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与古诗词情感分析技术说明

一、引言

中华古诗词是中华民族文化的璀璨明珠，承载着深厚的历史底蕴与情感内涵。随着信息技术的蓬勃发展，利用Python技术对中华古诗词进行知识图谱构建、可视化展示以及情感分析，有助于深入挖掘古诗词的价值，促进其传承与传播。本技术说明将详细阐述利用Python实现中华古诗词知识图谱可视化与情感分析的关键技术与方法。

二、技术架构概述

整个技术流程主要分为数据收集与预处理、知识图谱构建、可视化实现以及情感分析四个部分。数据收集与预处理为后续环节提供高质量的数据基础；知识图谱构建将古诗词中的实体和关系以结构化的方式存储；可视化实现将知识图谱以直观的图形方式展示；情感分析则挖掘古诗词中蕴含的情感倾向。

三、数据收集与预处理

（一）数据收集

1. 网络爬虫技术：使用Python的requests库发送HTTP请求，获取诗词网站（如古诗文网、诗词吾爱等）的网页内容。例如，以下代码用于获取古诗文网某一诗词页面的HTML内容：

python

	import requests
	url = 'https://so.gushiwen.cn/shiwenv_xxxx.aspx' # 替换为实际诗词页面URL
	headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 设置请求头，模拟浏览器访问
	response = requests.get(url, headers=headers)
	html_content = response.text

1. 数据解析：利用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取诗词文本、诗人信息、创作年代、注释等关键数据。示例代码如下：

python

	from bs4 import BeautifulSoup
	soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
	poem_text = soup.find('div', class_='contson').get_text(strip=True) # 获取诗词文本
	author = soup.find('a', class_='source').get_text(strip=True).split('：')[-1] # 获取诗人信息

1. 数据存储：将收集到的数据存储到数据库（如MySQL）或文件中，以便后续处理。

（二）数据预处理

1. 文本清洗：去除文本中的HTML标签、特殊字符、多余的空格等。可以使用正则表达式进行清洗，例如：

python

	import re
	cleaned_text = re.sub(r'<[^>]+>', '', poem_text) # 去除HTML标签
	cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', cleaned_text) # 去除特殊字符

1. 分词处理：使用jieba库对诗词文本进行分词，将连续的文本切分成有语义或语法意义的词汇单元。示例代码如下：

python

	import jieba
	seg_list = jieba.lcut(cleaned_text)

1. 去停用词：加载停用词表，去除分词结果中的停用词，以减少噪声数据。

四、知识图谱构建

（一）实体与关系定义

1. 实体类型：确定知识图谱中的实体类型，如诗人、诗词作品、朝代、意象等。
2. 关系类型：定义实体之间的关系，如诗人创作诗词作品、诗词作品属于某个朝代、诗词中包含特定意象等。

（二）知识图谱存储

1. 选择存储方式：采用Neo4j图数据库存储知识图谱，Neo4j具有高效的图数据存储和查询能力。
2. 数据导入：使用py2neo库将预处理后的数据导入Neo4j数据库。以下是一个简单的数据导入示例：

python

	from py2neo import Graph, Node, Relationship
	# 连接Neo4j数据库
	graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))
	# 创建诗人节点
	author_node = Node("Author", name=author)
	graph.create(author_node)
	# 创建诗词作品节点
	poem_node = Node("Poem", title="诗词标题", content="诗词内容")
	graph.create(poem_node)
	# 创建创作关系
	create_relation = Relationship(author_node, "CREATE", poem_node)
	graph.create(create_relation)

五、可视化实现

（一）可视化库选择

选择pyvis库进行知识图谱的可视化展示，pyvis基于vis.js，能够生成交互式的网络图。

（二）可视化代码实现

1. 从Neo4j提取数据：使用Cypher查询语言从Neo4j数据库中提取实体和关系数据。

python

	query = """
	MATCH (n)-[r]->(m)
	RETURN n, r, m
	"""
	results = graph.run(query).data()

1. 构建可视化网络：将提取的数据转换为pyvis可识别的格式，并构建可视化网络。

python

	from pyvis.network import Network
	net = Network(notebook=True, height="750px", width="100%")
	# 添加节点
	nodes = set()
	for result in results:
	nodes.add(result['n']['name'])
	nodes.add(result['m']['name'])
	for node in nodes:
	net.add_node(node, title=node)
	# 添加边
	for result in results:
	net.add_edge(result['n']['name'], result['m']['name'], title=result['r'].type)
	# 生成可视化图形
	net.show("poem_knowledge_graph.html")

六、古诗词情感分析

（一）基于词典的情感分析

1. 构建情感词典：收集古诗词中常见的情感词汇，并为每个词汇标注情感极性（积极、消极、中性）和情感强度。
2. 情感计算：遍历分词后的诗词文本，统计情感词汇的出现次数和情感强度，计算整首诗词的情感得分。示例代码如下：

python

	# 假设有一个情感词典 sentiment_dict，格式为 {词汇: (情感极性, 情感强度)}
	sentiment_dict = {'快乐': ('积极', 2), '悲伤': ('消极', 3), ...}
	sentiment_score = 0
	for word in seg_list:
	if word in sentiment_dict:
	polarity, intensity = sentiment_dict[word]
	if polarity == '积极':
	sentiment_score += intensity
	elif polarity == '消极':
	sentiment_score -= intensity
	# 根据情感得分判断情感倾向
	if sentiment_score > 0:
	print("积极情感")
	elif sentiment_score < 0:
	print("消极情感")
	else:
	print("中性情感")

（二）基于深度学习的情感分析

1. 数据标注：对收集到的古诗词数据进行情感标注，构建情感分析数据集。
2. 模型选择与训练：使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）构建情感分析模型，如LSTM、BERT等。以BERT为例，可以使用transformers库进行模型加载和训练。

python

	from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
	import torch
	# 加载预训练的BERT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
	# 准备训练数据
	train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=128)
	train_labels = torch.tensor(train_labels)
	# 定义训练参数
	training_args = TrainingArguments(
	output_dir='./results',
	num_train_epochs=3,
	per_device_train_batch_size=16,
	save_steps=10_000,
	save_total_limit=2,
	)
	# 创建Trainer并训练模型
	trainer = Trainer(
	model=model,
	args=training_args,
	train_dataset=torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor(train_encodings['input_ids']),
	torch.tensor(train_encodings['attention_mask']),
	train_labels),
	)
	trainer.train()

1. 模型评估与应用：使用测试集评估模型的性能，并将训练好的模型应用于新的古诗词情感分析任务。

七、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关键技术与方法。通过数据收集与预处理、知识图谱构建、可视化实现以及情感分析等环节，能够深入挖掘古诗词中的信息和情感内涵，为古诗词的研究、教学与传播提供有力支持。在实际应用中，可以根据具体需求对技术方案进行优化和调整，以提高系统的性能和效果。

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