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》任务书

一、项目背景

中华古诗词是中华民族的文化瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化和情感内涵。然而，随着时代的发展，古诗词的传播和传承面临诸多挑战。现代信息技术的飞速发展为古诗词的数字化处理与传承提供了新的机遇。本项目旨在利用Python编程语言及相关技术，构建一个综合性的古诗词数字化处理平台，实现古诗词知识图谱的可视化、情感分析、智能问答和自动写诗等功能，促进中华古诗词文化的传承与创新。

二、项目目标

1. 知识图谱构建与可视化：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，并实现其可视化展示，支持多维度查询和交互式分析。
2. 情感分析：对古诗词进行情感倾向分析，准确判断诗词的情感类别（如喜、怒、哀、乐等），为古诗词的情感研究和教育提供支持。
3. 智能问答系统：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，能够准确回答用户关于古诗词的各类问题，提高用户对古诗词的理解和欣赏能力。
4. AI大模型自动写诗：利用AI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，为古诗词的创作提供新的途径。

三、项目任务及要求

（一）数据收集与预处理

1. 任务描述
   • 收集各类中华古诗词数据，包括诗词原文、作者信息、创作背景、注释赏析等。
   • 对收集到的数据进行清洗、去重、标注等预处理操作，确保数据的质量和可用性。
2. 具体要求
   • 数据来源应广泛，包括经典诗词集、网络诗词平台等。
   • 预处理后的数据应具备统一的格式和规范，便于后续的分析和处理。

（二）知识图谱构建与可视化

1. 任务内容
   • 选择合适的图数据库（如Neo4j）构建中华古诗词知识图谱，定义节点和关系的类型及属性。
   • 利用Python可视化库（如D3.js、ECharts）实现知识图谱的可视化展示，支持交互式查询和分析。
2. 具体要求
   • 知识图谱应包含丰富的节点和关系，能够准确反映古诗词的相关信息。
   • 可视化界面应简洁美观，操作方便，能够满足不同用户的需求。

（三）古诗词情感分析

1. 任务内容
   • 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。
2. 具体要求
   • 情感词典应涵盖常见的古诗词情感词汇，并具有较高的准确性和完整性。
   • 情感分析模型的准确率应达到[X]%以上。

（四）古诗词智能问答系统

1. 任务内容
   • 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。
2. 具体要求
   • 问答系统应能够准确理解用户的提问，并给出准确、简洁的答案。
   • 系统的响应时间应控制在合理范围内，满足用户的实时交互需求。

（五）AI大模型自动写诗

1. 任务内容
   • 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。
2. 具体要求
   • 自动写诗的诗歌应符合古诗词的韵律、意境和情感表达要求。
   • 生成的诗歌应具有一定的创新性和艺术价值。

四、项目进度安排

（一）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。

（二）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。

（三）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。

（四）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。

（五）第五阶段（第9 - 10个月）

• 撰写项目报告，总结研究成果，准备项目验收和展示。

五、项目成果

1. 构建一个包含丰富节点和关系的中华古诗词知识图谱，并实现其可视化展示。
2. 开发一个功能完善的古诗词智能问答系统，具备多维度查询和交互式分析能力。
3. 实现古诗词情感分析功能，能够准确判断诗词的情感倾向。
4. 开发一个AI大模型自动写诗系统，生成的诗歌具有一定的艺术价值。
5. 撰写详细的项目报告，包括研究背景、方法、结果和结论等内容。

六、项目预算

1. 硬件设备：预计[X]元，用于购置服务器、存储设备等。
2. 软件授权：预计[X]元，用于购买相关软件授权或服务。
3. 人员费用：预计[X]元，用于支付项目团队成员的劳务费用。

七、项目风险与应对措施

1. 数据质量问题：可能存在数据不完整、不准确等问题。应对措施：加强数据收集渠道的多样性，建立数据质量评估机制，对数据进行严格筛选和清洗。
2. 模型性能问题：深度学习模型可能存在训练效果不佳、泛化能力不足等问题。应对措施：采用预训练模型进行微调，结合领域知识进行优化，增加训练数据量。
3. 系统集成问题：各模块间可能存在兼容性问题，导致系统集成困难。应对措施：建立模块接口规范，采用适配器模式进行集成，进行充分测试。

八、项目验收标准

1. 知识图谱节点数量达到[X]个，关系类型覆盖主要诗词元素。
2. 问答系统支持常见问题类型，响应时间符合需求。
3. 情感分析准确率达到[X]%以上。
4. 自动写诗诗歌质量符合审美标准。

九、项目负责人及团队成员

• 项目负责人：[姓名]
• 团队成员：[姓名1]、[姓名2]

十、参考文献

[列出项目研究过程中参考的主要文献]

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请根据实际项目需求调整参数，并确保所有成员熟悉Python、Neo4j及深度学习框架的使用。

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