一种文物复用价值评估系统及方法

技术领域

本发明属于计算机技术领域，更进一步涉及文本语言处理技术领域中的一种文物复用价值评估系统及方法。本发明通过待复用文物评价数据，对文物复用的价值进行评估。

背景技术

文物是不可替代的、不可再生的历史见证和文化资源，有着极高的艺术和科学价值。文物也是一个有限的资源，并非取之不尽、用之不竭的宝藏。因此，为了更好的促进文物的可持续发展，宣传历史文化，提出了文物复用的概念。文物复用是指利用现有文物开发和创造文创产品的过程。文创产品是在中国文化遗产保护视角下由文物衍生出的适合现代人需要的文化创意产品。通过文创产品来述说历史故事、刺激文化消费，进而提升文化品味、引领社会时尚、带动经济发展。然而，现有的文物是多种多样的，文创产品开发人员往往是自发性的选择某些文物为背景，将文物与背后的故事和现代人喜欢的时尚理念融合在一起进行文物复用。这种选择文物进行文物复用的方法的不足之处是，该方法缺少科学性与一致性，开发出的文创产品只是昙花一现，无法形成有效的文化传播趋势。同时，现有的文物复用方法大多局限于对单个文物的重复开发利用，这种文物复用方法的不足之处是，该方法复用出的文创产品单一性高，缺少传承性，导致文物复用产业领域发展缓慢。因此，为了解决这些问题，在文物复用前对文物进行复用价值评估显得尤为重要，对复用价值高的文物进行文物复用能够有效的提升文物复用所带来的经济效益与社会效益。

发明内容

本发明目的针对上述现有技术的不足，提出一种文物复用价值评估系统及方法，用于解决现有文物复用缺乏科学性、一致性以及传承性的问题。

实现本发明目的的思路是，文物复用管理员将待复用文物的信息数据录入至文物信息录入模块，文物评价用户将对待复用文物的评价数据输入至文物评价收集模块，数据存储模块对待复用文物信息数据和评价数据进行存储，文物复用管理员将待复用文物的方面词信息输入至文物方面词信息录入模块，数据处理模块利用开始-中间-其他BIO标记法和待复用文物的方面词信息对评价数据进行标记处理，生成情感评价数据集；情感评价分析模块利用情感评价数据集训练LCF-ATEPC模型；文物复用价值评估模块利用训练好的LCF-ATEPC模型进行文物复用价值评估计算，得到文物的复用价值，由此解决现有文物复用缺乏科学性、一致性以及传承性的问题。

本发明的系统包括数据存储模块、文物信息录入模块、文物评价收集模块、文物方面词信息录入模块、数据处理模块、情感评价分析模块和文物复用价值评估模块；所述文物信息录入模块分别与文物评价收集模块和数据存储模块相连；所述文物评价收集模块与数据存储模块相连；所述数据存储模块与数据处理模块相连；所述文物方面词信息录入模块与数据处理模块相连；所述数据处理模块与情感评价分析模块相连；所述情感评价分析模块与文物复用价值评估模块相连；其中：

所述文物信息录入模块，用于文物复用管理员录入待复用文物的基本信息数据、评价因子及评价因子权重；

所述文物评价收集模块，用于收集至少2400位文物评价用户对待复用文物的每一个评价因子的打分和情感评价数据；

所述数据存储模块，用于存储待复用文物的基本信息数据、评价因子、评价因子权重、文物评价用户对待复用文物的每一个评价因子的打分和情感评价数据；

所述文物方面词信息录入模块，用于录入文物复用管理员从情感评价数据中提取的待复用文物的方面词、方面词权重及方面词情感极性；

所述数据处理模块，用于生成情感评价训练集；将数据存储模块中的至少1200条情感评价数据组成评价数据集；标记评价数据集每条评价中方面词的位置和相应的情感极性；将方面词的位置和情感极性标记与评价数据集组成训练集；

所述情感评价分析模块，用于训练方面词提取及方面词情感极性分类模型和提取每个评价样本的方面词和方面词情感极性；

所述文物复用价值评估模块，用于计算待复用文物的复用价值。

本发明方法的具体步骤如下：

步骤1，生成情感评价样本集：

步骤1.1，文物复用管理员将待复用文物的基本信息数据、评价因子及评价因子权重录入到文物信息录入模块中；

步骤1.2，每位文物评价用户输入对待复用文物的每一个评价因子的打分和情感评价数据；将至少2400位评价用户的对待复用文物的每一个评价因子的打分和情感评价传输至数据存储模块；

步骤1.3，将数据存储模块中的所有情感评价数据组成情感评价样本集；

步骤1.4，文物复用管理员从情感评价样本集中提取待复用文物情感评价的方面词、方面词权重及方面词情感极性，并录入到文物方面词信息录入模块；

步骤2，生成训练集：

步骤2.1，将情感评价样本集中的至少1200条情感评价样本组成评价数据集；

步骤2,2，使用BIO标记法，标记评价数据集每条评价中方面词的位置和相应的情感极性；

步骤2.3，将方面词的位置和情感极性标记与评价数据集组成训练集；

步骤3，训练方面词提取及方面词情感极性分类模型：

情感评价分析模块将训练集中的所有样本输入到方面词提取及方面词情感极性分类模型中，输出每个样本的方面词及相应的情感极性，利用随机梯度下降法，更新迭代模型中的参数，直至损失值函数收敛为止，得到训练好的方面词提取及方面词情感极性分类模型；

步骤4，提取方面词及方面词情感极性：

情感评价分析模块将步骤1.3生成的情感评价样本集中的每个样本输入到训练好的方面词提取及方面词情感极性分类模型中，输出每个评价样本的方面词和方面词情感极性；

步骤5，按照下式，文物复用价值评估模块计算待复用文物的复用价值：

其中，Q表示待复用文物的复用价值，i表示文物评价用户的序号，n表示文物评价用户的总数，j表示待复用文物评价因子的序号，l表示待复用文物评价因子的总数，w

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，本发明的系统中数据处理模块分别与文物方面词信息录入模块和数据存储模块相连，数据处理模块利用文物方面词信息录入模块输入的方面词信息对数据存储模块中待复用文物的评价数据进行标记，生成情感评价数据集，克服了现有文物复用自发性高，缺少评价数据支撑，无法形成有效的文化传播趋势的缺点，使得本发明的系统能够基于评价数据进行文物复用价值评估，增加文物复用的科学性。

第二，本发明的方法利用深度学习的优势对待复用文物的情感评价数据进行深度挖掘，提取评价中潜在的信息数据，评估不同文物的复用价值，克服了现有文物复用单一性高，导致文物复用领域发展缓慢的缺点，使得本发明的方法能够获取深层信息，为文物复用提供多样化的选择。

附图说明

图1为本发明系统的方框图；

图2为本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的系统和方法做进一步的详细描述。

参照附图1，对本发明的系统做进一步的详细描述。

本发明的系统包括数据存储模块、文物信息录入模块、文物评价收集模块、文物方面词信息录入模块、数据处理模块、情感评价分析模块和文物复用价值评估模块；所述文物信息录入模块分别与文物评价收集模块和数据存储模块相连；所述文物评价收集模块与数据存储模块相连；所述数据存储模块与数据处理模块相连；所述文物方面词信息录入模块与数据处理模块相连；所述数据处理模块与情感评价分析模块相连；所述情感评价分析模块与文物复用价值评估模块相连。其中：

所述数据存储模块，用于在云服务器或本地计算机系统中安装MySQL(MyStructured Query Language)关系型数据库管理系统应用软件，在安装完成后的MySQL中创建文物评价数据库；在构建的文物评价数据库中分别创建文物信息表以及文物评价表。文物信息表包含文物表示符ID、文物名称、文物朝代、文物描述、文物照片字段，文物评价表包含文物评价标识符ID、文物标识ID、文物客观评分、文本语言评价字段。

所述文物信息录入模块，用于文物复用管理员输入待复用文物的基本信息数据、评价因子及评价因子权重，并将输入数据传输至数据存储模块。所述待复用文物的基本信息数据包括文物名称、文物朝代、文物描述和文物照片。所述待复用文物的评价因子是指待复用文物评价的客观因素。所述的评价因子权重是指，待复用文物评价的客观因子在所有评价因子的比重。

所述文物评价收集模块，用于输入文物评价用户对待复用文物的每一个评价因子的打分和文本评价，并将输入数据传输至数据存储模块。所述评价因子打分是指，对录入的待复用文物的评价因子进行打分，分数范围1-10分，将该打分的结果作为该文物的客观评价。所述文本评价是指，文物评价用户从评价因子的角度对待复用文物进行文本语言评价，将该文本语言评价作为该文物的情感评价。

所述文物方面词信息录入模块，用于将文物复用管理员从文物评价用户对待复用文物的情感评价数据中提取的待复用文物的方面词、方面词权重及方面词情感极性录入至本发明系统中。所述方面词是指出现在情感评价中的词语序列，是评价对象实体方面的表述信息，通常有较大的词汇量。例如，将方面词表述为社会主义核心价值观、三观(人生观，价值观，世界观)、艺术性、传统美德、审美教育功能、中华文化典型代表、知名度、民族象征、历史价值、科学技术领域。所述方面词权重是指方面词对评价对象指定目标价值的贡献度。例如，将上述方面词的示例中的每种表述的权重值分别设置为9.815、10.147、9.43、10.147、10.025、10.213、9.827、10.29、10.114、9.992。所述方面词情感极性是指情感评价中指定方面词表达的情感极性，例如，可分别表述为正面、负面或中性。

所述数据处理模块，用于生成情感评价数据集；从数据存储模块中待复用文物的评价数据中选择至少1200条情感评价数据组成情感评价样本集；根据方面词及方面词情感极性，使用开始-中间-其他BIO(BEGIN-INTERNAL-OTHER)标记法，标记情感评价样本集每条评价的方面词的位置和相应的情感极性；将已标记的情感评价样本集按照8:1:1的比例分别构建训练样本集，验证样本集和测试样本集。所述BIO标记法是指，使用B-POS，B-NEG和B-NEU分别标记评价文本中情感极性为正的，负的，中性的方面词的起始字符，I-POS，I-NEG和I-NEU分别标记评论文本中情感极性为正的，负的，中性的方面词的后续字符，O标记评论文本中非方面词字符。

所述情感评价分析模块，用于训练LCF-ATEPC模型；将数据处理模块生成的训练样本集中的所有样本输入到LCF-ATEPC方面词提取及方面词情感极性分类模型中，输出提取的方面词及相应的情感极性。利用随机梯度下降法，更新迭代模型中的参数，直至损失值函数收敛为止，输出训练好的LCF-ATEPC模型。

所述文物复用价值评估模块，用于计算待复用文物的复用价值。

参照附图2，对本发明方法的具体实现步骤做进一步的详细描述。

步骤1，构建文物评价数据库。

步骤1.1，数据存储模块在云服务器或本地计算机系统中安装MySQL(MyStructured Query Language)关系型数据库管理系统应用软件，在安装完成后的MySQL中输入create database gi_analyze语句创建文物评价数据库。

步骤1.2，在构建的文物评价数据库中输入SQL(Structured Query Language)创建表语句，分别创建文物信息表以及文物评价表。文物信息表包含文物表示符ID、文物名称、文物朝代、文物描述、文物照片字段，文物评价表包含文物评价标识符ID、文物标识ID、文物客观评分、文本语言评价字段。

步骤2，录入待复用文物的基本信息数据、评价因子及评价因子权重。

文物复用管理员通过文物信息录入模块输入待复用文物的基本信息数据、评价因子及评价因子权重，并将输入数据传输至数据存储模块。所述待复用文物的基本信息数据包括文物名称、文物朝代、文物描述和文物照片。所述待复用文物的评价因子是指对待复用文物进行评价时所考虑的因素。所述的评价因子权重是指，待复用文物的某一评价因子在所有评价因子的比重。

本发明实施例中待复用文物为，某文物复用单位提供的该待复用文物的基本信息数据文物名称：“轪侯家”云纹漆匜，文物描述为監洗用具，匜为浇水水器，奉匜沃盟为先秦祭祀、宴飨前的重要礼仪。通常贵族洗手时，由老少两人在旁辅助，长者用匜中清水自上而下为贵族浇手，少者则捧盘或盂承接用过的弃水。此种礼仪出现在西周中后期，盛行于东周。辛追、匜、盂同出，说明汉初贵族仍沿用先秦沃監之礼。文物的评价因子：历史性、文化性、教育性以及地域性。文物的评价因子权重：文物的历史性，占所有评价因子的50％、文物的文化性，占所有评价因子的20％、文物的教育性，占所有评价因子的20％、文物的地域性，占所有评价因子的10％。

步骤3，存储文物信息数据。

数据存储模块利用计算机系统对录入的待复用文物信息进行存储；

计算机系统以JSON数据格式将待复用文物的信息存储到步骤1构建的关系型数据库。除本发明实施例用到的JSON数据格式之外，还可使用其他数据格式比如文本格式TXT也可以作为文物数据的数据格式进行存储。

步骤4，收集待复用的文物评价数据。

文物评价用户通过文物评价收集模块输入对待复用文物的每一个评价因子的打分和文本评价，并将输入数据传输至数据存储模块。所述评价因子打分是指，对步骤2录入的待复用文物的评价因子进行打分，分数范围1-10分，将该打分的结果作为该文物的客观评价。所述文本评价是指，文物评价用户从评价因子的角度对待复用文物进行文本语言评价，将该文本语言评价作为该文物的情感评价。

本发明实施例中文物评价用户对文物的评价因子，历史性、文化性、教育性以及地域性进行打分。文物评价用户从历史意义和历史价值、积极的价值观、形态、色彩、纹样、工艺以及是否具有湖湘文化的承载意义进行文字评述。

步骤5，存储文物评价用户对文物的客观评价和情感评价。

数据存储模块利用计算机设备将文物评价用户对文物的客观评价和情感评价进行存储；计算机设备以JSON数据格式将文物评价用户对文物的客观评价和情感评价存储到步骤1构建的关系型数据库。除本发明用到的数据格式之外，还可使用其他数据格式比如文本格式TXT也可以作为评价数据的数据格式进行存储。

步骤6，提取待复用文物的方面词，方面词权重及方面词极性。

文物复用管理员从步骤5中存储的文物评价用户对待复用文物的情感评价数据中提取待复用文物的方面词、方面词权重及方面词情感极性，并通过文物方面词信息录入模块输入到本发明的系统中。

所述方面词是指出现在情感评价中的词语序列，是评价对象实体方面的表述信息，通常有较大的词汇量。例如，将方面词表述为社会主义核心价值观、三观(人生观，价值观，世界观)、艺术性、传统美德、审美教育功能、中华文化典型代表、知名度、民族象征、历史价值、科学技术领域。

所述方面词权重是指方面词对评价对象指定目标价值的贡献度。例如，将上述方面词的示例中的每种表述的权重值分别设置为9.815、10.147、9.43、10.147、10.025、10.213、9.827、10.29、10.114、9.992。

所述方面词情感极性是指情感评价中指定方面词表达的情感极性，例如，可分别表述为正面、负面或中性。

本发明实施例中某文物复用单位提供待复用文物的方面词包括艺术价值、造型纹饰、书院精神、知名度、传统美德、教育价值等，相应的方面词权重为9.43、9.43、10.213、9.827、10.147、10.025，方面词情感极性包括正面、负面和中立。

步骤7，生成情感评价训练集。

步骤7.1，数据处理模块从步骤5中存储的文物评价用户对文物的情感评价数据中，选择至少1200条情感评价数据组成情感评价样本集。

步骤7.2，根据步骤6中输入的方面词及方面词情感极性，使用开始-中间-其他BIO(BEGIN-INTERNAL-OTHER)标记法，标记情感评价样本集每条评价的方面词的位置和相应的情感极性。

步骤7.3，将已标记的情感评价样本集按照8:1:1的比例分别构建训练样本集，验证样本集和测试样本集。

所述BIO标记法是指，使用B-POS，B-NEG和B-NEU分别标记评价文本中情感极性为正的，负的，中性的方面词的起始字符，I-POS，I-NEG和I-NEU分别标记评论文本中情感极性为正的，负的，中性的方面词的后续字符，O标记评论文本中非方面词字符。

本发明实施例中某条使用BIO标记法标记后的待复用文物的情感评价数据为，“香/O炉/O造/B-POS型/I-POS纹/I-POS饰/I-POS优/O美/O，但/O知/B-NEG名/B-NEG度/B-NEG较/O低/O。”

步骤8，训练LCF-ATEPC模型。

情感评价分析模块将步骤7生成的训练样本集中的所有样本输入到LCF-ATEPC方面词提取及方面词情感极性分类模型中，输出提取的方面词及相应的情感极性。利用随机梯度下降法，更新迭代模型中的参数，直至损失值函数收敛为止，得到训练好的LCF-ATEPC模型。

所述损失值函数如下：

L

其中，L

所述LCF-ATEPC模型为现有技术模型，其全称为Local Context Focus-AspectTerm Extraction and Polarity Classification，其结构以及初始参数的设定，参见HengYang等在其发表的论文“A Multi-task Learning Model for Chinese-oriented AspectPolarity Classification and Aspect Term Extraction”《arXiv，2019》中的描述。

步骤9，文物复用价值评估模块按照下式，计算待复用文物的复用价值：

其中，Q表示待复用文物的复用价值，i表示文物评价用户的序号，i＝1,2,3...n，n表示本发明系统中所有文物评价用户的总数，本发明实施例中文物评价用户总数为504，j表示待复用文物的评价因子的序号，j＝1,2,3…l，l表示待复用文物的评价因子的总数，本发明实施例中待复用文物的评价因子的总数为4，w