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)

最新推荐文章于 2025-07-08 15:11:28 发布

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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化技术说明

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、文化和情感内涵。随着信息技术的发展，如何借助现代技术手段对古诗词进行数字化处理与传承，成为了一个重要的研究课题。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在文本处理、数据分析和可视化等方面具有显著优势，为古诗词相关研究提供了有力的技术支持。通过构建中华古诗词知识图谱并将其可视化，可以直观地展示诗人、诗作、朝代、类别等实体之间的关系，帮助研究人员和爱好者更深入地理解和探索古诗词的结构和内涵。

二、技术概述

本研究涉及的主要技术包括：

Python库和工具：
- 知识图谱构建：利用NetworkX、Gephi、PyGraphviz等库进行知识图谱的创建和操作。
- 可视化：采用Matplotlib、D3.js、ECharts等库实现知识图谱的可视化展示。
- 自然语言处理：使用jieba、spaCy、NLTK等库进行文本处理、实体识别和关系抽取。
- 深度学习：运用TensorFlow、PyTorch等框架训练模型，实现情感分析、智能问答和自动写诗等功能。
- 图数据库：使用Neo4j等图数据库进行知识图谱的存储和查询。
数据来源：
- 主要从公开的古诗词数据库（如《唐诗三百首》、古诗文网等）中收集古诗词数据，包括诗词原文、作者、创作时间、背景等信息。

三、系统架构

系统主要由以下模块组成：

数据准备模块：
- 负责从公开数据库和网站收集古诗词数据，并进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性与完整性。
知识图谱构建模块：
- 利用自然语言处理技术进行实体识别和关系抽取，构建包含诗人、作品、主题、意象等节点的知识图谱，并使用图数据库进行存储。
可视化展示模块：
- 利用可视化库将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来，支持多维度查询和交互式分析。
智能问答系统模块：
- 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，包括问句解析、答案生成和答案评价等模块。
自动写诗功能模块：
- 利用深度学习大模型，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。

四、技术实现

（一）数据清洗与预处理

对收集到的古诗词数据进行去重、标准化处理，利用jieba等工具进行分词和去停用词，确保数据的准确性与完整性。

（二）实体识别与关系抽取

利用自然语言处理技术（如结巴分词、spaCy等）对古诗词文本进行实体识别，提取出诗人、地名、历史事件等信息。通过依存句法分析等技术，挖掘诗词中的关系，如“诗人创作了某诗”“某地与某诗相关”等。

（三）知识图谱建模

使用RDF（资源描述框架）等技术构建图谱模型，设计节点和边的类型及属性，保证图谱的可扩展性与可查询性。例如，节点可以包括诗人、作品、主题、意象等，边可以表示诗人创作作品、作品属于某个主题等关系。

（四）可视化工具使用

利用Matplotlib、D3.js等可视化库将构建好的知识图谱进行可视化。采用力导向布局、圆形布局等方式展示不同节点和关系，提供交互式查询与学习功能，如支持用户通过点击节点或边查看相关诗人或诗作的信息。

（五）智能问答系统开发

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。利用深度学习模型（如BERT等）提高问答的准确性和效率。例如，问句解析模块对用户输入的问题进行语义理解，提取关键信息；答案生成模块根据检索到的信息，生成自然、准确的答案返回给用户。

（六）自动写诗模型训练

选择合适的深度学习大模型（如GPT等），利用大量的古诗词数据进行训练。优化生成策略（如贪心搜索、束搜索等）和后处理步骤（如韵律检查、语义优化等），提高诗歌的质量和可读性。

五、实验与结果

（一）数据准备

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，进行清洗处理，去重、标准化文本，利用jieba等工具进行分词和去停用词。

（二）知识图谱构建

通过依存句法分析挖掘“诗人 - 作品”“作品 - 主题”等关系，使用Neo4j图数据库构建知识图谱，设计节点和边的类型及属性。例如，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。

（三）可视化展示

采用D3.js、ECharts等库实现力导向布局、圆形布局等展示方式，提供交互式查询与学习功能。用户可以通过交互的方式深入了解古诗词的结构和关系。

（四）模型训练与融合

训练LSTM、BERT等模型进行主题分类和情感分析，将模型输出的特征与知识图谱结合，优化推荐算法。例如，利用BERT模型对古诗词进行情感分析，判断诗词的情感倾向（如喜、怒、哀、乐等）。

六、讨论

（一）优势

本研究利用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，推动了传统文化的数字化传承与创新。通过知识图谱的构建和可视化，可以直观地展示诗人、诗作、朝代、类别等实体之间的关系，帮助研究人员和爱好者更深入地理解和探索古诗词的结构和内涵。同时，结合深度学习模型，可以提高情感分析的准确性，生成更具古风特色的诗句，进一步丰富古诗词的研究和应用。

（二）不足

当前研究仍存在一些挑战和不足。首先，数据质量是影响研究结果的重要因素，古诗词文本中存在大量的生僻字、古汉语词汇和语法结构，给实体识别和关系抽取带来了一定的难度。其次，模型的泛化能力有待提高，由于古诗词的语言风格和意象表达具有多样性，模型在不同类型古诗词上的表现可能存在差异。此外，跨学科融合不足也是当前研究面临的问题之一，古诗词研究涉及文学、语言学、历史学等多个学科，需要加强跨学科的合作与交流，推动古诗词研究的深入发展。

七、结论

当前研究在中华古诗词知识图谱构建、可视化、情感分析、智能问答和自动写诗等方面取得了一定成果，为古诗词的数字化处理与传承提供了有力的技术支持。然而，仍存在一些挑战和不足，如数据质量、模型泛化能力、跨学科融合等问题。未来研究可以进一步探索和改进深度学习模型的结构和算法，提高模型在古诗词领域的泛化能力和性能；同时加强跨学科的合作与交流，推动古诗词研究的深入发展。通过不断优化和完善技术手段，我们有理由相信，Python知识图谱在中华古诗词可视化领域的应用将更加广泛，为传统文化的传承与创新贡献更大的力量。