在新时代背景下，如何让红色文化得到更有效的传播，使其内涵与精神得到更广泛的认同与传承，成为一个亟待解决的问题。正是在这样的背景下，NLP技术在红色文化传播领域中的应用显得尤为重要。

一、NLP技术在文化传播领域的应用优势

NLP技术在文化传播领域具有显著优势，能够有效提升文化内容的生产、组织、呈现和传播效率。首先，NLP技术可以实现海量文化资源的自动分析和语义提取，通过命名实体识别、关键词提取、文本分类等方法，智能化地对文化内容进行标引、组织和检索，提高了文化资源的可发现性和利用率。其次，NLP技术支持知识图谱构建与语义关联分析，能够揭示文化知识间的内在联系，形成结构化、语义化的文化知识体系，为文化知识的融合、推理、探索打下了坚实基础。再次，NLP技术可以支撑个性化文化内容推荐，通过用户画像分析、行为序列挖掘等技术，精准刻画用户特征与偏好，实现文化内容与用户的智能匹配，提升文化传播的精准度和吸引力[1]。最后，NLP技术还可赋能智能问答、知识问答等人机交互系统，为用户就文化话题提供便捷、专业的解答服务，营造沉浸式、交互式的文化传播体验。同时，NLP技术在舆情分析、传播效果评估等方面具有重要作用，能够实时监测文化传播动态，分析传播效果与影响力，为文化传播决策提供数据支撑。

二、NLP技术在红色文化传播中的应用分析

（一）红色文献的数字化与知识化管理

高校在利用NLP技术实现红色文献数字化与知识化管理的过程中，需要经过几个关键步骤。首先，高校需要对馆藏的纸质红色文献进行数字化扫描，获取高清晰度的电子版文献图像。接着，利用OCR技术对扫描得到的图像进行文字识别，提取出文献的文本内容，并进行必要的错误校正和格式规范化处理。在此基础上，高校可以使用NLP技术对数字化的文献文本进行进一步的语义分析和知识提取。例如，利用分词和词性标注技术，对文献内容进行词汇和语法分析；利用命名实体识别技术，自动识别出文献中出现的人名、地名、组织机构名、时间等关键信息；利用关键词提取和主题模型技术，自动生成文献的关键词标签和主题标签；利用情感分析技术，识别文献所蕴含的情感倾向和意识形态等。通过这些NLP技术的应用，高校可以自动生成红色文献的元数据信息和知识结构，实现对红色文献的知识化组织和语义化表达。例如，某高校图书馆经过近一年的努力，利用NLP技术成功构建了一个红色文献知识管理系统，该系统对该校收藏的5万余册红色文献进行了全面的数字化处理，提取了文献的文本内容、元数据信息、关键词、主题标签等知识要素，并基于这些知识要素构建了红色文献知识图谱。师生可以通过该系统平台，获取知识节点之间的语义关联信息，大大提升了红色知识获取的效率。

（二）红色文化资源的智能检索与推荐

NLP技术在红色文化资源智能检索与推荐中的应用，能够显著提升红色资源获取的便捷性和精准性。首先，NLP技术可以支持红色资源的多维度、细粒度内容标引，通过命名实体识别、关键词提取、主题模型等方法，自动提炼红色资源的核心元数据，如标题、作者、关键词、主题、人物、事件等，形成全面规范的资源描述，用户可以通过多字段组合检索、语义检索等方式，快速、准确地查找所需红色资源。其次，NLP技术可以实现红色资源的相关度计算和语义关联，一方面，利用TF-IDF、Word2Vec等算法，衡量用户输入查询与红色资源的相关性，提供相关度排序的检索结果[2]；另一方面，基于红色知识图谱，可以挖掘红色资源间的语义关联，实现资源的关联推荐与探索式检索，帮助用户发现更多相关主题、事件、人物的红色资源。

例如，某高校利用NLP技术构建了一个红色资源智能检索与推荐系统，极大地提升了用户获取红色资源的效率，该系统后台对网站收录的10万余条红色资源，包括红色文献、革命文物、英雄事迹、革命旧址等，进行了全面的内容标引和语义挖掘。系统自动识别出每条资源的标题、作者、发表时间、出处等元数据信息，并利用命名实体识别技术，标注出资源中涉及的人物、地点、事件、组织机构等关键实体，同时，使用TextRank算法提取资源摘要和关键词，使用LDA主题模型生成资源主题标签。基于这些结构化的资源描述信息，用户可以在检索框中输入任意组合的关键词，如“毛泽东”“井冈山”“1927”，系统可利用倒排索引和语义检索技术，快速匹配出与查询条件高度相关的红色资源，并根据BM25相关度评分进行排序。同时，系统还会根据用户画像标签，自动推荐与用户偏好相符的优质红色资源。例如，当用户在浏览《井冈山的斗争》一文时，系统会在侧边栏推荐“井冈山革命根据地”“朱德”“毛泽东”“红四军”等相关红色资源专题，用户可以轻松探索更多井冈山时期的红色历史知识。

（三）红色文化舆情的监测与分析

NLP技术在红色文化舆情监测与分析中具有显著优势，能够助力高校实时掌握红色文化传播动态，优化红色文化传播策略。首先，NLP技术可以支持多来源、多语种的红色文化舆情数据采集，通过爬虫技术、API接口等方式，自动获取新闻网站、社交平台、论坛博客等渠道的红色文化相关舆情数据，并利用分词、词性标注、依存句法分析等NLP技术，对舆情数据进行文本预处理，提取结构化特征。其次，NLP技术可以实现红色文化舆情的自动分类与聚类，利用支持向量机、卷积神经网络等机器学习模型，训练红色文化舆情分类器，自动判别每条舆情的类别、情感倾向、热度等属性，并使用K-means、LDA等聚类、主题模型算法等方式，实现红色文化舆情的自动聚类、话题发现与提炼，全面刻画红色文化舆情的宏观态势。再次，NLP技术赋能的红色文化舆情分析，可以揭示舆情传播的社会网络结构，利用命名实体识别技术识别出舆情参与主体，并采用社会网络分析方法，刻画各主体在转发、评论等互动中的紧密程度、影响力、信息流动路径等，揭示舆论场域中的关键节点与传播路径，洞察舆情传播规律。最后，NLP技术驱动的红色文化舆情分析，往往与可视化技术深度融合，通过舆情态势感知、热点事件时序、传播网络拓扑等可视化形式，直观呈现红色文化舆情态势，方便校领导、宣传部门及时把握舆论动向，优化红色文化传播策略。

例如，某高校依托NLP技术，建设了“红韵”红色文化舆情监测与分析平台。平台通过Python爬虫程序，每日自动采集主流网站及社交平台的红色文化相关新闻、帖子、评论数据，并利用Jieba分词、LSTM文本分类等算法，对舆情数据进行了自动分类、情感判别、主题挖掘，系统自动生成红色文化舆情日报、专题报告，涵盖舆情热度排行榜、情感占比分布、热门话题TOP10等统计指标，管理者可以直观把控红色文化舆情总体态势。

（四）红色文化内容的自动生成与传播

NLP技术在红色文化内容自动生成与传播中的应用，有助于实现红色文化传播的规模化、智能化、沉浸化。首先，知识驱动的自然语言生成技术，可以支撑红色文化百科知识的自动写作。通过自动抽取红色文献、史料中的知识要素，构建起红色文化知识库，涵盖红色人物、事件、地点、思想等多维度结构化知识。在此基础上，运用模板式、数据驱动的文本生成方法，可以自动生成红色人物事迹介绍、革命历史脉络梳理等红色百科式内容，辅以智能校对、文本润色技术，提升了红色宣传内容的生产效率、规模化程度。其次，NLP技术与知识推理、常识推理技术的结合，将有力推动红色文化内涵的挖掘与创新表达。利用因果关系、逻辑规则等对红色知识库进行深度推理，可以发现红色文化中事件的隐性关联，提炼革命先烈事迹背后的精神内核，进而借助文本生成技术，自动撰写阐释红色文化主题、内涵的深度文章，为红色基因的创造性转化提供思想滋养[3]。

以“红云”红色文化智能写作平台为例，该平台依托知识图谱、命名实体识别等技术，构建了涵盖上海、南京国民政府时期，国共两党的多轮谈判，第一次至第三次国共合作等红色历史事件，及相关红色人物的结构化知识库。平台研发了基于知识库的红色历史事件编年体生成模型，可根据已有事件、人物知识要素，结合历史发生时间顺序，自动梳理生成事件脉络介绍文本，并以图文并茂的形式呈现，直观展现事件发展

演变。

（五）红色文化翻译与传播

NLP技术在红色文化翻译与传播中的应用，能够有效提升红色文化的国际传播力和影响力。首先，NLP技术为红色文献、红色文学等经典作品的跨语言翻译提供了有力支持。通过构建覆盖红色文化词汇的大规模双语平行语料库，并在此基础上训练神经机器翻译模型，可实现红色文献的智能化翻译，显著提高红色经典译介的效率和规模。基于深度学习的神经翻译模型，能够更好地挖掘红色文本的语义特征，实现更加准确、流畅、得体的翻译效果。其次，NLP技术可以支持多语种的红色文化阐释与传播。通过采集多语种的红色文化介绍文本，利用跨语言文本匹配、对齐技术，可以构建多语种红色文化阐释知识库，进而利用多语种信息抽取、知识库问答等技术，开发面向全球受众的红色文化智能百科、问答系统，用户可以使用英语、法语、西班牙语等多种语言进行红色知识检索、问答互动，拓展了红色文化传播的国际受众。最后，NLP技术与多模态技术的融合，可以支持将红色历史照片、红色影像等非结构化数据，与其文字描述信息进行跨模态语义关联，通过图文对齐、视频字幕对齐等方式，实现对红色多模态数据的语义标注，并利用多模态机器翻译技术，生成针对国际受众的多语种图文描述、视频字幕，从而将红色影像资料等更好地呈现给全球受众。

以“红色传声”国际传播平台为例，该平台采用NLP技术，建设了一个涵盖中英文的红色文化百科知识库。平台爬取了国内外主要网站的红色文化英文介绍资料，并与中文资料进行多语言文本对齐，形成配套的中英文语料。在此基础上，平台应用命名实体识别、关系抽取、知识库构建等NLP技术，形成了结构化、语义化的红色百科知识库。

三、NLP技术在红色文化传播中的应用展望

NLP技术在红色文化传播中的应用是广阔而深远的。在高校环境中，NLP技术能够深度挖掘红色文化文本中的语义和情感，精准地捕捉革命历史的细微情感变化，从而有助于学生更深刻地理解红色文化的精神内涵[4]。通过NLP技术对大量红色文化资料进行智能分析和处理，可以更有效地整理和保存这些珍贵的历史资料，进一步推动红色文化的传承。此外，NLP技术还可以助力红色教育课程的开发，通过智能分析学生的学习需求和兴趣点，为红色教育提供个性化的学习路径。未来，红色文化将与虚拟现实、增强现实等技术融合，通过NLP技术为用户提供沉浸式的红色文化体验，让红色故事更加生动和真实，这种技术融合不仅能激发学生对红色文化的兴趣，更能深化他们对红色精神的理解和认同。总地来说，NLP技术在红色文化传播中的应用将促进红色文化的传承与发展，使其在新时代焕发出更加璀璨的光芒。

结束语

综上所述，NLP技术以其知识抽取、语义表示、人机对话、跨语言处理等能力，为红色文化传播注入新动能、开辟新路径。因此，无论是红色资源的数字化管理、红色知识的语义关联、红色内容的智能生成，还是沉浸式红色文化体验、精准化红色文化推送、全球化红色文化译介，NLP技术都提供了有力支撑。面向未来，NLP技术必将与知识图谱、虚拟现实、区块链等技术加速融合，构建起线上线下一体、内容形式多元、传播渠道多样的红色文化传播新生态，不断增强红色文化的感染力、凝聚力、影响力。

参考文献

[1]刘爽.红色文化数字化传播风险与应对研究[J].郑州航空工业管理学院学报（社会科学版），2024（2）：55-59.

[2]吴小蝶，左梦凡，王心愿.新媒体时代红色文化传播现状与创新路径[J].新闻前哨，2024（2）：40-42.

[3]沈逸夫.新媒体背景下红色文化传播路径研究[J].西部广播电视，2024（2）：76-79.

[4]王丽，李理.高校实践育人视域下红色文化传播的路径研究[J].学校党建与思想教育，2024（2）：57-59.

作者简介：刘晓冰（1984— ），女，汉族，江西赣州人，江西交通职业技术学院，副教授，硕士。

研究方向：信息技术。

基金项目：江西省高校人文社会科学研究2022年度项目“乡村振兴视角下高校红色文化传播长效机制研究”（项目编号：JC22101）。