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介绍资料

开题报告

题目：Python中华古诗词知识图谱可视化、古诗词智能问答系统、古诗词数据分析与古诗词情感分析模型

一、课题背景与研究意义

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。

本课题旨在通过Python构建中华古诗词的知识图谱，并利用可视化技术将其直观展现出来，同时开发古诗词智能问答系统、进行古诗词数据分析和情感分析，以便更好地传承和弘扬中华文化。

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。
知识发现：利用深度学习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。
教育普及：通过可视化技术和智能问答系统，使古诗词的学习和理解更加直观和生动，提高教育效果。
技术探索：探索Python和深度学习在文本处理、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、国内外研究现状

近年来，国内学者在古诗词数字化处理方面取得了显著进展。一些研究利用自然语言处理技术对古诗词进行分词、词性标注、情感分析等；同时，也有学者尝试构建古诗词知识图谱，并通过可视化技术展示其结构和关系。然而，在结合深度学习模型进行古诗词知识图谱构建和可视化方面的研究相对较少，尚有很大空间。

国外在文本处理、知识图谱构建及可视化方面的研究起步较早，技术较为成熟。特别是在自然语言处理领域，深度学习模型已被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等多个方面。然而，由于语言和文化的差异，国外在中华古诗词方面的研究相对较少，但其在文本处理和可视化方面的技术积累为本课题提供了有益的借鉴。

三、研究内容与技术路线

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。
- 利用Python的爬虫技术进行数据抓取，并利用jieba等分词工具进行分词处理。
- 对数据进行清洗、去停用词等预处理工作。
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。
- 知识图谱包括作者、朝代、题材、情感等维度。
深度学习模型训练
- 利用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架训练LSTM、BERT等模型。
- 对古诗词进行主题分类、情感分析等任务。
可视化系统设计
- 利用D3.js、ECharts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。
- 展示知识图谱的结构和关系，提供直观的可视化界面。
古诗词智能问答系统开发
- 基于深度学习模型构建古诗词智能问答系统。
- 实现用户提问与古诗词相关信息的智能匹配和回答。
古诗词数据分析
- 对古诗词数据进行统计分析，挖掘热门诗词及其背后的文化现象。
- 分析不同朝代、题材、情感等维度的古诗词分布特点。