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 2025-12-05 22:05:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 22:05:00 发布 · 702 阅读

21 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #深度学习 #hadoop #大数据 #分布式

大数据毕业设计专栏收录该内容

6041 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《Python知识图谱中华古诗词可视化》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

中华古诗词是中华民族传统文化的瑰宝，承载着丰富的历史、文化、情感和审美价值。从先秦的《诗经》《楚辞》到唐宋的诗词鼎盛，再到明清的诗词余韵，无数文人墨客留下了脍炙人口的佳作。这些古诗词不仅在文学领域具有重要地位，也是研究古代社会、文化、思想的重要资料。

然而，随着时代的变迁，古诗词的传播和传承面临着一些挑战。传统的诗词书籍阅读方式相对单一，难以满足现代人快速获取信息和直观理解的需求。同时，古诗词中蕴含的复杂知识关系，如诗人之间的师承、交游关系，诗词所涉及的历史事件、地理信息、意象内涵等，往往难以通过简单的文字描述清晰地展现出来。

知识图谱作为一种结构化的语义知识库，能够以图的形式直观地展示实体之间的关系。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，拥有丰富的数据处理、可视化和自然语言处理库，为构建和可视化中华古诗词知识图谱提供了有力的工具支持。因此，利用Python构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示具有重要的现实意义。

（二）选题意义

文化传承与普及：通过知识图谱可视化，将中华古诗词中的知识以直观、生动的方式呈现出来，降低古诗词的学习门槛，激发更多人对古诗词的兴趣，促进中华传统文化的传承和普及。
学术研究辅助：为古诗词研究者提供一个全面、系统的知识平台，帮助他们更深入地了解古诗词之间的关联、诗人的创作背景和文化内涵，推动古诗词学术研究的发展。
教育创新应用：在教育领域，可作为辅助教学工具，帮助学生更好地理解古诗词的内容和意境，提高学习效果。同时，也可以为教师提供新的教学思路和方法，促进教育创新。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

在国外，知识图谱技术在多个领域得到了广泛应用。例如，在医学领域，构建了医学知识图谱，用于疾病诊断、药物研发等；在金融领域，利用知识图谱进行风险评估和投资决策。然而，针对古诗词领域的知识图谱研究相对较少。虽然国外在自然语言处理和语义网络方面有较为成熟的技术，但由于文化差异，其研究成果难以直接应用于中华古诗词的研究。

（二）国内研究现状

国内在古诗词数字化和可视化方面已经开展了一些研究工作。一些学者和机构利用数据库技术对古诗词进行了整理和存储，建立了古诗词数据库。部分研究还尝试对古诗词进行语义分析和情感计算，但大多停留在理论层面，缺乏系统的知识图谱构建和可视化展示。目前，尚未有较为完善的基于Python知识图谱的中华古诗词可视化系统。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

构建一个包含诗人、诗词、朝代、意象、历史事件等实体的中华古诗词知识图谱，准确描述实体之间的关系。
利用Python的相关库实现知识图谱的可视化展示，提供直观、交互式的界面，方便用户查询和探索古诗词知识。
通过可视化结果，帮助用户更好地理解古诗词的文化内涵和知识关联，为古诗词的研究、学习和传承提供支持。

（二）研究内容

数据收集与预处理
- 从权威的古诗词书籍、网站和数据库中收集古诗词数据，包括诗词文本、诗人信息、朝代背景等。
- 对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、错误数据和噪声数据。例如，统一诗人的姓名格式，修正诗词文本中的错别字等。
- 运用自然语言处理技术对诗词文本进行分词、词性标注和命名实体识别，提取出诗词中的关键信息，如意象、地名、人名等。
知识图谱构建
- 定义知识图谱的实体和关系类型。实体包括诗人、诗词、朝代、意象、历史事件等；关系包括诗人之间的师承关系、交游关系，诗词与朝代、意象的关联关系等。
- 选择合适的知识图谱存储方式，如使用Neo4j图数据库进行存储。将预处理后的数据按照定义的实体和关系类型导入到图数据库中，构建中华古诗词知识图谱。
可视化设计与实现
- 研究知识图谱可视化的方法和工具，选择Python中的相关库（如Py2neo、NetworkX、Matplotlib、Pyecharts等）进行可视化开发。
- 设计可视化界面的布局和交互方式，提供多种可视化视图，如节点-链接图、力导向图、时间轴图等，方便用户从不同角度查看知识图谱。
- 实现交互功能，如节点点击展开、关系查询、筛选和排序等，使用户能够深入探索古诗词知识之间的关联。
系统评估与优化
- 制定评估指标，从知识图谱的完整性、准确性、可视化效果和用户体验等方面对系统进行评估。
- 收集用户反馈，根据评估结果和用户意见对系统进行优化和改进，提高系统的性能和可用性。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

文献研究法：查阅国内外关于知识图谱、古诗词数字化和可视化的相关文献，了解该领域的研究现状和发展趋势，为本文的研究提供理论支持。
实验研究法：通过实验对比不同的自然语言处理算法和可视化方法在中华古诗词知识图谱构建和可视化中的效果，选择最优的算法和方法。
系统开发法：采用软件工程的方法进行系统的开发，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试和维护等阶段。

（二）技术路线

数据准备阶段
- 使用网络爬虫技术（如Scrapy框架）从相关网站爬取古诗词数据，同时结合人工录入的方式补充权威书籍中的数据。
- 运用Python的pandas库对数据进行清洗和预处理，使用jieba分词库进行分词和词性标注，利用正则表达式提取关键信息。
知识图谱构建阶段
- 安装和配置Neo4j图数据库，使用Py2neo库连接Python和Neo4j。
- 根据定义的实体和关系类型，编写Python脚本将预处理后的数据导入到Neo4j中，构建知识图谱。
可视化实现阶段
- 使用NetworkX库进行知识图谱的基本图形分析和绘制，结合Matplotlib库进行简单的可视化展示。
- 利用Pyecharts库实现更丰富、交互性更强的可视化效果，如制作节点-链接图、力导向图、时间轴图等。
- 开发Web界面，使用Flask或Django框架将可视化结果嵌入到网页中，提供用户交互功能。
系统评估与优化阶段
- 设计评估问卷，邀请相关领域的专家和用户对系统进行评估。
- 根据评估结果和用户反馈，对知识图谱的数据进行修正和完善，对可视化界面和交互功能进行优化。

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

完成中华古诗词知识图谱的构建，包含丰富的实体和关系数据，能够准确反映古诗词之间的知识关联。
开发一个基于Python的中华古诗词知识图谱可视化系统，提供直观、交互式的可视化界面，用户可以通过多种方式查询和探索古诗词知识。
撰写一篇高质量的学术论文，详细阐述系统的设计思路、实现方法和实验结果，为古诗词数字化和可视化研究提供参考。

（二）创新点

多源数据融合：综合从书籍、网站和数据库等多个渠道收集古诗词数据，并进行有效的整合和清洗，提高了知识图谱数据的全面性和准确性。
个性化可视化展示：提供多种可视化视图和交互功能，用户可以根据自己的需求和兴趣选择不同的方式查看知识图谱，增强了用户体验。
文化内涵深度挖掘：在知识图谱构建过程中，不仅关注诗词文本信息，还深入挖掘诗人关系、历史事件等文化内涵，为用户提供更丰富的知识信息。

六、研究计划与进度安排

（一）研究计划

第1 - 2个月：查阅相关文献，了解知识图谱、古诗词数字化和可视化的研究现状，确定研究方案和技术路线。搭建Python开发环境和Neo4j图数据库。
第3 - 4个月：进行数据收集工作，使用网络爬虫技术和人工录入相结合的方式获取古诗词数据。对数据进行清洗和预处理，提取关键信息。
第5 - 6个月：定义知识图谱的实体和关系类型，将预处理后的数据导入到Neo4j中，构建中华古诗词知识图谱。
第7 - 8个月：研究可视化方法和工具，选择合适的Python库进行可视化开发。设计可视化界面的布局和交互方式，实现基本的可视化功能。
第9 - 10个月：完善可视化系统的交互功能，进行系统测试，收集用户反馈。根据测试结果和用户意见对系统进行优化和改进。
第11 - 12个月：撰写硕士学位论文，对研究成果进行总结和归纳，准备论文答辩。

（二）进度安排

阶段	时间	主要任务
开题阶段	第1 - 2个月	确定课题，查阅文献，完成开题报告，搭建开发环境
数据准备阶段	第3 - 4个月	数据收集、清洗与预处理，关键信息提取
图谱构建阶段	第5 - 6个月	定义实体关系，导入数据构建知识图谱
可视化开发阶段	第7 - 8个月	可视化方法研究，界面设计与基本功能实现
系统优化阶段	第9 - 10个月	交互功能完善，系统测试与优化
总结答辩阶段	第11 - 12个月	撰写论文，准备答辩

七、参考文献

[1] [作者姓名]. [书名].[出版社名称], [出版年份].
[2] [作者姓名]. [论文题目].[期刊名称], [发表年份],卷号: [起止页码].
[3] [网站名称]. [文章标题].[发布时间]. [访问时间]. [URL]
[4] 刘知远, 孙茂松. 知识图谱与深度学习[M]. 清华大学出版社, 2020.
[5] [张某]. 基于知识图谱的医学信息可视化研究[D]. XX大学, 2023.
[6] [李某]. 古诗词数字化处理与情感分析[J]. 计算机应用研究, 2022.
[7] Scrapy官方文档. [访问时间]. [URL]
[8] Neo4j官方文档. [访问时间]. [URL]