计算机毕业设计Hadoop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)-优快云博客

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介绍资料

《Hadoop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》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

中华古诗词作为中华民族的文化瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化和情感信息。然而，随着时代的发展，大量古诗词作品因传播渠道有限，难以被现代人广泛阅读和欣赏。传统的阅读和教学方式已难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求。同时，现代信息技术飞速发展，为古诗词的数字化处理与传承提供了新的机遇。

（二）研究意义

文化传承：通过数字化手段保存和传播古诗词，促进中华文化的传承与发展，让更多的人了解和喜爱古诗词文化。
知识发现：利用现代技术挖掘古诗词中的潜在信息和关联，为文学研究提供新的视角和切入点，推动古诗词研究的深入发展。
教育普及：通过可视化技术和智能问答系统，使古诗词的学习和理解更加直观和生动，提高教育效果，激发学生对古诗词的学习兴趣。
技术创新：探索Hadoop、知识图谱、深度学习等技术在古诗词领域的应用，为相关领域的研究提供新的思路和方法，推动人工智能技术在文化传承中的创新应用。

二、国内外研究现状

（一）国内研究现状

近年来，国内学者在古诗词数字化处理方面取得了显著进展。在自然语言处理方面，利用分词、词性标注、情感分析等技术解析诗词内容；在知识图谱构建方面，尝试构建包含诗人、作品、主题等节点的知识图谱；在可视化研究方面，通过图形化技术展示诗词结构和关系。然而，结合Hadoop进行大规模数据处理和知识图谱构建的研究仍较少，且在古诗词智能问答和情感分析方面的研究也有待进一步深入。

（二）国外研究现状

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。但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。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

构建一个包含诗人、作品、主题、意象等信息的中华古诗词知识图谱，节点数量达到[X]以上，关系数量达到[X]以上。
实现古诗词知识图谱的可视化展示，提供多维度查询和交互式分析功能。
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，问答准确率达到[X]%以上。
训练一个能够自动生成古诗词的AI大模型，生成的诗歌在韵律、意境和情感表达等方面达到一定的水平。

（二）研究内容

数据收集与预处理：收集和整理中华古诗词数据，包括诗词原文、作者信息、创作背景等。利用Python的爬虫技术和数据处理工具对数据进行清洗和预处理。
知识图谱构建：使用Hadoop生态系统中的工具（如HBase、Hive等）存储和管理大规模古诗词数据，采用图数据库（如Neo4j）构建中华古诗词知识图谱，包括诗人、作品、主题、意象等节点和关系。
可视化展示：采用D3.js、ECharts等可视化库实现知识图谱的可视化展示，支持多维度查询和交互式分析。
情感分析：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（如喜、怒、哀、乐等）。对情感分析结果进行评估和优化，提高情感分析的准确性。
智能问答系统：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。对问答系统进行测试和优化，提高问答的准确性和效率。
自动写诗：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。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

文献调研法：查阅国内外相关文献，了解古诗词数字化处理、知识图谱构建、情感分析、智能问答和自动写诗等领域的研究现状和发展趋势。
实验法：通过编写Python代码，实现数据收集、预处理、知识图谱构建、模型训练和可视化等实验，并对实验结果进行分析和评估。
比较分析法：对比不同方法在处理古诗词数据、构建知识图谱及可视化效果、情感分析准确性、问答系统性能和自动写诗质量等方面的差异，选择最优方案。

（二）技术路线

数据层：利用Hadoop的HDFS进行数据存储，HBase进行数据管理，Hive进行数据查询和分析。
知识图谱层：使用Neo4j构建古诗词知识图谱，定义诗人、作品、主题、意象等节点和关系类型。
可视化层：采用D3.js、ECharts等可视化库实现知识图谱的可视化展示，提供交互式查询和分析功能。
情感分析层：构建古诗词情感词典，使用LSTM、BERT等深度学习模型进行情感分析。
问答系统层：基于知识图谱和深度学习模型，实现问句解析、答案生成和答案评价等功能。
自动写诗层：利用GPT等深度学习大模型进行自动写诗，并对生成的诗歌进行评价和优化。

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

构建一个完整的中华古诗词知识图谱，包含丰富的节点和关系信息。
实现古诗词知识图谱的可视化展示系统，提供直观、便捷的查询和分析功能。
开发一个准确、高效的古诗词智能问答系统，能够满足用户的个性化需求。
训练一个具有创意和美感的古诗词自动写诗模型，生成高质量的诗歌作品。
撰写相关的学术论文，发表在相关领域的学术期刊上。

（二）创新点

结合Hadoop技术：利用Hadoop生态系统的大数据处理能力，实现对大规模古诗词数据的高效存储、管理和分析。
知识图谱与深度学习融合：将知识图谱与深度学习模型相结合，提高古诗词情感分析、智能问答和自动写诗的准确性和效果。
多维度可视化展示：提供多维度、交互式的古诗词知识图谱可视化展示，帮助用户更好地理解和探索古诗词中的知识关联。

六、研究计划与进度安排

（一）研究计划

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。
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。
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。
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。
第五阶段（第9 - 10个月）：撰写学术论文，准备项目答辩。

（二）进度安排

阶段	时间	任务内容
第一阶段	第1 - 2个月	收集和整理古诗词数据，进行数据清洗和预处理
第二阶段	第3 - 4个月	构建知识图谱，实现初步的可视化展示
第三阶段	第5 - 6个月	训练深度学习模型，进行情感分析、问答和写诗实验
第四阶段	第7 - 8个月	完善系统功能，进行集成和测试
第五阶段	第9 - 10个月	撰写论文，准备答辩