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+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《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及AI大模型自动写诗》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

中华古诗词作为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，随着时代的发展，大量古诗词作品因传播渠道有限，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。同时，现代信息技术飞速发展，为古诗词的数字化处理与传承提供了新的机遇。

（二）研究意义

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，让更多的人了解和喜爱古诗词文化。
知识发现：利用现代技术挖掘古诗词中的潜在信息和关联，为文学研究提供新的视角和切入点，推动古诗词研究的深入发展。
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，激发学生对古诗词的学习兴趣。
技术创新：探索Python、知识图谱、深度学习等技术在古诗词领域的应用，为相关领域的研究提供新的思路和方法，推动人工智能技术在文化传承中的创新应用。

二、国内外研究现状

（一）国内研究现状

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。在自然语言处理方面，利用分词、词性标注、情感分析等技术解析诗词内容；在知识图谱构建方面，尝试构建包含诗人、作品、主题等节点的知识图谱；在可视化研究方面，通过图形化技术展示诗词结构和关系。然而，结合深度学习进行知识图谱构建和可视化的研究仍较少，且在古诗词智能问答和自动写诗方面的研究也有待进一步深入。

（二）国外研究现状

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。但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、研究内容与方法

（一）研究内容

Python知识图谱中华古诗词可视化
- 收集和整理中华古诗词数据，包括诗词原文、作者信息、创作背景等。
- 利用Python的爬虫技术和数据处理工具对数据进行清洗和预处理。
- 使用Neo4j等图数据库构建中华古诗词知识图谱，包括诗人、作品、主题、意象等节点和关系。
- 采用D3.js、ECharts等可视化库实现知识图谱的可视化展示，支持多维度查询和交互式分析。
古诗词情感分析
- 构建古诗词情感词典，对古诗词中的情感词汇进行标注和分类。
- 利用深度学习模型（如LSTM、BERT等）对古诗词进行情感分析，判断诗词的情感倾向（如喜、怒、哀、乐等）。
- 对情感分析结果进行评估和优化，提高情感分析的准确性。
古诗词智能问答系统
- 基于知识图谱和深度学习模型，实现古诗词的智能问答功能。
- 设计问答系统的架构和流程，包括问句解析、答案生成和答案评价等模块。
- 对问答系统进行测试和优化，提高问答的准确性和效率。
AI大模型自动写诗
- 利用深度学习大模型（如GPT等），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。
- 对自动写诗的结果进行评价和优化，提高诗歌的质量和可读性。

（二）研究方法

文献调研法：查阅国内外相关文献，了解古诗词数字化处理、知识图谱构建、情感分析、智能问答和自动写诗等领域的研究现状和发展趋势。
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、模型训练和可视化等实验，并对实验结果进行分析和评估。
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、情感分析准确性、问答系统性能和自动写诗质量等方面的差异，选择最优方案。

四、预期成果与创新点

（一）预期成果

构建一个包含诗人、作品、主题、意象等信息的中华古诗词知识图谱，节点数量达到[X]以上，关系数量达到[X]以上。
实现古诗词知识图谱的可视化展示，提供多维度查询和交互式分析功能。
开发一个基于知识图谱和深度学习模型的古诗词智能问答系统，问答准确率达到[X]%以上。
训练一个能够自动生成古诗词的AI大模型，生成的诗歌在韵律、意境和情感表达等方面达到一定的水平。
撰写相关的学术论文，发表在相关领域的学术期刊上。

（二）创新点

结合Python、知识图谱和深度学习技术，构建了一个综合性的古诗词数字化处理平台，实现了古诗词的可视化、情感分析、智能问答和自动写诗等多种功能。
提出了一种基于知识图谱的古诗词情感分析方法，能够更准确地挖掘古诗词中的情感信息。
设计了一种融合深度学习模型和知识图谱的古诗词智能问答系统，提高了问答的准确性和效率。
利用AI大模型实现了古诗词的自动创作，为古诗词的传承和创新提供了新的途径。

五、研究计划与进度安排

（一）研究计划

第一阶段（第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（第3 - 4个月）：构建中华古诗词知识图谱，并进行初步的可视化展示。
第三阶段（第5 - 6个月）：训练深度学习模型，进行古诗词情感分析、智能问答和自动写诗的实验。
第四阶段（第7 - 8个月）：完善可视化系统、问答系统和自动写诗功能，进行系统集成和测试。
第五阶段（第9 - 10个月）：撰写学术论文，准备项目答辩。

（二）进度安排

阶段	时间	主要任务
第一阶段	第1 - 2个月	利用Python爬虫技术从各大古诗词网站爬取数据，对数据进行清洗和预处理，构建初步的古诗词数据集。
第二阶段	第3 - 4个月	使用Neo4j图数据库构建中华古诗词知识图谱，定义节点和关系的类型及属性，采用D3.js等可视化库实现知识图谱的初步可视化展示。
第三阶段	第5 - 6个月	利用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架训练LSTM、BERT等模型，进行古诗词情感分析、智能问答和自动写诗的实验，对模型进行评估和优化。
第四阶段	第7 - 8个月	完善可视化系统的交互功能，优化问答系统的性能，提高自动写诗的质量，进行系统集成和全面测试。
第五阶段	第9 - 10个月	撰写学术论文，总结研究成果，准备项目答辩材料。