计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-08 21:11:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-08 21:11:18 发布 · 583 阅读

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#课程设计 #大数据 #毕业设计 #python #数据可视化 #知识图谱 #深度学习

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介绍资料

开题报告

题目：Python知识图谱中华古诗词可视化、古诗词情感分析、古诗词智能问答系统以及AI大模型自动写诗

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，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。

本课题旨在通过构建知识图谱、实现古诗词可视化、情感分析及智能问答系统，并利用AI大模型进行自动写诗，达到以下目的：

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。
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、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，在结合深度学习大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，深度学习大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项目提供了有益的借鉴。

三、研究内容与技术路线

本课题的研究内容主要包括以下几个方面：

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，并进行清洗、分词、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，包括实体识别、关系抽取和图谱构建等步骤。
古诗词可视化系统设计：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，展示其结构和关系。
古诗词情感分析：利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练大模型（如LSTM、BERT等），对古诗词进行情感分析。
古诗词智能问答系统：基于知识图谱和深度学习大模型，实现古诗词的智能问答功能，提供高效、精准的问答服务。
AI大模型自动写诗：利用深度学习大模型，根据用户的要求和喜好，自动生成具有创意和美感的古诗词。

技术路线如下：

数据收集与预处理：利用Python的爬虫技术抓取数据，并利用jieba等分词工具进行分词处理。
知识图谱构建：通过Python的Neo4j驱动程序连接到图形数据库，构建和操作知识图谱。
深度学习大模型训练：利用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架训练大模型，进行主题分类、情感分析等任务。
可视化系统设计：利用D3.js等前端可视化库设计并实现可视化系统。
智能问答系统实现：使用图查询语言（如Cypher）查询知识图谱，找到答案，并通过优化策略提高问答准确性和用户体验。
自动写诗功能实现：通过训练深度学习大模型，使其能够根据用户的要求和喜好生成古诗词。

四、研究方法

本课题采用以下研究方法：

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。
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。
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。

五、进度安排

本课题的研究进度安排如下：

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。
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。
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。
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；同时，实现古诗词智能问答系统和AI大模型自动写诗功能。

六、预期成果

通过本课题的研究，预期取得以下成果：

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。
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。
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。
实现一个古诗词智能问答系统，提供高效、精准的问答服务。
利用AI大模型实现自动写诗功能，为用户提供个性化的诗词创作服务。

七、总结

本课题旨在利用现代技术手段，推动中华古诗词的数字化处理和可视化展示，为中华文化的传承与发展贡献一份力量。通过构建知识图谱、实现古诗词可视化、情感分析及智能问答系统，并利用AI大模型进行自动写诗，本课题将为古诗词的学习和传播提供新的途径和方法。我们期待通过本课题的研究，能够为相关领域的研究提供新的思路和方法，推动中华古诗词文化的传承与创新。