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 2025-12-03 20:31:34 发布

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #python #大数据 #hadoop #spark

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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

中华古诗词是中华民族文化宝库中的璀璨明珠，蕴含着深厚的历史底蕴和丰富的情感表达。在数字化时代，利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，有助于更直观地呈现古诗词中的人物、事件、意象等元素及其关联，为古诗词研究、教学以及文化传承提供有力支持。本技术说明将详细阐述基于Python实现中华古诗词知识图谱可视化的技术流程与方法。

二、技术框架与工具选择

（一）技术框架

整个技术实现过程遵循“数据采集 - 数据预处理 - 知识图谱构建 - 可视化展示”的框架。首先从多种渠道采集古诗词数据，经过清洗、标注等预处理操作后，提取实体和关系构建知识图谱，最后利用可视化工具将知识图谱以直观的图形形式呈现出来。

（二）工具选择

数据采集：使用Python的requests库进行网页请求，BeautifulSoup或lxml库解析HTML结构，从诗词网站爬取古诗词文本、作者信息、注释赏析等内容。对于提供API接口的诗词数据平台，采用requests库按照接口规范获取结构化数据。
数据预处理：借助jieba分词库对诗词文本进行分词，结合自定义词典和停用词表去除无关词汇。使用jieba.posseg模块进行词性标注，为后续实体识别和关系抽取做准备。标注数据集时，可选用LabelImg、Doccano等标注工具。
知识图谱构建：选择Neo4j图数据库存储知识图谱，它具有高效的查询性能和灵活的数据模型，能够很好地适应古诗词知识图谱的存储需求。
可视化展示：D3.js和ECharts是常用的可视化库。D3.js基于数据驱动文档，能创建高度定制化的可视化图表；ECharts提供丰富的图表类型和交互功能，方便与知识图谱结合展示。

三、数据采集与预处理

（一）数据采集

网页爬取：确定目标诗词网站，分析网页结构，定位包含诗词列表和详细信息的HTML标签。使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，BeautifulSoup或lxml库解析HTML，提取诗词原文、作者、朝代、注释等关键信息。例如，在爬取某诗词网站时，先找到包含诗词标题的<h2>标签，然后遍历每个标题，获取对应的诗词详情链接，进一步提取详细信息。
API接口调用：若诗词数据平台提供API接口，按照接口文档的要求，使用requests库构造请求参数，发送请求获取数据。一般返回的数据格式为JSON，可使用Python的json模块进行解析。

（二）数据预处理

数据清洗：去除采集到的原始数据中的HTML标签、特殊字符、重复内容等噪声。使用正则表达式（re模块）进行匹配和替换，确保数据格式统一。例如，去除字符串中的<br>标签，可使用re.sub('<br>', '', text)。
分词与词性标注：利用jieba分词库对诗词文本进行分词，将文本分割成一个个词语。同时，使用jieba.posseg模块进行词性标注，为每个词语标注其词性（如名词、动词、形容词等），以便后续的实体识别和关系抽取。
数据标注：对于需要训练机器学习模型的任务，如实体识别和关系抽取，需要对数据进行人工标注。使用标注工具对诗词文本中的实体（如诗人、诗作、意象等）和关系（如“诗人 - 创作 - 诗作”）进行标注，生成标注数据集。

四、知识图谱构建

（一）实体识别

基于规则的方法：根据古诗词的特点和语言规律，定义一系列规则来识别实体。例如，通过“朝代 + 人名”的模式识别诗人实体，通过“诗名 + 诗体”的模式识别诗作实体。这种方法简单直接，但对于复杂的语言现象可能效果不佳。
基于机器学习的方法：使用预处理后的标注数据集，训练机器学习模型进行实体识别。可以选择支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）等算法。以CRF为例，利用sklearn_crfsuite库实现模型的训练和预测，将分词和词性标注结果作为特征，提高实体识别的准确性。
基于深度学习的方法：采用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）等深度学习模型进行实体识别。使用PyTorch或TensorFlow框架构建模型，通过大量的标注数据进行训练，自动学习文本中的特征，进一步提高实体识别的性能。

（二）关系抽取

基于规则的方法：根据诗词的语法结构和语义信息，定义规则来抽取实体之间的关系。例如，通过“诗人 + 创作 + 诗作”的句式抽取“诗人 - 作品”关系。
基于机器学习的方法：将关系抽取看作一个分类问题，使用标注数据集训练分类模型。可以选择支持向量机、随机森林等算法。以支持向量机为例，将实体对及其上下文信息作为特征，训练模型判断实体对之间是否存在特定关系。
基于深度学习的方法：利用深度学习模型学习文本中的语义表示，进行关系抽取。例如，使用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等模型。以CNN为例，将实体对及其上下文文本转换为向量表示，通过卷积层、池化层等提取特征，最后通过全连接层进行关系分类。

（三）图谱存储

将识别出的实体作为节点，抽取的关系作为边，定义节点和边的属性（如诗人的朝代、生平事迹，诗作的创作时间、风格流派等），使用Neo4j图数据库进行存储。通过py2neo库（Python与Neo4j交互的库）实现Python程序与Neo4j数据库的连接和数据操作，如创建节点、添加边、查询数据等。

五、可视化展示

（一）D3.js可视化实现

数据准备：从Neo4j数据库中查询知识图谱数据，将其转换为适合D3.js处理的JSON格式。
布局算法选择：D3.js提供了多种布局算法，如力导向布局（force layout）、圆形布局（circle layout）等。根据知识图谱的特点和需求选择合适的布局算法，使节点和边在可视化图形中分布合理。
节点和边的绘制：使用D3.js的SVG元素绘制节点和边，定义节点的大小、颜色、形状等样式，以及边的粗细、颜色等样式。例如，根据诗人的知名度设置节点的大小，根据关系的类型设置边的颜色。
交互功能实现：为可视化图形添加交互功能，如鼠标悬停显示节点和边的详细信息，点击节点展开或折叠相关子图等。通过D3.js的事件处理机制实现这些交互功能，提高用户的交互体验。

（二）ECharts可视化实现

数据准备：同样从Neo4j数据库中获取知识图谱数据，并将其转换为ECharts支持的数据格式。
图表类型选择：ECharts提供了丰富的图表类型，如关系图（graph）、柱状图（bar）、折线图（line）等。可以选择关系图来展示知识图谱的基本结构，同时结合其他图表类型展示相关的统计信息，如不同朝代诗人的数量分布、某位诗人不同情感类型诗词的数量对比等。
样式设置：通过ECharts的配置项设置图表的样式，如标题、坐标轴、图例等的样式。
交互功能实现：ECharts本身提供了丰富的交互功能，如缩放、平移、数据筛选等。可以根据需求进一步定制交互功能，如实现多视图切换、交互式查询等。

六、应用场景与优势

（一）应用场景

教学领域：教师可以通过知识图谱可视化系统直观地展示古诗词中的人物关系、创作背景等，帮助学生更好地理解古诗词的内涵。例如，在讲解李白的诗词时，展示李白的生平经历、交友情况以及与其他诗人的关联，让学生更深入地了解李白的创作风格和时代背景。
文化传承：将构建好的中华古诗词知识图谱可视化系统发布到网络上，让更多的人能够方便地访问和学习古诗词。通过可视化展示，吸引更多人对古诗词文化的兴趣，促进中华文化的传承与发展。
文学研究：研究人员可以利用知识图谱可视化系统发现古诗词之间的潜在关联和规律，为古诗词研究提供新的视角和方法。例如，研究不同朝代诗词意象的演变，分析诗人之间的创作风格相互影响等。

（二）优势

直观性：通过可视化展示，将复杂的古诗词知识以图形化的方式呈现出来，使用户能够更直观地理解知识之间的关系和结构。
交互性：提供丰富的交互功能，用户可以根据自己的需求进行查询、筛选和分析，提高了用户对知识的探索和理解能力。
可扩展性：Python技术具有良好的可扩展性，可以根据需求不断添加新的数据源、实体和关系，丰富知识图谱的内容。

七、总结

基于Python实现中华古诗词知识图谱可视化是一项具有重要意义的技术工作。通过合理的技术框架和工具选择，完成数据采集、预处理、知识图谱构建和可视化展示等环节，能够将中华古诗词中的丰富知识以直观、交互的方式呈现出来，为古诗词的研究、教学和文化传承提供有力支持。在实际应用中，可以根据不同的需求和场景，进一步优化和完善可视化系统，发挥其更大的价值。