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介绍资料
《Python知识图谱中华古诗词可视化》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、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、研究目的
- 构建知识图谱：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，实现其可视化展示，支持多维度查询和交互式分析。
- 开发智能问答系统：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。
- 自动写诗功能：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、研究内容
（一）数据收集与处理
- 数据来源
- 从经典诗词集（如《唐诗三百首》《宋词三百首》）、网络诗词平台（如古诗文网、中华诗词库）等多渠道收集中华古诗词数据。
- 数据内容包括诗词原文、作者信息、创作背景、注释赏析等。
- 数据预处理
- 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。
- 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
- 知识图谱构建
- 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，如诗人节点、作品节点、主题节点等。
- 利用自然语言处理技术（如jieba分词）进行实体识别与关系抽取，构建知识图谱。
- 可视化展示
- 利用Python可视化库（如D3.js、ECharts）实现知识图谱的可视化展示。
- 采用力导向布局、圆形布局等方式展示不同节点和关系，支持交互式查询和分析。
（三）智能问答系统开发
- 系统开发
- 开发基于知识图谱和深度学习模型的古诗词智能问答系统。
- 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。
- 功能实现
- 支持用户输入自然语言问题，如“李白的代表作有哪些？”“《静夜思》表达的情感是什么？”
- 系统能够返回准确、简洁的答案，并提供相关的诗词原文、注释赏析等信息。
（四）AI大模型自动写诗
- 模型选择与训练
- 选择预训练的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微调。
- 训练模型学习古诗词的语言风格、韵律规则和意象表达等特点。
- 自动写诗实现
- 用户输入关键词或主题，如“春天”“思乡”，模型自动生成符合要求的古诗词。
- 生成的古诗词应具有一定的创意和美感，符合古诗词的格律和风格。
四、技术路线
- 数据采集：使用Python的requests和BeautifulSoup库从互联网爬取古诗词数据。
- 知识图谱构建：运用自然语言处理技术（如jieba分词）进行实体识别与关系抽取，利用Neo4j存储图谱。
- 可视化实现：采用D3.js、ECharts等库实现交互式可视化，结合Flask框架开发Web应用。
- 深度学习应用：训练LSTM、BERT等模型进行情感分析与智能问答，优化推荐算法。
五、预期成果
- 知识图谱可视化平台：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。用户可以通过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。
- 智能问答系统：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。用户可以通过系统深入了解古诗词的内涵和情感，提高古诗词的学习和欣赏能力。
- 自动写诗功能：利用AI大模型自动生成符合审美标准的古诗词。用户可以通过输入关键词或主题，获得具有创意和美感的古诗词作品。
六、项目分工
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| 项目负责人 | 统筹项目整体进度，协调团队成员工作，确保项目按时完成 |
| 数据采集与处理成员 | 负责古诗词数据的收集、清洗和预处理，确保数据的质量和可用性 |
| 知识图谱构建与可视化成员 | 负责知识图谱的构建和可视化展示，选择合适的图数据库和可视化库 |
| 智能问答系统开发成员 | 负责智能问答系统的开发，包括问题解析、知识检索和答案生成等功能 |
| AI大模型自动写诗成员 | 负责利用AI大模型自动生成古诗词，包括模型选择与训练、自动写诗实现等 |
七、进度安排
| 阶段 | 时间安排 | 主要任务 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | 1-2个月 | 完成数据收集与处理，构建初步的古诗词数据集 |
| 第二阶段 | 2-3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 | 3-4个月 | 开发古诗词智能问答系统，训练深度学习模型 |
| 第四阶段 | 4-5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6个月 | 撰写项目报告，总结研究成果，准备项目验收和展示 |
八、参考文献
- 李白，《唐诗三百首》，中华书局，2007年。
- 王维，《古诗词经典》，人民文学出版社，2011年。
- 王浩，陈志军，《知识图谱构建与应用》，科学出版社，2020年。
- 张志宏，《Python数据分析与可视化》，电子工业出版社，2018年。
- https://blog.youkuaiyun.com/
- https://blog.youkuaiyun.com/
- https://blog.youkuaiyun.com/
- [可视化技术在高中古诗词教学中的应用模式研究]
- 微信公众平台
- 橙篇AI - 用橙篇，就成了
- https://wenku.youkuaiyun.com/
- https://blog.youkuaiyun.com/
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