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 2025-06-29 18:18:54 发布

B站计算机毕业设计大学

最新推荐文章于 2025-06-29 18:18:54 发布

阅读量927

点赞数 14

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：大数据毕业设计文章标签：人工智能课程设计知识图谱 hadoop 大数据 python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/148783452

大数据毕业设计专栏收录该内容

2932 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

中华古诗词作为中华民族传统文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化、情感和审美价值。然而，随着时代的变迁，古诗词的传承与传播面临着诸多挑战。传统的古诗词学习方式多以纸质书籍为主，学习者需要花费大量时间和精力去理解和记忆诗词的背景、作者、意象等知识，且难以形成系统的知识体系。

近年来，随着信息技术的飞速发展，知识图谱和可视化技术逐渐成为信息处理和展示的重要手段。知识图谱能够将分散的知识进行整合和关联，形成结构化的知识网络；可视化技术则可以将复杂的数据以直观的图形方式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析数据。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据处理、知识图谱构建和可视化方面具有广泛的应用。

（二）选题意义

文化传承意义：通过构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，可以将古诗词中的丰富知识以更加直观、生动的方式呈现出来，有助于激发人们对古诗词的兴趣，促进中华优秀传统文化的传承和弘扬。
教育意义：为古诗词教育提供新的教学工具和方法。学生可以通过可视化的知识图谱快速了解古诗词的相关知识，加深对诗词的理解和记忆，提高学习效率。
学术研究意义：为古诗词研究提供数据支持和可视化分析手段。研究人员可以利用知识图谱和可视化技术对古诗词进行深入挖掘和分析，发现诗词之间的关联和规律，推动古诗词研究的深入发展。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

在国外，知识图谱和可视化技术在多个领域得到了广泛应用。例如，在生物医学领域，研究人员利用知识图谱整合基因、蛋白质、疾病等生物医学数据，并通过可视化技术展示数据之间的关系，为疾病诊断和治疗提供了有力支持。在语义网领域，知识图谱是实现语义互操作和信息共享的重要技术手段。然而，针对中华古诗词的知识图谱构建和可视化研究相对较少。

（二）国内研究现状

国内在古诗词数字化和可视化方面已经取得了一定的研究成果。一些学者和机构通过建立古诗词数据库，对古诗词进行分类、标注和检索。同时，也有一些研究尝试利用可视化技术展示古诗词的意象、情感等特征。但目前的研究大多集中在单一方面的可视化展示，缺乏对古诗词知识的全面整合和系统展示。基于Python构建中华古诗词知识图谱并进行可视化研究还处于起步阶段，具有较大的研究空间。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

本研究旨在利用Python技术构建中华古诗词知识图谱，并通过可视化技术将知识图谱中的信息以直观的图形方式呈现出来，实现中华古诗词知识的系统展示和交互式探索。

（二）研究内容

中华古诗词数据收集与预处理
- 收集不同朝代、不同风格的中华古诗词文本数据，以及相关的作者信息、创作背景、注释赏析等数据。
- 对收集到的数据进行清洗、去重、分词、词性标注等预处理操作，为后续的知识图谱构建提供高质量的数据。
中华古诗词知识图谱构建
- 确定知识图谱的实体类型和关系类型，如诗词实体、作者实体、朝代实体、意象实体等，以及它们之间的关系，如创作关系、包含关系、引用关系等。
- 利用Python中的自然语言处理技术和图数据库（如Neo4j）构建中华古诗词知识图谱，将预处理后的数据存储到知识图谱中。
中华古诗词知识图谱可视化
- 选择合适的可视化工具（如Pyecharts、D3.js等），基于构建好的知识图谱进行可视化设计。
- 实现多种可视化效果，如诗词网络图、作者关系图、意象分布图等，用户可以通过交互式操作对知识图谱进行探索和分析。
系统实现与测试
- 开发一个基于Web的中华古诗词知识图谱可视化系统，实现用户注册登录、诗词查询、知识图谱展示、交互式探索等功能。
- 对系统进行功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可用性。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

文献研究法：查阅国内外相关文献，了解知识图谱和可视化技术在古诗词领域的研究现状和发展趋势，为研究提供理论支持。
数据挖掘法：利用Python中的数据挖掘工具和算法，对收集到的古诗词数据进行预处理和特征提取，为知识图谱构建提供数据基础。
系统开发法：采用前后端分离的开发模式，利用Python的Web框架（如Flask、Django）和前端技术（如HTML、CSS、JavaScript）开发中华古诗词知识图谱可视化系统。

（二）技术路线

数据收集与预处理阶段
- 使用网络爬虫技术从相关网站（如古诗文网、诗词名句网等）爬取古诗词数据。
- 利用Python的pandas、numpy等库对数据进行清洗和预处理。
知识图谱构建阶段
- 使用Python的jieba等库进行分词和词性标注。
- 利用Neo4j图数据库存储知识图谱数据，通过Cypher查询语言进行数据操作和管理。
可视化阶段
- 使用Pyecharts库生成各种可视化图表，并将其嵌入到Web页面中。
- 使用D3.js实现更复杂的交互式可视化效果。
系统开发与测试阶段
- 使用Flask框架搭建后端服务，处理用户请求和数据交互。
- 使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术开发用户界面，实现可视化展示和交互功能。
- 对系统进行功能测试和性能测试，修复发现的问题。

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

构建一个包含丰富中华古诗词知识的知识图谱，涵盖诗词、作者、朝代、意象等多个实体类型和关系类型。
开发一个基于Web的中华古诗词知识图谱可视化系统，用户可以通过该系统方便地查询和浏览古诗词知识，并进行交互式探索。
撰写一篇高质量的学术论文，总结研究成果和经验，为相关领域的研究提供参考。

（二）创新点

知识整合创新：将中华古诗词的文本内容、作者信息、创作背景、意象等多方面知识进行全面整合，构建一个系统、完整的知识图谱。
可视化技术创新：采用多种可视化技术和交互方式，直观地展示古诗词知识图谱中的信息，为用户提供更加丰富、便捷的知识探索体验。
应用场景创新：开发基于Web的可视化系统，打破了传统古诗词学习的时间和空间限制，方便用户随时随地学习和研究古诗词。

六、研究计划与进度安排

（一）研究计划

第1 - 2个月：完成文献调研，确定研究方案和技术路线。
第3 - 4个月：进行中华古诗词数据的收集与预处理工作。
第5 - 6个月：构建中华古诗词知识图谱，并进行初步的验证和优化。
第7 - 8个月：实现中华古诗词知识图谱的可视化，开发可视化系统。
第9 - 10个月：对系统进行功能测试和性能测试，修复发现的问题。
第11 - 12个月：撰写学术论文，总结研究成果，准备论文答辩。

（二）进度安排

阶段	时间	主要任务
第一阶段	第1 - 2个月	查阅相关文献，了解研究现状；确定研究目标、内容和方法；制定研究计划和技术路线。
第二阶段	第3 - 4个月	使用网络爬虫技术收集古诗词数据；对数据进行清洗、去重、分词、词性标注等预处理操作。
第三阶段	第5 - 6个月	确定知识图谱的实体类型和关系类型；利用Python和Neo4j构建中华古诗词知识图谱；对知识图谱进行验证和优化。
第四阶段	第7 - 8个月	选择可视化工具，设计可视化方案；实现多种可视化效果；开发基于Web的可视化系统。
第五阶段	第9 - 10个月	对系统进行功能测试和性能测试；收集用户反馈，对系统进行优化和改进。
第六阶段	第11 - 12个月	撰写学术论文；准备论文答辩材料；进行论文答辩。