盛盛世世之之后后
唐人视野中的王朝衰亡
中晚唐的皇帝制敕、大臣奏状与文人文集中，反复出现「兵兴以来」「天宝以来」的追忆——安史之乱作为重大转折被反复提及。
但唐人自己如何认知这场变乱？本网站以《全唐诗》444 首安史之乱题材诗歌为量化语料，
通过情感分析、LDA 主题建模与话语分析，追踪 762—907 年间唐人记忆与衰亡叙事的演变轨迹。
研究问题
核心提问
唐人自认为他们的王朝何时走向了衰落？
这一认知在不同时期经历了怎样的变化？
研究路径
以《全唐诗》444 首安史之乱相关诗歌为核心语料，围绕「唐人对安史之乱的认知变迁」开展三项互补的数字人文分析：情感分析——测量诗歌的整体情感倾向与四时期变化；LDA 主题建模——识别各时期核心议题及其跨期演变；文本与话语分析——通过词频、词云追溯关键政治话语的消长。 三项任务相互独立、又彼此印证，以期得到对安史之乱的超视距观察。
情感分析
444 首安史之乱诗歌整体呈消极基调（消极 57.4%、平均情感 −0.160）；四时期无显著差异，穆宗—文宗却一反常态——消极降至四时期最低、积极升至最高
📈 情感散点图 · 点击查看诗歌
每个点代表一首诗，纵轴为 Senta BiLSTM 模型情感分值（-1 负向 → +1 正向）。点击任意点弹出该诗正文卡片。
态度构成演变
四时期正 / 负 / 中性态度词比例变化
归因对象变迁
各时期文本中主要「归咎对象」的提及频率变化
情感趋势
Senta 模型（整体语义）与人工情感词典（显性情感词）双方法对照
主题与话语
四时期分别建模（K=5，经困惑度与 UMass 一致性双指标检验），20 个主题呈现清晰的历时演变：前期以战争创伤与制度反思为核心，后期转向文化记忆与历史典故化
主题流变 · 桑基图
四时期之间核心主题的承继、断裂与演化关系，线条宽度表示主题继承强度
🧪 LDA 最佳主题数检验
对四时期分别测试 K=2–12：困惑度随 K 单调下降（过拟合信号），UMass 一致性因样本量而异。综合一致性、解释性与跨期可比性，K=5（现行）得到支持。
🔬 LDA 主题聚类图 · 交互
20 个主题（K=5×4 时期）基于主题—词分布的 MDS 语义投影，点大小=主题占比。前期（创伤/反思）与后期（记忆/典故化）各成簇。
🫧 四时期词频气泡图 · 词+诗人
各时期高频词与其关联诗人的共现网络，气泡大小代表词频，拖拽节点可探索
| 时期 | 主题 | 核心词（8 词） |
|---|
| # | 词 | 频次 | 情感分值 |
|---|
四阶段演变
将中晚唐历史划分为四个时期，追踪安史之乱叙事的代际演变——从战争创伤到历史典故化
悬停查看各时期词云
将鼠标移到时期上，对应词云随即浮现并跟随光标；其余时期自动变暗。
未完成的中兴
55 首含「中兴」诗作构成独特子语料库：肃宗—代宗 15 首 → 德宗—宪宗骤降至 2 首 → 穆宗—文宗回升 8 首 → 武宗—哀帝激增至 24 首——王朝将亡，呼唤愈发迫切，却始终未成
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从战争到宫闱
穆宗—文宗时期情感曲线一反常态：消极占比降至四时期最低、积极占比升至最高；宫闱词取代战争词——衰亡叙事由外患内移为朝纲与君德之思
战争记忆（肃代—德宪）
宫闱意象（穆宗—文宗）
战争记忆的退场
安史之乱已过去六十年至八十年，直接创伤渐行渐远。穆宗—文宗时期，LDA 主题中战争词退居次要，宫闱词取而代之——渔阳鼙鼓、霓裳羽衣由创伤记忆沉淀为文化记忆，宫闱词汇的出现意味着人们越来越多地将变乱的原因深系宫闱。
宫闱意象的隐喻
鹦鹉：笼中才士、言路壅塞的写照；珊瑚：权贵珍宝，朝堂被宦官权臣把持而徒具其表；霓裳、荔枝、红粉：开元盛世享乐符号被反复重提，追忆与讽喻在同一组意象中交织。
表面转暖，底里仍冷
四阶段基本的情感曲线是消极占比不断升高，穆宗—文宗却一反常态：Senta 模型下消极占比 55.0%（四时期最低）、积极占比升至四时期最高；与人工词典法相对照（由 −0.36 转正至 +0.35），显性情感词转暖，语义底色依旧是失落与讽喻。
历史语境
穆宗—文宗时期宫闱体诗歌的兴起，主要因为清流文人逐渐式微，权相党争与宦官专权挤压了他们的生存空间：李商隐因牛李党争被双方排挤，温庭筠遭谗毁黜落，杜牧常年漂泊外官。他们并不生活在长安城的政治空间中，衰亡叙事的焦点由外患内移为朝纲与君德。
小结
从战争到宫闱，唐人衰亡叙事的焦点由「外患与叛军」内移为「朝纲与君德」。 盛世的幻影与权力倾轧的现场，在同一批宫闱意象中重叠—— 这是「王朝已衰」的集体认知走向内省的关键一环。
文本探索器
逐条浏览标注后的唐代文献片段，按时期、态度筛选或自由检索
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研究方法
语料预处理 → 时期编年 → 主题建模 → 归因检测 → 双方法情感分析 → 关键词流变追踪
语料库预处理
语料来自《全唐诗》中经关键词筛选与人工审核后确定的 444 首安史之乱相关诗歌。OCR 数字化、jieba 分词、词性过滤与去停用词统一预处理；停用词表采用哈工大停用词表并增补文言虚词，自定义词典增补「中兴」「豺狼」「幕府」「天宝」「潼关」「马嵬」等术语及其词性标注。
时期划分与编年
大量诗歌纪年已不可考，故采取诗人—时期的映射策略，根据诗人的主要活动年代与政治代际将诗歌划入四个时期（肃宗—代宗 213 首、德宗—宪宗 100 首、穆宗—文宗 40 首、武宗—哀帝 60 首）；编年工作由腾讯 AI 智能体 WorkBuddy 判断、人工抽样校对。
LDA 主题建模
预处理仅保留名词（n/nz/vn），CountVectorizer 参数 max_features=800、max_df=0.6、min_df=2；经困惑度与 UMass 一致性双指标确定 K=5，四时期共 20 个主题；主题间距离以 Hellinger 距离 + MDS 投影 + Ward 层次聚类可视化。
归因与话语检测
归因检测基于关键词映射规则，对诗歌中出现的归咎对象（安禄山、天命、李林甫、杨国忠等）进行提及计数；结合词频、词云追溯「中兴」「天宝」等关键政治话语在四时期的消长。
双方法情感分析
采用人工情感词典（171 词：积极 46、消极 110、中性 15）与百度 Senta BiLSTM 模型双方法并行；Senta 词嵌入 128 维、双向 LSTM 198 维、softmax 二分类，并以卡方检验、Cramér's V 与双方法 Cohen's κ 对照验证。
关键词流变追踪
高频词以战争地理与军政机构（幕府、潼关、幽州、马嵬、将军）及政治话语（天子、中兴、天宝）为主；「中兴」「太平」判为正、「豺狼」「熊罴」「多难」判为负——追踪这些词汇在四时期的语义流变与代际迁移。
结语
安史之乱主题的《全唐诗》诗歌整体呈消极情感基调；贯穿始终的「中兴」「太平」「天子」寄托着希望，消极词汇却前后剧变——唐人四十余年呼唤中兴，终唐之世未再复兴，中晚唐诗中的「中兴」，始终是未完成的期待。
安史乱后 · 唐人之哀 · 中兴未成