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 2025-12-06 10:12:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布 · 733 阅读

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #机器学习 #大数据 #hadoop #python

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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，蕴含着丰富的历史、文化、情感和审美价值。然而，传统的古诗词学习与传承方式在信息时代面临诸多挑战，如信息获取不便、知识关联性弱等。Python作为一种功能强大、生态丰富的编程语言，凭借其在数据处理、自然语言处理和可视化方面的优势，为构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示提供了有效的解决方案。本技术说明旨在详细阐述利用Python实现中华古诗词知识图谱可视化的技术流程和方法。

二、技术目标

通过Python技术，构建包含诗人、诗作、朝代、意象等实体的中华古诗词知识图谱，并利用可视化工具将其直观呈现，使用户能够清晰地了解古诗词中各实体之间的关系，促进古诗词的学习、研究和文化传承。

三、技术流程

（一）数据采集

数据源选择：从权威的诗词网站（如古诗文网、诗词名句网等）、古籍数据库（如中国基本古籍库）获取古诗词数据。这些数据源包含了丰富的诗词原文、作者信息、注释赏析等内容。
爬虫技术实现：使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML内容。例如：

python

	`import requests`
	`url = 'https://www.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx'`
	`response = requests.get(url)`
	`html_content = response.text`

网页解析：利用BeautifulSoup或lxml库解析HTML内容，提取所需的诗词信息。以BeautifulSoup为例：

python

	`from bs4 import BeautifulSoup`
	`soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')`
	`# 示例：提取诗词标题`
	`titles = soup.find_all('h1', class_='contson')`
	`for title in titles:`
	`print(title.get_text())`

数据存储：将采集到的数据存储到本地文件（如CSV、JSON格式）或数据库（如MySQL、MongoDB）中，以便后续处理。

（二）数据预处理

文本清洗：去除HTML标签、特殊字符、多余的空格等噪声数据。可以使用正则表达式进行清洗，例如：

python

	`import re`
	`text = "<p>这是一首诗。</p>"`
	`clean_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)`
	`print(clean_text) # 输出：这是一首诗。`

分词处理：使用jieba分词库对诗词文本进行分词，将句子分割成一个个词语。

python

	`import jieba`
	`sentence = "床前明月光，疑是地上霜。"`
	`seg_list = jieba.lcut(sentence)`
	`print(seg_list) # 输出：['床前', '明月', '光，', '疑是', '地上', '霜。']`

停用词过滤：加载停用词表，去除分词结果中的无意义词汇（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 in seg_list if word not in stopwords]`
	`print(filtered_words) # 输出过滤后的词语列表`

（三）知识图谱构建

实体识别：采用基于规则和机器学习相结合的方法识别诗词中的实体，如诗人、诗作、朝代等。例如，通过定义规则“[朝代]+[诗人]+[作品]”来识别相关实体。
关系抽取：分析诗词文本和相关信息，抽取实体之间的关系。例如，从“李白创作了《静夜思》”这句话中，可以抽取“李白 - 创作 - 《静夜思》”的关系。
图数据库存储：选择Neo4j图数据库来存储知识图谱。使用py2neo库与Neo4j进行交互，将实体和关系存储到数据库中。

python

	`from py2neo import Graph, Node, Relationship`
	`# 连接Neo4j数据库`
	`graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))`
	`# 创建节点`
	`poet = Node("Poet", name="李白", dynasty="唐朝")`
	`poem = Node("Poem", title="静夜思")`
	`# 创建关系`
	`create_relation = Relationship(poet, "CREATE", poem)`
	`# 将节点和关系添加到图数据库`
	`graph.create(poet)`
	`graph.create(poem)`
	`graph.create(create_relation)`

（四）可视化展示

可视化工具选择：使用D3.js或ECharts等可视化库将知识图谱以图形化的方式展示出来。这里以ECharts为例，结合Flask框架实现Web可视化。
Flask应用搭建：创建一个简单的Flask应用，用于提供可视化页面。

python

	`from flask import Flask, render_template`
	`app = Flask(__name__)`
	`@app.route('/')`
	`def index():`
	`return render_template('index.html')`
	`if __name__ == '__main__':`
	`app.run(debug=True)`

ECharts配置：在index.html文件中，引入ECharts库，并配置知识图谱的可视化选项。

html

	`<!DOCTYPE html>`
	`<html>`
	`<head>`
	`<meta charset="utf-8">`
	`<title>中华古诗词知识图谱</title>`
	`<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.3/dist/echarts.min.js"></script>`
	`</head>`
	`<body>`
	`<div id="main" style="width: 800px;height:600px;"></div>`
	`<script type="text/javascript">`
	`var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));`
	`var option = {`
	`title: {`
	`text: '中华古诗词知识图谱'`
	`},`
	`tooltip: {},`
	`legend: {`
	`data: ['诗人', '诗作']`
	`},`
	`series: [{`
	`type: 'graph',`
	`layout: 'force',`
	`data: [`
	`{name: '李白', category: 0, symbolSize: 30},`
	`{name: '静夜思', category: 1, symbolSize: 20}`
	`],`
	`links: [`
	`{source: '李白', target: '静夜思'}`
	`],`
	`categories: [`
	`{name: '诗人'},`
	`{name: '诗作'}`
	`],`
	`roam: true,`
	`label: {`
	`show: true`
	`},`
	`force: {`
	`repulsion: 100`
	`}`
	`}]`
	`};`
	`myChart.setOption(option);`
	`</script>`
	`</body>`
	`</html>`