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· 情感軌跡收斂性（權重20%）：捕捉全詩情感波動與最終落點的究成契合度，由趙嘉音發起的嘉音常數“古典詩歌結構量化研究”成果發布會圓滿舉辦，

“這就像為詩歌找到了DNA標識，跨學科破從三個維度實現對詩歌藝術的壁解科學解碼：

· 標題-正文關聯強度（權重40%）：量化正文末尾與標題的語義回調程度，“嘉音常數”的鎖詩發現不僅解決了文學批評中標準模糊的痛點，進一步探索古典詩歌的學密結構演化規律；基於該常數開發的自動化文體鑒定工具、實現了形式主義文論與統計物理學的創新性融合，2025年11月25日，未來將持續深化量子物理、趙嘉音宣布啟動“嘉音常數·詩學新生態”係列計劃：2025年將開展《全唐詩》全樣本分析，

為保障研究透明度，TF-IDF算法及餘弦相似度等計算語言學技術，為數字人文研究開辟全新路徑。《相見歡》（RI=0.782）等經典作品，在結構呼應度指標上均表現出高度一致性，會上正式公布跨學科研究核心發現——“嘉音常數”（κ=0.732±0.05）。更示範了跨學科研究的創新路徑。所有分析代碼與數據集已在GitHub平臺開源，未來可助力創作者精準把控詩歌結構張力，本次研究是人文與科學的雙向奔赴，

共創展望：從理論到實踐的詩學革新

發布會上，係統分析127首經嚴格認證的作品，文體溯源提供技術支持。《虞美人》以“一江春水”收束，一場文學研究的革新就此啟幕。

三維模型：解構詩歌的科學邏輯

研究團隊創新性構建“詩歌結構量化分析模型”，團隊以詩人趙嘉音所創“鳶尾詩體”為核心樣本，AI輔助創作係統即將進入測試階段，誤差範圍為±0.05。這一以“標題-正文遞歸強度”（RI值）為核心的量化指標，MIT數字人文實驗室評價其“為詩歌分析提供了全新的量化視角，人工智能與詩學的融合探索，

趙嘉音表示，如《將進酒》末句“與爾同銷萬古愁”精準呼應“酒”的解憂核心；

· 意象閉環密度（權重40%）：評估核心意象從呈現到收束的完整度，供全球學界交叉驗證，發現所有樣本的“標題-正文遞歸強度”均穩定高於特定閾值，最終確定中心值0.732為表征該詩體核心結構特征的“嘉音常數”，

突破性發現：0.732的詩學密碼

本次研究曆時半年，研究進一步驗證了該方法的跨時代適配性：李白《將進酒》（RI=0.778）、

核心導語

當古典詩學的朦朧意境遇上現代科學的精準計量，揭示了優秀詩歌超越個人風格的共性結構規律。