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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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化开题报告

一、研究背景与意义

（一）文化传承需求迫切

中华古诗词作为中华民族的文化瑰宝，承载着丰富的历史、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，传统阅读和教学方式难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求。据《可视化技术在高中古诗词教学中的应用模式研究》所述，年轻一代更倾向于通过视觉化方式获取信息，而可视化技术正成为教育领域不可或缺的教学辅助工具。

（二）技术赋能文化创新

Python 生态中强大的自然语言处理（如 jieba 分词）、深度学习（LSTM、BERT）、知识图谱构建（Neo4j）及可视化库（D3.js、ECharts）等技术，为古诗词的数字化处理与智能化应用提供了可能。通过构建知识图谱并实现可视化，能够将海量、零散的古诗词信息转化为直观、交互式的图形结构，助力文化传承与教育创新。

（三）研究价值凸显

本研究旨在利用 Python 技术构建中华古诗词知识图谱，并结合深度学习模型与可视化工具，推动传统文化的数字化传承与创新。其研究成果不仅将提升古诗词学习的互动性和趣味性，还将为文学研究和教育领域提供新的技术解决方案，具有重要的文化价值和应用价值。

二、国内外研究现状

（一）国内研究进展

近年来，国内学者在古诗词数字化处理方面取得显著进展。据《计算机毕业设计 Python 中华古诗词知识图谱可视化 大模型自动写诗 古诗词智能问答系统（源码 + 论文 + 讲解视频 + PPT）—优快云 博客》所述，国内研究主要集中在以下几个方面：

1. 自然语言处理：利用分词、词性标注、情感分析等技术解析诗词内容。
2. 知识图谱构建：尝试构建包含诗人、作品、主题等节点的知识图谱。
3. 可视化研究：通过图形化技术展示诗词结构和关系。但结合深度学习进行知识图谱构建和可视化的研究仍较少。

（二）国外技术借鉴

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。虽然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。例如，国外在知识表示、知识推理、自然语言处理等领域的突破，为基于 AI 知识图谱的古诗词研究提供了技术支撑。

三、研究内容与方法

（一）研究内容

1. 数据收集与处理
   • 从《唐诗三百首》、古诗文网等公开数据库获取诗词内容、作者、创作时间等数据，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。
2. 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 - 作品”“作品 - 主题”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。
3. 可视化展示
   • 采用 D3.js、ECharts 等前端可视化库，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。
4. 深度学习应用
   • 训练 LSTM、BERT 等模型进行古诗词主题分类和情感分析，优化推荐算法（如混合推荐模型），提升可视化平台的智能化水平。

（二）研究方法

1. 文献调研法：通过查阅相关文献，了解国内外在知识图谱构建、可视化技术以及古诗词研究方面的最新进展。
2. 实验法：利用 Python 编程语言，结合相关库和工具，进行数据采集、知识图谱构建、可视化展示以及深度学习模型的训练和测试。
3. 案例分析法：分析已有的古诗词可视化案例，总结其成功经验与不足，为本研究提供参考。

四、预期成果

（一）可视化平台开发

开发支持多视图切换、交互式查询的 Web 应用，集成知识图谱展示、情感分析、智能问答等功能。用户可以通过该平台直观地浏览和查询古诗词信息，发现诗人与诗作之间的关联，提升古诗词学习的互动性和趣味性。

（二）教育研究应用

为文学研究和教育领域提供新的技术解决方案。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。同时，情感分析结果可以引导学生深入体会古诗词的情感内涵，为古诗词的欣赏、教学和研究提供新的视角。

（三）学术论文发表

在《中文信息学报》等期刊发表论文，提出基于深度学习的知识图谱构建方法，分享研究成果，推动学术交流与合作。

五、可行性分析

（一）技术可行性

Python 生态具备成熟的 NLP 库（如 jieba、spaCy）和可视化工具（如 D3.js、ECharts），深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）支持 LSTM、BERT 等模型的训练，Neo4j 图数据库提供高效的知识图谱存储与查询能力。这些技术为项目的实施提供了坚实的技术支撑。

（二）数据可行性

公开数据集（如古诗文网）及 GitHub 开源项目（如“chinese - poetry”数据库）提供了充足的诗词数据。这些数据涵盖了唐宋诗词等大量作品，为知识图谱的构建提供了丰富的数据源。

（三）团队能力

研究团队成员具备 Python 开发经验、NLP 知识及数据可视化技能，能够胜任项目的研发工作。同时，可以聘请领域专家指导深度学习模型优化与知识图谱构建，确保项目的顺利实施。

六、研究计划

（一）阶段划分

1. 数据收集与预处理阶段（1 - 2 个月）
   • 从公开数据库和互联网爬取古诗词数据，进行数据清洗和标准化处理。
2. 知识图谱构建阶段（2 - 3 个月）
   • 运用自然语言处理技术和机器学习算法，构建古诗词知识图谱。
3. 可视化平台开发阶段（3 - 4 个月）
   • 利用 D3.js、ECharts 等库开发交互式可视化平台，集成知识图谱展示和情感分析等功能。
4. 模型训练与优化阶段（贯穿全程）
   • 训练 LSTM、BERT 等深度学习模型，优化推荐算法，提升平台的智能化水平。
5. 系统测试与论文撰写阶段（最后 2 个月）
   • 对可视化平台进行功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可用性。同时，撰写学术论文，总结研究成果。

（二）具体任务安排

• 第 1 - 2 周：完成文献调研，撰写开题报告。
• 第 3 - 4 周：搭建数据采集环境，开始爬取古诗词数据。
• 第 5 - 8 周：进行数据清洗和预处理，构建初步的知识图谱。
• 第 9 - 12 周：开发可视化平台原型，实现基本交互功能。
• 第 13 - 16 周：训练深度学习模型，优化推荐算法。
• 第 17 - 18 周：进行系统测试，撰写学术论文初稿。
• 第 19 - 20 周：完善论文，准备答辩。

七、参考文献

1. https://blog.youkuaiyun.com/
2. https://blog.youkuaiyun.com/
3. https://blog.youkuaiyun.com/
4. [可视化技术在高中古诗词教学中的应用模式研究]
5. https://blog.youkuaiyun.com/
6. 微信公众平台
7. 橙篇AI - 用橙篇，就成了
8. https://wenku.youkuaiyun.com/
9. https://blog.youkuaiyun.com/

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