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)

最新推荐文章于 2025-06-01 20:47:40 发布

B站计算机毕业设计大学

最新推荐文章于 2025-06-01 20:47:40 发布

阅读量977

点赞数 21

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：大数据毕业设计文章标签：人工智能课程设计知识图谱大数据数据可视化 python django

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/147105036

大数据毕业设计专栏收录该内容

3231 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

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》说明

一、引言

中华古诗词是中华民族的文化瑰宝，承载着丰富的历史、文化与情感内涵。在数字化时代，借助现代技术手段对古诗词进行深度挖掘与传承具有重要意义。Python作为一种功能强大且应用广泛的编程语言，凭借其丰富的库和工具，在古诗词的知识图谱构建与可视化、情感分析、智能问答以及AI大模型自动写诗等方面展现出独特的优势。本文将对这几个方面的应用进行详细说明。

二、Python知识图谱中华古诗词可视化

（一）实现原理

数据收集与处理：利用Python的爬虫技术，从互联网上的诗词网站、古籍数据库等收集古诗词数据。使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出诗词的标题、作者、朝代、内容等信息。对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声数据，统一数据格式。
知识图谱构建：采用自然语言处理技术，对古诗词文本进行分词、词性标注、实体识别等处理。利用jieba库进行中文分词，识别出诗词中的诗人、诗作、朝代、意象等实体。通过规则匹配和机器学习算法，抽取实体之间的关系，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图数据库中，如Neo4j，构建古诗词知识图谱。
可视化展示：使用D3.js、ECharts等前端可视化库，将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。通过节点和边的连接，展示诗人与诗作、诗作与朝代之间的关系。用户可以通过点击节点或边，查看详细信息，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、古诗词情感分析

（一）实现原理

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。常用的方法有词袋模型、TF-IDF和词向量。词向量方法，如Word2Vec、GloVe等，可以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：选择合适的机器学习算法或深度学习模型对古诗词进行情感分类。传统的机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等，以及深度学习模型如LSTM、BERT等，都可以用于情感分类任务。这些算法和模型可以从大量的标注数据中学习到情感特征，从而对新的古诗词进行情感判断。
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，如调整模型参数、增加训练数据等，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。

四、古诗词智能问答系统

（一）实现原理

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。可以使用基于规则的方法、基于机器学习的方法或基于深度学习的方法。例如，使用自然语言处理工具spaCy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。通过图数据库的查询语言（如Cypher）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，生成自然、准确的答案返回给用户。可以采用模板匹配、自然语言生成等技术实现答案的生成。例如，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。

（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。

五、AI大模型自动写诗

（一）实现原理

模型选择与训练：选择合适的AI大模型，如GPT系列模型。利用大量的古诗词数据对模型进行训练，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。可以使用transformers库加载预训练的GPT模型，并在古诗词数据上进行微调。
生成策略：采用合适的生成策略，如贪心搜索、束搜索等，在模型生成诗句的过程中进行选择和优化，以提高生成诗句的质量和多样性。贪心搜索每次选择概率最高的词作为下一个词，而束搜索则保留多个候选序列，选择综合得分最高的序列作为最终结果。
后处理：对生成的诗句进行后处理，如韵律检查、语义优化等。可以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。

六、总结

Python在中华古诗词的知识图谱可视化、情感分析、智能问答系统以及AI大模型自动写诗等方面发挥着重要作用。通过这些技术的应用，我们可以更好地挖掘和传承古诗词的文化价值，为古诗词的研究、教学和普及提供有力的支持。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。

以上内容仅为一个大致的说明示例，在实际应用中，每个部分都需要根据具体需求和技术发展进行进一步的细化和优化。例如，在知识图谱构建中，可以引入更多的语义关系和知识推理方法；在情感分析中，可以结合多模态数据进行更准确的情感判断；在智能问答系统中，可以增加对话管理和上下文理解能力；在AI大模型自动写诗中，可以进一步探索模型的创意生成能力和个性化风格定制。