古典詩(shī)詞是中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的重要載體，而字詞訓(xùn)詁則是進(jìn)入其審美世界、把握其思想內(nèi)涵的關(guān)鍵路徑。長(zhǎng)期以來，古典詩(shī)詞的箋注釋義，主要依賴學(xué)者的學(xué)術(shù)積累與案頭考證。進(jìn)入數(shù)智時(shí)代，數(shù)字化與人工智能技術(shù)正逐步介入古典詩(shī)詞的整理、檢索及闡釋環(huán)節(jié)，為這一傳統(tǒng)領(lǐng)域帶來技術(shù)與方法上的革新。當(dāng)下數(shù)字化及人工智能技術(shù)對(duì)詩(shī)詞注釋的賦能，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。

首先，基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型的直接注釋，已成為當(dāng)前十分常見的應(yīng)用方式。當(dāng)前的AI模型，依托海量文本訓(xùn)練，獲得了豐富的語言知識(shí)和一定的文本解讀能力，能夠?qū)�古典�?shī)詞進(jìn)行字詞解釋、句意串講甚至主題概括，生成具有一定參考價(jià)值的文本。以尚未見前人注釋的沈約《棋品序》為例，深度求索（DeepSeek）不僅能夠逐字逐句釋義、溯源典故，還總結(jié)文章主旨，稱沈約有意將“圍棋提升至與道、藝相通的境界”。且相較于傳統(tǒng)人工查閱與注釋，這類模型在信息產(chǎn)出速度及便捷程度上具有明顯優(yōu)勢(shì)，能夠適用于初步釋讀、教學(xué)輔助與普及傳播等場(chǎng)景。

其次，基于語料數(shù)據(jù)庫(kù)的語義計(jì)算與義項(xiàng)判斷，為詩(shī)詞的訓(xùn)詁提供數(shù)據(jù)與材料支持。依托大數(shù)據(jù)語料庫(kù)，系統(tǒng)可借助詞嵌入等分布式語義表示技術(shù)，計(jì)算古漢語詞匯在不同語境中的語義相似度，并在此基礎(chǔ)上通過聚類分析和頻次統(tǒng)計(jì)，呈現(xiàn)其常見義項(xiàng)與特殊用法，從而為訓(xùn)詁判斷提供支持。例如，《詩(shī)經(jīng)》中不少字詞兼有多重含義，歷來存在歧解，而這些分歧又直接關(guān)乎對(duì)全篇詩(shī)旨的理解與判斷。對(duì)此，我們可嘗試?yán)�用中�?guó)基本古籍庫(kù)、北京大學(xué)中國(guó)語言學(xué)研究中心CCL語料庫(kù)等，檢索這些字詞的先秦用例；并借助AntConc等生成索引行，考察被檢索字詞的句法位置與共現(xiàn)詞語的類型；再通過GuwenBERT等以古代漢語語料構(gòu)建的預(yù)訓(xùn)練語言模型，提取字詞在各用例中的語境化向量，以層次聚類考察其義項(xiàng)分布；最后結(jié)合訓(xùn)詁材料與具體語境加以核驗(yàn)，以助詞義之判定。

此外，借用知識(shí)圖譜推動(dòng)跨文本與深度闡釋工作。詩(shī)詞的理解往往需要調(diào)用大量知識(shí)，包括典故、地理、職官、作者生平、創(chuàng)作背景等。在知識(shí)圖譜的實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別詩(shī)詞中的人名、地名、官職等詞，并將這些知識(shí)要素結(jié)構(gòu)化、關(guān)系化、可計(jì)算化，進(jìn)而建立鏈接，進(jìn)而推演出詩(shī)句中未被直接言明的歷史文化背景，輔助深層闡釋。例如，王維“西出陽(yáng)關(guān)無故人”中的“陽(yáng)關(guān)”，作為具有明確地理與文化指向的詞語，可在知識(shí)圖譜中進(jìn)一步關(guān)聯(lián)唐代邊塞地理信息及“陽(yáng)關(guān)”在唐詩(shī)中常見的送別語境等。由此，系統(tǒng)不僅能夠幫助讀者理解表層語義，還可提示這一意象在文學(xué)傳統(tǒng)中的情感功能與文化積淀。

需要指出的是，人工智能技術(shù)輔助古典詩(shī)詞注釋的同時(shí)，也存在若干不容忽視的陷阱與短板，需要我們審慎甄別與應(yīng)用。其一，當(dāng)前AI模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)良莠不齊，容易出現(xiàn)生僻字識(shí)別錯(cuò)誤、典故溯源偏差、古今詞義混淆等問題，導(dǎo)致內(nèi)容訛誤。且與傳統(tǒng)箋注多征引文獻(xiàn)的做法不同，直接借助AI模型生成的注釋內(nèi)容多止于疏通詞義，常缺乏文獻(xiàn)材料支撐，或無法準(zhǔn)確溯源，故不易辨析詞句間的互文關(guān)系。其二，有些古典詩(shī)詞中的詞義、主旨尚無統(tǒng)一定論，但部分AI模型傾向于輸出單一、絕對(duì)化的標(biāo)準(zhǔn)答案，掩蓋學(xué)界多元研究視角，遮蔽已有的分歧與討論。其三，古詩(shī)詞注釋不僅是字詞解讀，更是意境、情感的傳承。當(dāng)前人工智能主要擅長(zhǎng)表層語義匹配，尚未真正進(jìn)入詩(shī)詞深層的藝術(shù)結(jié)構(gòu)與精神世界。其四，對(duì)智能工具的過度依賴可能削弱讀者或研究者的文本精讀與人文思辨能力，背離了旨在培養(yǎng)人文素養(yǎng)這一研讀古典詩(shī)詞的根本初衷。

因此，立足數(shù)智時(shí)代，古典詩(shī)詞注釋的未來發(fā)展還需堅(jiān)守“人文為本、技術(shù)為用”的核心原則。一方面，深耕垂直領(lǐng)域智能模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)模型。依托版本可靠的古籍、權(quán)威專著及注本建構(gòu)專業(yè)化詩(shī)詞知識(shí)庫(kù)，優(yōu)化算法語義解析能力，強(qiáng)化對(duì)典故、語境及情感的深度解讀功能，從源頭提升AI注釋的精準(zhǔn)度與專業(yè)性。另一方面，建立人機(jī)協(xié)同工作模式，明確技術(shù)與人文的分工。讓AI承擔(dān)海量文獻(xiàn)檢索、版本對(duì)比、字詞初譯、數(shù)據(jù)整理等基礎(chǔ)工作，讓學(xué)者專注于疑難考據(jù)、主旨辨析、藝術(shù)闡釋等核心人文工作，實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率與人文深度的有機(jī)融合。除此之外，還應(yīng)完善審核機(jī)制，堅(jiān)守文化傳承底線，對(duì)于AI詩(shī)詞注釋成果，應(yīng)依托古典文學(xué)專家團(tuán)隊(duì)核校內(nèi)容，糾正算法偏差并解讀謬誤，杜絕傳播錯(cuò)誤文化。同時(shí)，引導(dǎo)大眾理性使用智能工具，在精讀、體悟與思辨中尋求技術(shù)便利與人文涵養(yǎng)的平衡。

總之，數(shù)智技術(shù)雖為中國(guó)古代詩(shī)詞注釋注入了全新活力，但技術(shù)終究只是工具，不能取代人的判斷、體悟與闡釋。唯有以人文內(nèi)核引領(lǐng)技術(shù)應(yīng)用，以智能技術(shù)賦能文化傳承，揚(yáng)長(zhǎng)避短、守正創(chuàng)新，方能推動(dòng)古典詩(shī)詞在數(shù)智時(shí)代煥發(fā)新生，讓中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化生生不息。

（作者：劉雯，系西南交通大學(xué)人文學(xué)院講師）