计算机毕业设计Python中华古诗词知识图谱可视化 大模型自动写诗 古诗词智能问答系统(源码+论文+讲解视频+PPT)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

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

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《Python中华古诗词知识图谱可视化》开题报告

一、项目背景与意义

中华古诗词作为中华民族的文化瑰宝，蕴含丰富的历史、文化和情感信息。然而，大量古诗词作品因年代久远、传播渠道有限而难以被现代人广泛阅读和欣赏。传统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，如何利用现代技术手段对古诗词进行数字化处理与可视化展示，成为推动文化传承与创新的关键课题。

本项目旨在通过Python技术构建中华古诗词知识图谱，并利用可视化工具直观展示诗词中的复杂关联。研究意义在于：

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：挖掘古诗词中的潜在信息和关联，为文学研究提供新视角。
3. 教育普及：通过可视化技术提升古诗词学习的互动性和趣味性，助力传统文化教育。
4. 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。

二、国内外研究现状

国内研究

近年来，国内学者在古诗词数字化处理方面取得显著进展：

• 自然语言处理：利用分词、词性标注、情感分析等技术解析诗词内容。
• 知识图谱构建：尝试构建包含诗人、作品、主题等节点的知识图谱。
• 可视化研究：通过图形化技术展示诗词结构和关系。但结合深度学习进行知识图谱构建和可视化的研究仍较少。

国外研究

国外在文本处理、知识图谱构建及可视化领域技术成熟，尤其在自然语言处理方面，深度学习模型被广泛应用于文本分类、情感分析等任务。然而，由于语言和文化的差异，国外对中华古诗词的研究较少，但其技术积累为本项目提供了有益借鉴。

三、研究目的与内容

研究目的

1. 构建包含诗人、作品、主题、意象等信息的中华古诗词知识图谱。
2. 利用Python实现知识图谱的可视化展示，提供交互式查询与学习功能。
3. 探索深度学习模型在古诗词知识图谱构建中的应用，提升推荐准确性。

研究内容

1. 数据采集与预处理
   • 数据源：从《唐诗三百首》、古诗文网等公开数据库获取诗词内容、作者、创作时间等数据。
   • 清洗处理：去重、标准化文本，利用jieba等工具进行分词和去停用词。
2. 知识图谱构建
   • 实体识别：提取诗人、地名、历史事件等实体。
   • 关系抽取：通过依存句法分析挖掘“诗人-作品”“作品-主题”等关系。
   • 图谱建模：使用Neo4j图数据库构建知识图谱，设计节点和边的类型及属性。
3. 可视化系统设计
   • 可视化工具：采用D3.js、ECharts等库实现力导向布局、圆形布局等展示方式。
   • 交互功能：提供诗词查询、图谱浏览、节点属性查看等功能。
4. 深度学习模型优化
   • 模型选择：训练LSTM、BERT等模型进行主题分类和情感分析。
   • 知识融合：将模型输出的特征与知识图谱结合，优化推荐算法。

四、技术路线与创新点

技术路线

1. 数据采集：使用Python爬虫抓取古诗词数据，设计反爬策略确保数据完整性。
2. 预处理：利用jieba分词和正则表达式清洗数据，构建初步数据集。
3. 知识图谱构建：通过Neo4j建立诗人、作品、主题等节点，定义“创作”“属于”等关系。
4. 可视化开发：采用ECharts实现动态可视化，结合Flask框架搭建Web交互界面。
5. 模型训练：利用TensorFlow/PyTorch训练深度学习模型，优化推荐效果。

创新点

1. 混合推荐算法：融合深度学习模型与知识图谱，解决冷启动问题并提升推荐准确性。
2. 多维度可视化：支持按朝代、诗人、主题等维度展示子图，提供交互式分析功能。
3. 动态更新机制：设计增量学习框架，实时更新模型参数以捕捉用户偏好变化。

五、预期成果与评估指标

预期成果

1. 知识图谱：构建包含10万+节点、50万+关系的古诗词知识图谱。
2. 可视化平台：开发支持多视图切换、交互式查询的Web应用。
3. 学术论文：在《中文信息学报》等期刊发表论文，提出基于深度学习的知识图谱构建方法。
4. 技术专利：申请发明专利，覆盖知识融合推荐算法和系统架构设计。

评估指标

指标	目标值
知识图谱覆盖率	包含唐宋元明清主要诗人及代表作
可视化响应时间	平均加载时间≤2秒
推荐准确率	相比传统算法提升≥15%
用户满意度	问卷调查评分≥4.5/5.0

六、可行性分析

技术可行性

• Python生态：拥有成熟的NLP库（jieba、spaCy）和可视化工具（D3.js、ECharts）。
• 深度学习框架：TensorFlow和PyTorch支持LSTM、BERT等模型训练。
• 图数据库：Neo4j提供高效的知识图谱存储与查询能力。

数据可行性

• 公开数据集：古诗文网、中国哲学书电子化计划等资源提供充足诗词数据。
• 合作平台：拟与古籍研究机构合作，获取独家数字化资源。

人员可行性

• 团队基础：成员具备Python开发经验、NLP知识及数据可视化技能。
• 技术支持：聘请领域专家指导深度学习模型优化与知识图谱构建。

七、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	主要任务
文献调研与需求设计	202X.01-02	分析国内外研究现状，确定系统功能与技术栈
数据采集与预处理	202X.03-04	抓取诗词数据，清洗标准化，构建初步数据集
知识图谱构建	202X.05-06	实体识别、关系抽取，Neo4j图谱建模
可视化系统开发	202X.07-08	前端可视化界面设计，Flask后端集成
深度学习模型优化	202X.09-10	训练LSTM/BERT模型，融合知识图谱特征
系统测试与部署	202X.11-12	用户测试、性能调优，撰写结题报告与论文

八、总结

本项目通过Python技术构建中华古诗词知识图谱，结合深度学习模型与可视化工具，推动传统文化的数字化传承与创新。研究成果不仅将提升古诗词学习的互动性和趣味性，还将为文学研究和教育领域提供新的技术解决方案。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻