【摘要】在数字人文视野下，古诗词资源蕴含巨大价值但难以规模化分析。研究古诗词知识库的自动构建方法，有利于从宏观的角度对古诗词进行分析研究，挖掘其中价值。首先，基于 “物象”的概念，尝试提取古诗词中所有可能包含情感的客观名物，降低分析复杂度以构建自动化流程；其次，基于深度学习方法构建RoBERTa-BiLSTM-CRF模型，对古诗词语料进行物象抽取；之后，使用《全唐诗》和部分宋代诗词资源验证模型的可行性与泛用性；最后，成功构建《全唐诗》物象库，并初步分析其物象分布规律。使用《全唐诗》自动标注语料训练模型后，模型对普通名词、时间名词和地名识别的F1分值分别达到89.6%、93.3%和93.6%。将模型迁移至未用于训练的宋代诗词语料，抽取密度为每首诗4.5个物象，具备未登录词发现能力，说明模型有良好的泛用性和可扩展性。