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)

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介绍资料

Python 技术实现中华古诗词知识图谱可视化与情感分析技术说明

一、引言

中华古诗词作为中华民族的文化瑰宝，承载着丰富的历史、文化和情感内涵。然而，传统的学习与欣赏方式难以全面挖掘古诗词的价值。借助 Python 技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，同时开展情感分析，能够以直观、交互的方式呈现古诗词的知识结构和情感特征，为古诗词的研究、教学与传承提供新的途径。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与情感分析的技术流程和方法。

二、技术架构概述

整个系统主要由数据采集与预处理模块、知识图谱构建模块、情感分析模块和可视化模块组成。数据采集与预处理模块负责从网络获取古诗词数据并进行清洗和格式化；知识图谱构建模块提取实体和关系，构建知识图谱并存储；情感分析模块对古诗词进行情感分类；可视化模块将知识图谱和情感分析结果以图形化方式展示。

三、各模块技术实现

（一）数据采集与预处理

1. 数据采集
   • 使用 Python 的 requests 库发送 HTTP 请求，获取古诗词网页内容。例如，要获取古诗文网上的古诗词数据，可以通过以下代码发送请求：

python

	import requests
	url = 'https://www.gushiwen.org/shiwenv_xxxx.aspx' # 具体诗词页面 URL
	headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
	response = requests.get(url, headers=headers)
	html_content = response.text

- 利用 `BeautifulSoup` 或 `lxml` 库解析 HTML 文档，提取古诗词的标题、作者、朝代、正文、注释等信息。以 `BeautifulSoup` 为例：

python

	from bs4 import BeautifulSoup
	soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
	title = soup.find('h1').text # 假设标题在 h1 标签中
	author = soup.find('p', class_='source').a.text # 假设作者信息在特定 p 标签的 a 标签中
	poem_content = '\n'.join([p.text for p in soup.find_all('p', class_='cont')]) # 假设正文在特定 p 标签中

1. 数据预处理
   • 文本清洗：去除 HTML 标签、特殊字符、多余的空格等。可以使用正则表达式实现：

python

	import re
	# 去除 HTML 标签
	clean_content = re.sub(r'<[^>]+>', '', poem_content)
	# 去除多余空格
	clean_content = re.sub(r'\s+', ' ', clean_content).strip()

- **分词与词性标注**：使用 `jieba` 库对古诗词文本进行分词，并结合自定义词典提高分词准确性。同时，利用 `jieba.posseg` 进行词性标注。

python

	import jieba
	import jieba.posseg as pseg
	jieba.load_userdict('custom_dict.txt') # 加载自定义词典
	words = pseg.cut(clean_content)
	for word, flag in words:
	print(f'{word}/{flag}')

- **停用词过滤**：构建停用词表，去除无意义的停用词，如“的”“了”“是”等。

python

	stopwords = set()
	with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
	for line in f:
	stopwords.add(line.strip())
	filtered_words = [word for word, flag in words if word not in stopwords]

（二）知识图谱构建

1. 实体识别
   • 采用基于规则和机器学习相结合的方法识别实体。例如，通过定义规则识别诗人、朝代等实体，同时利用 sklearn 库中的机器学习算法（如决策树、支持向量机等）对标注好的训练数据进行学习，构建实体识别模型。

python

	from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
	from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
	from sklearn.model_selection import train_test_split
	from sklearn.metrics import accuracy_score
	# 假设有标注好的训练数据
	X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_texts, train_labels, test_size=0.2)
	vectorizer = TfidfVectorizer()
	X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
	X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)
	clf = DecisionTreeClassifier()
	clf.fit(X_train_vec, y_train)
	y_pred = clf.predict(X_test_vec)
	print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}')

1. 关系抽取
   • 通过分析诗词文本中的语法结构和语义信息，抽取实体之间的关系。例如，利用依存句法分析工具（如 LTP 或 HanLP）获取词语之间的依存关系，从而确定“诗人 - 作品”“作品 - 朝代”等关系。

python

	# 以 LTP 为例
	from ltp import LTP
	ltp = LTP()
	seg, hidden = ltp.seg([poem_content])
	postag = ltp.postag(hidden)
	ner = ltp.ner(hidden)
	dep = ltp.dep(hidden)
	# 根据依存关系抽取关系
	for head, deprel, dependent in zip(dep[0][:, 0], dep[0][:, 1], dep[0][:, 2]):
	if deprel == 'SBV' and ner[0][head] == 'PER' and ner[0][dependent] == 'ORG': # 假设诗人是 PER，作品所属机构（朝代等）可视为 ORG 的变体处理
	print(f'诗人 - 作品关系：{seg[0][dependent]} 是 {seg[0][head]} 的作品所属朝代相关实体')

1. 知识图谱存储
   • 选择 Neo4j 图数据库进行存储。使用 Py2neo 库连接 Python 和 Neo4j，将识别出的实体和关系存储到数据库中。

python

	from py2neo import Graph, Node, Relationship
	graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))
	# 创建节点
	poet_node = Node("Poet", name=author, dynasty=dynasty)
	poem_node = Node("Poem", title=title, content=poem_content)
	# 创建关系
	rel = Relationship(poet_node, "CREATE", poem_node)
	# 提交到数据库
	graph.create(poet_node)
	graph.create(poem_node)
	graph.create(rel)

（三）情感分析

1. 情感词典构建
   • 收集通用情感词典和古诗词领域情感词典，合并并去重，构建适合古诗词情感分析的情感词典。为每个情感词赋予情感极性（正向、负向、中性）和情感强度值。
2. 情感分类模型
   • 采用深度学习模型（如 BiLSTM 结合 Attention 机制）对古诗词进行情感分类。使用 transformers 库加载预训练模型，在古诗词数据上进行微调。

python

	from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
	from transformers import Trainer, TrainingArguments
	import torch
	from torch.utils.data import Dataset
	# 自定义数据集类
	class PoemDataset(Dataset):
	def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_length):
	self.texts = texts
	self.labels = labels
	self.tokenizer = tokenizer
	self.max_length = max_length
	def __len__(self):
	return len(self.texts)
	def __getitem__(self, idx):
	text = self.texts[idx]
	label = self.labels[idx]
	encoding = self.tokenizer.encode_plus(
	text,
	add_special_tokens=True,
	max_length=self.max_length,
	padding='max_length',
	truncation=True,
	return_tensors='pt'
	)
	return {
	'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
	'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
	'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.long)
	}
	# 加载预训练模型和分词器
	model_name = 'bert-base-chinese'
	tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
	model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=3) # 假设有 3 种情感类别
	# 准备数据
	train_texts = [...] # 训练文本列表
	train_labels = [...] # 训练标签列表
	val_texts = [...] # 验证文本列表
	val_labels = [...] # 验证标签列表
	train_dataset = PoemDataset(train_texts, train_labels, tokenizer, max_length=128)
	val_dataset = PoemDataset(val_texts, val_labels, tokenizer, max_length=128)
	# 定义训练参数
	training_args = TrainingArguments(
	output_dir='./results',
	num_train_epochs=3,
	per_device_train_batch_size=8,
	per_device_eval_batch_size=8,
	evaluation_strategy='epoch',
	save_strategy='epoch',
	logging_dir='./logs',
	)
	# 创建 Trainer 并训练模型
	trainer = Trainer(
	model=model,
	args=training_args,
	train_dataset=train_dataset,
	eval_dataset=val_dataset
	)
	trainer.train()

（四）可视化

1. 知识图谱可视化
   • 使用 D3.js 或 Pyecharts 库将 Neo4j 中的知识图谱数据以图形化方式展示。以 Pyecharts 为例：

python

	from pyecharts import options as opts
	from pyecharts.charts import Graph
	# 从 Neo4j 获取节点和边数据
	nodes = [...] # 节点列表，包含节点名称、类别等信息
	links = [...] # 边列表，包含源节点、目标节点等信息
	# 创建 Graph 对象
	graph = (
	Graph()
	.add(
	"",
	nodes,
	links,
	repulsion=8000,
	linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2),
	label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),
	)
	.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中华古诗词知识图谱"))
	)
	# 渲染图表到 HTML 文件
	graph.render("poem_knowledge_graph.html")

1. 情感分析结果可视化
   • 使用 Matplotlib 或 Pyecharts 将情感分析结果以柱状图、饼图等形式展示。

python

	from pyecharts.charts import Bar
	# 假设有不同情感类别的诗词数量统计
	sentiment_labels = ['Positive', 'Negative', 'Neutral']
	sentiment_counts = [10, 5, 8]
	bar = (
	Bar()
	.add_xaxis(sentiment_labels)
	.add_yaxis("Number of Poems", sentiment_counts)
	.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Poem Sentiment Analysis"))
	)
	bar.render("poem_sentiment_bar.html")

四、系统部署与应用

1. 系统部署
   • 将 Python 代码部署到服务器上，可以使用 Flask 或 Django 框架构建 Web 应用，提供用户界面。例如，使用 Flask 创建一个简单的 Web 应用：

python

	from flask import Flask, render_template
	app = Flask(__name__)
	@app.route('/')
	def index():
	return render_template('index.html') # 包含知识图谱和情感分析可视化结果的页面
	if __name__ == '__main__':
	app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

1. 应用场景
   • 教育领域：教师可以将该系统作为教学工具，帮助学生更好地理解古诗词的知识结构和情感内涵。
   • 文化研究：研究人员可以利用知识图谱和情感分析结果，深入研究古诗词的发展脉络和文化价值。
   • 文化传播：通过 Web 应用的形式，向广大用户展示中华古诗词的魅力，促进文化的传承和传播。

五、总结

本技术说明详细介绍了利用 Python 实现中华古诗词知识图谱可视化与情感分析的技术流程和方法。通过数据采集与预处理、知识图谱构建、情感分析和可视化等模块的协同工作，能够有效地挖掘古诗词的知识和情感信息，并以直观的方式呈现给用户。未来，可以进一步优化模型性能，拓展数据来源，提高系统的实用性和稳定性，为中华古诗词文化的传承和发展做出更大的贡献。

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