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传统文化的璀璨明珠，蕴含着丰富的历史、文化、情感与美学价值。然而，传统的学习和欣赏方式往往局限于文本阅读，难以直观地展现古诗词之间的内在关联以及背后复杂的文化脉络。利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化，能够以直观、交互的方式呈现古诗词中的实体（如诗人、诗词作品、意象等）及其关系，帮助用户更深入地理解古诗词的结构和内涵，促进中华优秀传统文化的传承与弘扬。

二、技术架构

（一）数据采集层

1. 网络爬虫：使用Python的requests库发送HTTP请求，获取诗词网站、古籍数据库等网页内容。例如，通过requests.get(url)获取网页的HTML代码。
2. 网页解析：借助BeautifulSoup或lxml库解析HTML代码，提取所需数据。如使用BeautifulSoup的find_all()方法查找特定的HTML标签，获取诗词文本、作者、创作时间等信息。
3. 数据存储：将采集到的数据以结构化的方式存储，如使用pandas库将数据保存为CSV文件，或直接存储到数据库中，如MySQL、MongoDB等。

（二）数据处理层

1. 数据清洗：去除重复、错误和不完整的数据。例如，使用pandas的drop_duplicates()方法删除重复行，通过正则表达式清理文本中的特殊字符。
2. 分词与词性标注：利用jieba库对古诗词文本进行分词，并使用jieba.posseg模块进行词性标注，为后续的实体识别和关系抽取做准备。
3. 实体识别：采用规则匹配和基于机器学习的方法识别实体。规则匹配可根据预定义的规则，如“人名 + 创作 + 诗词名”的模式识别诗人和诗作实体；基于机器学习的方法可使用sklearn库中的分类算法，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。
4. 关系抽取：通过依存句法分析获取词语之间的语法关系，进而抽取出实体之间的关系。例如，使用pyltp库进行依存句法分析，根据分析结果判断“诗人 - 作品”“作品 - 朝代”等关系。

（三）知识图谱构建层

1. 图数据库选择：选用Neo4j图数据库作为知识图谱的存储方式。Neo4j具有高效的图数据存储和查询能力，适合存储和查询实体及其关系。
2. 数据导入：使用py2neo库将处理后的数据导入到Neo4j图数据库中。通过创建节点和关系，构建完整的古诗词知识图谱。例如，使用py2neo的Node和Relationship类创建节点和关系，并使用Graph对象的create()方法将它们添加到数据库中。

（四）可视化层

1. 可视化库选择：使用Pyvis或D3.js（通过pyecharts封装）等可视化库进行知识图谱的可视化展示。
2. 数据提取与处理：从Neo4j图数据库中提取需要可视化的数据，使用py2neo的查询功能获取节点和关系信息，并将其转换为可视化库所需的数据格式。
3. 可视化设计：设计可视化的布局和样式，如采用力导向布局展示实体间的关系，设置不同的颜色、形状和大小来区分实体类型和关系强度。通过调用可视化库的API，实现图形的绘制和交互功能，如点击节点显示详细信息、缩放和拖动图形等。

三、关键技术实现

（一）数据采集示例代码

python

	import requests
	from bs4 import BeautifulSoup
	import pandas as pd
	# 目标网页URL
	url = 'https://example.com/poems'
	# 发送HTTP请求
	response = requests.get(url)
	response.encoding = 'utf-8' # 设置编码
	# 解析HTML
	soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
	# 提取诗词信息
	poems = []
	for item in soup.find_all('div', class_='poem-item'):
	title = item.find('h2').text.strip()
	author = item.find('span', class_='author').text.strip()
	content = item.find('div', class_='content').text.strip()
	poems.append({'title': title, 'author': author, 'content': content})
	# 保存为CSV文件
	df = pd.DataFrame(poems)
	df.to_csv('poems.csv', index=False)

（二）实体识别示例代码（基于规则匹配）

python

	import jieba
	import re
	# 预定义诗人列表
	poets = ['李白', '杜甫', '苏轼', '李清照']
	# 诗词文本
	poem_text = "床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。——李白"
	# 分词
	words = jieba.lcut(poem_text)
	# 实体识别
	poet = None
	for i in range(len(words)):
	if words[i] in poets:
	# 检查前后是否有创作相关的词汇
	if i > 0 and re.match(r'[——\-]', words[i - 1]):
	poet = words[i]
	break
	print(f"识别到的诗人：{poet}")

（三）知识图谱构建与可视化示例代码（使用Pyvis）

python

	from pyvis.network import Network
	import py2neo
	# 连接Neo4j数据库
	graph = py2neo.Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))
	# 查询节点和关系
	query = """
	MATCH (n)-[r]->(m)
	RETURN n, r, m
	LIMIT 100
	"""
	result = graph.run(query)
	# 创建网络图
	net = Network(height="750px", width="100%", directed=True)
	# 添加节点和关系
	nodes = set()
	for record in result:
	source_node = record["n"]
	target_node = record["m"]
	relation = record["r"]
	# 添加节点
	if source_node not in nodes:
	net.add_node(source_node.identity, label=source_node["name"], title=str(source_node.labels))
	nodes.add(source_node)
	if target_node not in nodes:
	net.add_node(target_node.identity, label=target_node["name"], title=str(target_node.labels))
	nodes.add(target_node)
	# 添加关系
	net.add_edge(source_node.identity, target_node.identity, label=relation.type)
	# 生成可视化图形
	net.show("chinese_poetry_knowledge_graph.html")

四、系统优势

（一）直观展示

通过可视化技术，将复杂的古诗词知识以直观的图形方式呈现，用户可以清晰地看到诗人、诗词作品、意象等实体之间的关系，有助于快速理解古诗词的结构和内涵。

（二）交互性强

用户可以通过点击节点、缩放和拖动图形等交互操作，深入了解古诗词的详细信息，如查看诗人的生平经历、诗词的注释赏析等，提高了用户的学习体验和参与度。

（三）可扩展性

系统采用模块化设计，数据采集、处理、知识图谱构建和可视化等模块相互独立，便于进行功能扩展和维护。例如，可以方便地添加新的数据源、改进实体识别和关系抽取算法，或优化可视化效果。

五、应用场景

（一）古诗词教学

教师可以利用该系统辅助教学，通过直观的可视化展示，帮助学生更好地理解古诗词的创作背景、诗人之间的关系以及诗词中的意象运用，提高教学效果。

（二）古诗词研究

研究人员可以利用该系统对古诗词进行深入分析，挖掘诗词之间的潜在关联，研究不同朝代、不同诗人的创作风格和特点，为古诗词研究提供新的视角和方法。

（三）文化传播

将可视化结果发布到互联网上，让更多的人了解和欣赏中华古诗词，促进中华优秀传统文化的传播和弘扬。

六、总结

本文介绍了利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化的技术架构、关键技术实现、系统优势和应用场景。通过该系统，用户可以更直观、深入地了解中华古诗词的知识和文化内涵，为古诗词的教学、研究和文化传播提供了有力的支持。未来，可以进一步优化系统的性能和功能，如提高数据采集的效率、改进实体识别和关系抽取的准确性、增加更多的交互功能等，以满足不同用户的需求。

运行截图

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