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

摘要：本文探讨了Python在中华古诗词领域的多种应用，包括构建知识图谱并实现可视化、进行古诗词情感分析、开发智能问答系统以及利用AI大模型自动写诗。通过详细阐述各应用的技术原理、实现方法和应用价值，展示了Python在传承和弘扬中华古诗词文化方面的巨大潜力。

关键词：Python；中华古诗词；知识图谱；可视化；情感分析；智能问答系统；AI大模型

一、引言

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编程语言，对古诗词进行数字化处理与智能化应用，成为了一个重要的研究课题。

二、Python知识图谱中华古诗词可视化

（一）技术原理

数据收集与处理：利用Python的requests和BeautifulSoup库，从互联网上的诗词网站和古籍数据库中爬取古诗词数据。对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如HTML标签、特殊字符等，并统一数据格式，将诗词的标题、作者、朝代、内容等信息进行结构化存储。
知识图谱构建：运用自然语言处理技术，使用jieba库对古诗词文本进行分词，识别出诗人、诗作、朝代、意象等实体。通过规则匹配和基于机器学习的关系抽取方法，挖掘实体之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代等。将实体和关系存储在Neo4j图数据库中，构建古诗词知识图谱。
可视化展示：采用D3.js前端可视化库，通过定义节点和边的样式、布局方式等，将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。用户可以通过鼠标操作，如点击、拖动等，查看节点和边的详细信息，深入了解古诗词的结构和内涵。

（二）应用价值

知识图谱可视化能够帮助研究人员和爱好者快速浏览和查询古诗词信息，发现诗人与诗作之间的关联，为古诗词的研究和教学提供有力的支持。例如，在教学场景中，教师可以通过知识图谱直观地展示某一诗人的创作历程和风格特点，帮助学生更好地理解古诗词。

（三）实验结果

通过构建古诗词知识图谱并进行可视化展示，成功地将大量的古诗词信息以图形化的方式呈现出来。用户可以通过简单的操作，快速获取所需的信息，提高了信息获取的效率和准确性。

三、古诗词情感分析

（一）技术原理

文本表示：将古诗词文本转换为计算机可以处理的向量形式。采用Word2Vec词向量方法，将每个词表示为一个固定维度的向量，能够更好地捕捉词与词之间的语义关系。
情感分类：选择LSTM深度学习模型对古诗词进行情感分类。LSTM模型可以处理序列数据，捕捉古诗词中的上下文信息，从而更准确地判断情感倾向。使用大量的标注数据对LSTM模型进行训练，通过反向传播算法调整模型参数，使模型能够学习到情感特征。
模型评估与优化：使用准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估。根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型的层数、神经元数量、学习率等参数，增加训练数据，采用数据增强技术等，以提高模型的性能。

（二）应用价值

情感分析可以帮助人们更好地理解古诗词中蕴含的情感，为古诗词的欣赏、教学和研究提供了新的视角。例如，在文学研究领域，研究人员可以通过情感分析发现古诗词情感表达的特点和规律；在教育领域，教师可以利用情感分析结果引导学生深入体会古诗词的情感内涵。

（三）实验结果

经过训练和优化的LSTM模型在古诗词情感分类任务中取得了较好的性能，准确率达到了[X]%。通过对不同朝代、不同风格的古诗词进行情感分析，验证了模型的有效性和泛化能力。

四、古诗词智能问答系统

（一）技术原理

问题解析：对用户输入的问题进行语义理解，提取问题的关键信息，如查询对象、查询条件等。使用spaCy自然语言处理工具对问题进行分词、词性标注和命名实体识别，然后根据预定义的规则或训练好的BERT模型解析问题。
知识检索：在知识图谱中检索与问题相关的信息。通过Neo4j图数据库的Cypher查询语言进行高效的知识检索，找到满足查询条件的答案。
答案生成：根据检索到的信息，采用模板匹配和自然语言生成技术生成自然、准确的答案返回给用户。根据问题的类型和检索到的信息，选择合适的模板进行答案填充，并使用语言模型对答案进行润色和优化。

（二）应用价值

古诗词智能问答系统为用户提供了一个便捷的查询和学习古诗词的平台。用户可以通过自然语言提问的方式获取所需的古诗词信息，无需手动搜索和筛选，提高了学习效率和用户体验。

（三）实验结果

智能问答系统能够准确理解用户的问题，并在知识图谱中快速检索到相关信息，生成满意的答案。通过对用户反馈的分析，不断优化系统的性能和答案质量。

五、AI大模型自动写诗

（一）技术原理

模型选择与训练：选择GPT系列AI大模型，利用大量的古诗词数据对模型进行微调。使用transformers库加载预训练的GPT模型，在古诗词数据上进行进一步训练，使模型学习到古诗词的语言风格、韵律规则和意象表达等特点。
生成策略：采用束搜索生成策略，在模型生成诗句的过程中保留多个候选序列，选择综合得分最高的序列作为最终结果。束搜索可以平衡生成诗句的质量和多样性，提高生成诗句的水平。
后处理：对生成的诗句进行后处理，如韵律检查、语义优化等。使用韵律规则库检查诗句的押韵情况，对不符合韵律要求的诗句进行调整；同时，对诗句的语义进行优化，使其更加通顺和富有意境。

（二）应用价值

AI大模型自动写诗为古诗词的创作提供了新的途径。它不仅可以辅助诗人进行创作，激发创作灵感，还可以为普通用户提供一个体验古诗词创作的平台。用户可以通过输入关键词或主题，让AI大模型生成相应的诗句，感受古诗词的魅力。

（三）实验结果

经过微调的GPT模型在古诗词创作方面表现出色，能够生成具有一定质量和创意的诗句。通过与人类诗人的作品进行对比分析，验证了模型在古诗词创作方面的潜力和应用价值。

六、结论

本文探讨了Python在中华古诗词领域的多种应用，包括构建知识图谱并实现可视化、进行古诗词情感分析、开发智能问答系统以及利用AI大模型自动写诗。通过实验验证，这些应用在古诗词的研究、教学和普及方面具有重要的应用价值。未来，随着技术的不断发展和创新，Python在古诗词领域的应用将会更加广泛和深入，为中华古诗词文化的传承和弘扬做出更大的贡献。