计算机毕业设计Python中华古诗词知识图谱可视化 古诗词智能问答系统 古诗词数据分析 古诗词情感分析模型 自然语言处理NLP 机器学习 深度学习

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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介绍资料

任务书：Python中华古诗词知识图谱可视化

一、项目背景与研究意义

中华古诗词是中华民族的文化瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化和情感信息。然而，随着时代的变迁，大量古诗词作品被尘封于古籍之中，难以被现代人广泛阅读和欣赏。传统的阅读和教学方式已难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求。因此，如何借助现代技术手段，尤其是Python和深度学习大模型，对古诗词进行数字化处理与可视化展示，成为了一个重要的研究课题。

本项目旨在通过Python结合现代数据科学和可视化技术，构建中华古诗词的知识图谱，并将其直观展现出来，以便更好地传承和弘扬中华文化。具体研究意义包括：

1. 文化传承：通过数字化手段保存和传播古诗词，促进中华文化的传承与发展。
2. 知识发现：利用深度学习大模型挖掘古诗词中的潜在信息和关联，发现新的研究视角和切入点。
3. 教育普及：通过可视化技术，使古诗词的学习和理解更加直观和生动，提高教育效果。
4. 技术探索：探索Python和深度学习大模型在文本处理、知识图谱构建及可视化方面的应用，为相关领域的研究提供新的思路和方法。

二、研究目标与内容

研究目标

1. 构建一个包含作者、朝代、题材、情感等维度的中华古诗词知识图谱。
2. 实现一个基于深度学习大模型的古诗词主题分类和情感分析系统。
3. 设计并实现一个古诗词知识图谱的可视化系统，展示其结构和关系。

研究内容

1. 数据收集与预处理：从互联网或古籍数据库中收集中华古诗词的原始数据，并进行清洗、分词、去停用词等预处理工作。
2. 知识图谱构建：基于预处理后的数据，构建中华古诗词的知识图谱，包括实体识别、关系抽取和图谱构建等步骤。
3. 深度学习大模型训练：利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练大模型（如LSTM、BERT等），对古诗词进行主题分类、情感分析等任务。
4. 可视化系统设计：利用前端可视化库（如D3.js、ECharts）设计并实现古诗词知识图谱的可视化系统。

三、研究方法与技术路线

1. 文献调研法：通过查阅相关文献，了解国内外在古诗词数字化处理、知识图谱构建及可视化方面的研究进展和技术方法。
2. 实验法：通过编写Python代码，实现数据收集、预处理、知识图谱构建、深度学习大模型训练及可视化系统的设计与实现。
3. 比较分析法：对比不同方法在处理古诗词数据、构建知识图谱及可视化效果方面的差异，选择最优方案。

技术路线：

1. 数据收集与预处理：利用Python的爬虫技术从互联网或古籍数据库中收集古诗词数据，并利用jieba等分词工具进行分词处理。
2. 知识图谱构建：基于预处理后的数据，利用Neo4j等图数据库构建古诗词的知识图谱。
3. 深度学习大模型训练：利用Keras等深度学习框架训练LSTM模型，对古诗词进行主题分类、情感分析等任务。
4. 可视化系统设计：利用D3.js等前端可视化库设计并实现古诗词知识图谱的可视化系统。

四、项目进度安排

1. 第一阶段（1-2个月）：完成数据收集与预处理工作，构建初步的古诗词数据集。
2. 第二阶段（2-3个月）：构建古诗词的知识图谱，并进行初步的可视化展示。
3. 第三阶段（3-4个月）：训练深度学习大模型，挖掘古诗词的潜在信息，并优化知识图谱的构建。
4. 第四阶段（4-6个月）：完善可视化系统的设计与实现，进行用户测试与反馈收集。

五、预期成果

1. 构建一个包含作者、朝代、题材、情感等维度的中华古诗词知识图谱。
2. 实现一个基于深度学习大模型的古诗词主题分类和情感分析系统。
3. 设计并实现一个古诗词知识图谱的可视化系统，展示其结构和关系。
4. 撰写研究报告，总结研究成果和技术方法，为相关领域的研究提供借鉴和参考。

六、参考文献

[此处列出相关文献，例如：]

1. [某学者, 某论文标题, 某期刊, 年份]
2. [另一学者, 另一论文标题, 会议名称, 年份]

（注意：实际撰写时，需根据具体查阅的文献进行填充）

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以上任务书提供了一个关于“Python中华古诗词知识图谱可视化”项目的基本框架和研究计划。实际执行时，还需根据具体情况进行调整和完善。

运行截图

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