文学研究如何利用人工智能等新技术来拓展方法,进而构建计算文学的新范式?南京农业大学的黄水清团队在论文《计算人文的发展及展望》中提出了一些思路,如:通过主题模型获取作品的主题词语,基于词向量模型实现相似度计算,结合聚类模型获取文本主题聚合特征,利用Seq2Seq模型实现文本摘要生成或自动问答等。

论文写道:“这些技术手段不但开拓了计算文学研究的视野,而且还能够帮助计算文学研究重新回归文艺理论本身,借助资源、数据和技术对已有理论进行新的阐释,乃至构建新的文学评论理论体系,并指导文艺创作。”

在这篇论文中,研究人员(黄水清、刘浏和王东波)就人工智能技术在自然语言处理等领域持续取得的进展、基于文本、图像乃至视频等媒介知识的主题分类和内容生成等技术的出现和成熟给计算人文未来的发展可能带来的启示进行了思考。计算文学的思路正是基于这一思考而提出的。【本文最初发布于数字叙事