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)-优快云博客

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介绍资料

《Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析》任务书

一、任务基本信息

任务名称：Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析
任务发起人：[姓名/部门]
任务执行人：[具体执行人员姓名]
任务起止时间：[开始日期]-[结束日期]

二、任务背景与目标

（一）任务背景

中华古诗词是中华民族传统文化的璀璨明珠，承载着丰富的历史、文化、情感内涵。然而，古诗词数量庞大、形式多样，普通读者在理解和欣赏过程中面临诸多挑战。随着信息技术的快速发展，知识图谱和自然语言处理技术为古诗词的研究与传播提供了新的契机。知识图谱能够以结构化的方式展示古诗词中的实体及其关系，帮助用户更清晰地把握古诗词的脉络；情感分析则可以挖掘古诗词中蕴含的情感倾向，为读者提供更深入的解读视角。

（二）任务目标

知识图谱构建：运用Python相关技术，构建一个包含诗人、朝代、诗词作品、意象等实体的中华古诗词知识图谱，实现实体之间关系的准确表示和存储。
情感分析实现：开发适用于古诗词的情感分析模型，能够准确判断古诗词的情感倾向，如喜悦、悲伤、愤怒等，并给出相应的情感得分。
可视化系统开发：基于构建的知识图谱和情感分析结果，开发一个可视化系统，以直观、生动的方式展示古诗词的相关信息和情感特征，方便用户浏览和查询。

三、任务具体内容与要求

（一）古诗词数据采集与预处理

数据采集
- 利用Python的网络爬虫技术（如Scrapy框架），从权威的诗词网站（如古诗文网、诗词名句网等）采集古诗词数据，包括诗词文本、诗人信息、朝代信息、诗词注释等。
- 确保采集的数据涵盖不同朝代、不同风格的古诗词，数据量不少于[X]首。
数据预处理
- 对采集到的数据进行清洗，去除重复数据、乱码数据和无关信息。
- 使用Python的jieba分词库对诗词文本进行分词处理，并结合自定义词典和停用词表，提高分词的准确性。
- 对分词后的数据进行词性标注和命名实体识别，为后续的知识图谱构建和情感分析提供基础。

（二）古诗词知识图谱构建

实体与关系定义
- 定义知识图谱中的实体类型，包括诗人、朝代、诗词作品、意象等。
- 明确实体之间的关系类型，如诗人与朝代之间的“创作于”关系、诗词作品与诗人之间的“作者”关系、诗词作品与意象之间的“包含”关系等。
实体识别与关系抽取
- 采用基于规则和机器学习相结合的方法进行实体识别。基于规则的方法主要利用正则表达式和模式匹配技术，从预处理后的数据中提取实体；机器学习方法则使用条件随机场（CRF）等算法训练实体识别模型。
- 对于关系抽取，利用依存句法分析和语义角色标注技术，结合人工定义的规则，从文本中抽取实体之间的关系。
知识图谱存储与可视化
- 使用图数据库（如Neo4j）存储知识图谱数据，确保数据的高效存储和查询。
- 基于Python的Py2neo库，实现与Neo4j数据库的交互，完成知识图谱的构建和更新。

（三）古诗词情感分析

情感词典构建
- 收集通用情感词典（如知网HowNet情感词典、台湾大学NTUSD情感词典等），并结合古诗词的特点，手动标注适用于古诗词的情感词汇及其情感极性（正向、负向、中性）。
- 对情感词典进行扩展和优化，提高情感分析的准确性。
情感分析模型选择与训练
- 采用基于规则和机器学习相结合的情感分析方法。基于规则的方法主要利用情感词典和语法规则，对诗词中的情感词汇进行统计和计算，得出初步的情感倾向。
- 机器学习方法选择支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等算法，使用标注好的古诗词情感数据集进行模型训练。
- 对训练好的模型进行评估和优化，采用准确率、召回率、F1值等指标衡量模型的性能。

（四）可视化系统开发

后端开发
- 使用Python的Flask或Django框架开发后端服务，提供知识图谱查询和情感分析结果的API接口。
- 实现用户认证和授权功能，确保系统的安全性。
前端开发
- 使用HTML、CSS和JavaScript构建前端页面，采用ECharts、D3.js等可视化库实现知识图谱和情感分析结果的可视化展示。
- 设计用户友好的交互界面，包括搜索框、筛选条件、缩放功能等，方便用户查询和浏览古诗词信息。
系统集成与测试
- 将后端服务和前端页面进行集成，确保系统的整体功能正常运行。
- 对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，及时发现和修复系统中存在的问题。

四、任务交付成果

古诗词数据集：包含采集和预处理后的古诗词数据，格式为CSV或JSON。
知识图谱数据库：存储在Neo4j图数据库中的中华古诗词知识图谱。
情感分析模型：训练好的古诗词情感分析模型文件及相关代码。
可视化系统：基于Python开发的古诗词知识图谱可视化和情感分析系统，包括后端代码、前端页面和部署文档。
任务报告：详细记录任务执行过程、遇到的问题及解决方案、系统性能评估等内容。

五、任务进度安排

阶段	时间区间	主要任务	交付成果
数据采集与预处理阶段	[开始日期]-[第X周结束日期]	利用爬虫采集古诗词数据，进行数据清洗、分词、词性标注等预处理操作	古诗词数据集（CSV/JSON格式）
知识图谱构建阶段	[第X + 1周开始日期]-[第X + Y周结束日期]	定义实体与关系，进行实体识别和关系抽取，将数据存储到Neo4j数据库中	知识图谱数据库（Neo4j）
情感分析阶段	[第X + Y + 1周开始日期]-[第X + Y + Z周结束日期]	构建情感词典，选择和训练情感分析模型，对模型进行评估和优化	情感分析模型文件及相关代码
可视化系统开发阶段	[第X + Y + Z + 1周开始日期]-[第X + Y + Z + W周结束日期]	开发后端服务和前端页面，实现系统集成和测试	可视化系统（后端代码、前端页面、部署文档）
任务总结与报告撰写阶段	[第X + Y + Z + W + 1周开始日期]-[结束日期]	总结任务执行情况，撰写任务报告	任务报告

六、任务资源需求

硬件资源：一台性能良好的计算机，配置不低于[具体配置要求]，用于数据采集、处理、模型训练和系统开发。
软件资源：Python开发环境（如Anaconda）、Scrapy爬虫框架、Neo4j图数据库、Flask或Django后端框架、ECharts或D3.js可视化库等。
数据资源：访问诗词网站的权限，以及相关的古诗词标注数据集（如有）。

七、任务风险与应对措施

（一）数据采集风险

风险描述：诗词网站可能设置反爬虫机制，导致数据采集困难或采集到的数据不完整。
应对措施：采用合理的爬虫策略，如设置请求头、使用代理IP、控制请求频率等，避免触发反爬虫机制。同时，准备多个数据源，以备不时之需。

（二）模型性能风险

风险描述：情感分析模型的准确率可能无法达到预期目标，影响系统的实用性。
应对措施：不断优化情感词典和模型算法，增加训练数据的规模和质量。同时，采用集成学习等方法，提高模型的泛化能力。

（三）系统兼容性风险

风险描述：可视化系统在不同浏览器或设备上可能出现兼容性问题，影响用户体验。
应对措施：在开发过程中，对系统进行多浏览器和多设备的测试，及时发现和解决兼容性问题。同时，遵循Web标准进行开发，确保系统的兼容性。

八、任务验收标准

知识图谱验收
- 知识图谱中包含的实体和关系类型符合定义要求，实体识别和关系抽取的准确率不低于[X]%。
- 能够通过Neo4j的Cypher查询语言准确查询到古诗词的相关信息。
情感分析验收
- 情感分析模型在测试集上的准确率不低于[X]%，召回率不低于[X]%，F1值不低于[X]%。
- 能够正确判断古诗词的情感倾向，并给出合理的情感得分。
可视化系统验收
- 系统界面美观、操作方便，能够实现知识图谱和情感分析结果的可视化展示。
- 系统响应时间不超过[X]秒，能够稳定运行，无明显漏洞和错误。
任务报告验收
- 任务报告内容完整、逻辑清晰，详细记录了任务执行过程和成果。
- 对任务中遇到的问题及解决方案进行了深入分析，具有一定的参考价值。