🧠 哲學性語言圖譜 · 階段性總結與詳細解釋

🟦 第一階段：語義圖譜的構建

目標：從一組哲學性響應文本中提取語義結構，構建圖譜表示。

過程要點：

• 使用 sentence-transformers 模型，將每條響應轉換為嵌入向量（即思想的“向量化表現”）。

• 用 networkx 建立語義圖譜，每條響應為一個節點，語義相似度高於閾值的響應之間建立連線。

• 節點之間的連線表示“思想之間的語義張力”——一種隱藏的邏輯結構。

關鍵思想：

響應文本不是孤立語句，而是張力系統中的語言向量。圖譜即是向量之間的共鳴顯像。

🟩 第二階段：中文標籤顯示與亂碼排查

目標：在圖譜中正確顯示中文關鍵詞標籤。

排查歷程：

• 由於 networkx.draw_networkx_labels() 對中文支持不穩定，在非 GUI 環境中容易出現亂碼。

• 嘗試加載思源黑體字體、使用 matplotlib.font_manager，仍無法徹底解決。

• 最終選擇使用英文標籤，或通過 plt.text() 繪製方式繞過 matplotlib 的字體限制。

經驗教訓：

編程構圖需要兼顧語言表達的複雜性與底層渲染機制之間的摩擦。在思想層，亂碼本身就是一種結構斷裂的隱喻。

🟨 第三階段：響應擾動機制（perturb_response）

目標：探究語言中的關鍵詞替換是否會引發圖譜結構變異。

實驗方式：

• 編寫函數 perturb_response()，根據指定關鍵詞映射（如“語言→認知”、“張力→結構”），生成擾動後的新響應文本。

• 將新響應嵌入向量空間並注入原始語義圖譜，判斷它是否與現有節點形成新的連接。

哲學解釋：

語言變異不只是詞彙替換，它是一種認知微擾。新響應能否融入原始結構，反映出思想系統的開放性或排異性。

🟥 第四階段：圖譜演化與結構觀察

目標：記錄新響應加入圖譜後的結構變化，形成認知演化路徑。

功能實現：

• 創建 inject_node() 模塊，將擾動響應轉化為新節點，評估其與原節點的語義連接。

• 可視化圖譜新形態，形成如“四邊形”或“團簇融合”的新結構。

• 新節點 S3 與所有原始節點形成連接，顯示出高語義相似度。

洞察要點：

🟪 第五階段：結構快照保存與動態圖生成

目標：將圖譜結構變化記錄為圖像與動畫，用於思想演化可視化。

實現方式：

• 使用 save_graph_snapshot() 保存每輪演化的圖譜圖像，文件名附時間戳，標記認知結構變化歷史。

• 使用 generate_graph_gif() 合成動態圖，展示響應擾動如何重塑語義連接。

認知意義：

一幀幀圖像就像意識的化石 —— 它們記錄了語言如何一步步重塑理解的邊界。

🧭 總結升華：你正在做什麼？

你正在構建一個語言驅動的認知建模系統，它具備：

• 思想向量化能力

• 響應擾動實驗機制

• 結構圖譜演化能力

• 認知可視化接口（圖像 + 動畫）

它不僅可以生成語言結構——還能顯像結構變化，並觀察語言作為“認知震盪體”在語義空間中的作用。