赵吉山 王青海

摘  要： “花儿”是一种流传在青海、甘肃两省、宁夏回族自治区以及新疆个别地区的山歌，被誉为大西北之魂，是国家级人类非物质文化遗产，2009年9月被联合国列为人类非物质文化遗产。随着网络技术及机器学习的迅猛发展，对“花儿”信息的网络传播和深度挖掘至关重要。对此，笔者提出利用机器学习自然语言处理（Machine Learning-Natural Language Processing）来进行花儿唱词信息挖掘。通过构建循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）青海花儿模型，展开对花儿唱词的数据挖掘，并且实现Python内置语言模块与动态网页互联，能为花儿艺术研究者及民间花儿艺术爱好者提供有效且高质量的花儿信息。利用RNN进行花儿唱词挖掘是一个非常有意义的研究课题，对未来花儿艺术的发展和传承具有重大的作用。

关键词： 循环神经网络;青海花儿;信息挖掘;动态网页

中图分类号： TP389.1    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.004

本文著录格式：赵吉山，王青海. 基于循环神经网络的花儿信息模型建模方法[J]. 软件，2020，41（06）：1923

【Abstract】： “Huaer” is a folk song spread in Qinghai、Gansu Province、Ningxia and some areas in Xinjiang. It is known as the soul of the Northwest and is a national intangible cultural heritage. Human intangible cultural heritage. With the rapid development of network technology and machine learning， it is very important for the network dissemination and deep mining of Huaer information. In this regard， the author proposes to use Machine Learning- Natural Language Processing to perform flower singing information mining. By constructing a Recurrent Neural Network （RNN） Qinghai Huaer model， the data mining of Huaer chanting is carried out， and the built-in language module of Python is interconnected with dynamic web pages， which can be a flower art researcher and folk flower art hobby Provide effective and high-quality Huaer information. The use of RNN for the mining of Huaer lyrics is a very significant research topic， and it will have a significant effect on the development and inheritance of Huaer art in the future.

【Key words】： Recurrent neural network; Qinghai huaer; Information mining; Dynamic webpage

0  引言

伴隨着计算机技术的不断发展，国外及国内的网民获取信息的速度更加迅速，人们日益增长的精神文化需求越来越高，青海花儿民间爱好者及花儿研究者急需获取有效、全面、及数据规模较大的花儿信息。目前世界文化正处在大发展时期，各种思想文化交流交融更加频繁，文化在综合国力竞争中的作用及地位更加凸显，作为中华民族传统文化中的一部分，青海花儿的发展与传播在当下也是不可或缺的。对此，笔者利用计算机技术的优势，分析本地区特色文化——青海花儿，通过研究青海花儿的发展状况得出：互联网上对于花儿信息的收录量很少，内容不完整、不全面、且收集困难。……