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)

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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

项目名称：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大模型自动写诗与大数据毕业设计

一、项目背景与意义

中华古诗词是中华文化的重要组成部分，承载着千年的历史与文化精髓。随着信息技术的发展，如何借助AI、大数据等技术手段，更好地挖掘、传承和发扬古诗词文化，成为了一个值得研究的重要课题。本项目旨在通过Python编程语言，结合知识图谱、情感分析、智能问答、AI大模型等先进技术，打造一个综合性的古诗词研究与学习平台，为用户提供古诗词可视化展示、情感分析、智能问答、自动写诗等多元化服务，从而推动古诗词文化的普及与创新。

二、项目目标

1. 构建一个基于Python的中华古诗词知识图谱，实现古诗词的结构化存储与可视化展示。
2. 开发古诗词情感分析模块，对用户输入的古诗词进行情感倾向判断。
3. 设计并实现古诗词智能问答系统，为用户提供古诗词相关的问答服务。
4. 利用AI大模型技术，开发自动写诗功能，生成具有古风特色的诗句。
5. 结合大数据技术，对古诗词数据进行挖掘与分析，为毕业设计提供数据支持与决策依据。

三、项目内容与任务

1. 中华古诗词知识图谱构建

   • 收集并整理中华古诗词数据，包括作者、朝代、诗词正文、注释等信息。
   • 利用Python及Neo4j等工具，构建古诗词知识图谱，实现数据的结构化存储。
   • 设计并实现古诗词可视化展示功能，如诗词关系网络图、作者朝代分布图等。

2. 古诗词情感分析模块开发

   • 研究并选择合适的情感分析算法，如基于词典的方法、机器学习算法等。
   • 训练情感分析模型，对古诗词进行情感倾向判断，如正面、负面、中性等。
   • 开发用户交互界面，允许用户输入古诗词并获取情感分析结果。

3. 古诗词智能问答系统设计与实现

   • 设计问答系统的功能模块，包括问题解析、知识检索、答案生成等。
   • 利用自然语言处理技术，对用户输入的问题进行语义理解。
   • 在知识图谱中检索相关信息，生成准确的答案并返回给用户。

4. AI大模型自动写诗功能开发

   • 研究并选择合适的AI大模型技术，如GPT系列模型等。
   • 对模型进行训练与优化，使其能够生成具有古风特色的诗句。
   • 开发用户交互界面，允许用户输入主题或关键词，并生成相应的诗句。

5. 大数据技术在毕业设计中的应用

   • 收集并整理大量古诗词数据，构建大数据集。
   • 利用大数据技术进行数据挖掘与分析，如诗词主题分布、作者风格特征等。
   • 为毕业设计提供数据支持与决策依据，如确定研究方向、优化系统性能等。

四、技术路线与方法

1. Python编程语言：作为项目开发的主要编程语言，Python具有简单易学、功能强大等特点。
2. Neo4j图数据库：用于存储和查询古诗词知识图谱数据。
3. 自然语言处理技术：如分词、词性标注、命名实体识别等，用于处理用户输入的问题和生成的诗句。
4. 情感分析算法：选择合适的算法进行情感分析，如基于词典的方法、机器学习算法等。
5. AI大模型技术：如GPT系列模型等，用于自动写诗功能的开发。
6. 大数据处理技术：如Hadoop、Spark等，用于处理和分析大量古诗词数据。

五、项目进度安排

1. 第一阶段（1-2个月）：完成古诗词数据的收集与整理，构建古诗词知识图谱，并实现可视化展示功能。
2. 第二阶段（3-4个月）：开发古诗词情感分析模块和智能问答系统，进行初步的功能测试与优化。
3. 第三阶段（5-6个月）：利用AI大模型技术开发自动写诗功能，并进行系统的集成与测试。
4. 第四阶段（7-8个月）：收集并整理大数据集，进行数据挖掘与分析，为毕业设计提供数据支持与决策依据。
5. 第五阶段（9-10个月）：撰写毕业论文，准备毕业答辩。

六、预期成果

1. 构建一个功能完善的古诗词知识图谱，实现古诗词的可视化展示与查询。
2. 开发一个古诗词情感分析模块，能够准确判断古诗词的情感倾向。
3. 实现一个古诗词智能问答系统，为用户提供便捷的古诗词问答服务。
4. 利用AI大模型技术，开发一个能够生成具有古风特色诗句的自动写诗功能。
5. 结合大数据技术，为毕业设计提供有力的数据支持与决策依据。

七、参考文献

（注：实际撰写时，需根据具体查阅的文献资料进行填充）

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以上是《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大模型自动写诗与大数据毕业设计》的任务书内容，仅供参考。在实际撰写过程中，需要根据具体情况进行调整和完善。

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