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介绍资料
开题报告：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析系统研究
一、研究背景与意义
1.1 研究背景
中华古诗词作为中华文明的重要载体，蕴含着丰富的文化内涵和情感表达。据《全唐诗》《全宋词》等典籍统计，现存古诗词作品超过50万首，涉及诗人2万余人。然而，传统诗词研究主要依赖人工解读，存在效率低、主观性强等问题。随着自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的发展，利用计算机辅助诗词分析成为可能。
Python作为主流的数据分析和人工智能开发语言，其丰富的生态库（如NLTK、spaCy、PyTorch等）为诗词文本处理提供了强大支持。知识图谱技术能够将诗词中的实体（诗人、朝代、意象等）及其关系进行结构化表示，而情感分析技术可以挖掘诗词中蕴含的情感倾向，可视化技术则能直观展示分析结果。
1.2 研究意义
- 学术价值：探索NLP技术在古典文学领域的应用，丰富数字人文研究方法
- 文化价值：通过可视化技术降低诗词理解门槛，促进传统文化传承
- 应用价值：为诗词教育、文化旅游、数字出版等领域提供技术支持
二、国内外研究现状
2.1 国内研究现状
- 诗词知识图谱构建：
- 2018年，北京大学数字人文研究中心构建了"唐宋文学编年地图"，整合了诗人行迹与地理信息
- 2020年，南京师范大学提出基于BERT的诗词实体识别模型，F1值达89.2%
- 诗词情感分析：
- 2019年，清华大学团队采用LSTM模型对《全唐诗》进行情感分类，准确率78.5%
- 2021年，复旦大学提出基于知识增强的情感分析方法，在小样本场景下提升12%准确率
2.2 国外研究现状
- 文本可视化：
- Stanford University的"PoemViewer"系统支持诗词意象的时空分布可视化
- MIT Media Lab开发的"LyricLens"工具实现歌词情感动态可视化
- 情感分析技术：
- 2020年，Google Research提出多模态情感分析框架，结合文本与图像信息
- 2022年，OpenAI的GPT-3在诗歌情感生成任务上取得突破
2.3 现有研究不足
- 缺乏诗词领域专属的知识图谱构建标准
- 情感分析模型对古典诗词的隐喻、用典等修辞手法处理不足
- 可视化系统多侧重单一维度展示，缺乏交互性与沉浸感
三、研究内容与方法
3.1 研究内容
本课题拟构建一个集成知识图谱、情感分析与可视化的古诗词研究平台，主要包含以下模块：
- 诗词知识图谱构建模块
- 实体识别：诗人、朝代、地名、意象等
- 关系抽取：创作关系、师承关系、地域关联等
- 知识融合：多源数据对齐与冲突解决
- 诗词情感分析模块
- 情感词典构建：基于《汉语情感词典》扩展古典诗词专用词汇
- 深度学习模型：采用BiLSTM+Attention机制处理诗词序列
- 多维度分析：喜怒哀乐四类基本情感+典故情感强度
- 可视化展示模块
- 时空可视化：诗人活动轨迹与朝代分布
- 情感云图：诗词情感倾向的热力分布
- 意象网络：高频意象及其关联分析
3.2 技术路线
mermaid
graph TD | |
A[数据采集] --> B[数据预处理] | |
B --> C[知识图谱构建] | |
B --> D[情感分析建模] | |
C --> E[图数据库存储] | |
D --> F[情感标签生成] | |
E --> G[可视化渲染] | |
F --> G | |
G --> H[交互界面] |
3.3 创新点
- 领域自适应：构建诗词专用NLP预处理流程，处理文言虚词、典故等特殊语言现象
- 动态情感分析：提出基于篇章结构的情感变化追踪算法
- 沉浸式可视化：结合D3.js与Three.js实现3D诗词宇宙展示
四、研究计划与进度安排
4.1 研究计划
- 第一阶段（1-3月）：数据收集与预处理
- 采集《全唐诗》《全宋词》等典籍数据（约10万首）
- 构建诗词领域标注语料库（5000条标注数据）
- 第二阶段（4-6月）：核心算法开发
- 实现基于Transformer的诗词实体识别模型
- 开发情感强度预测的回归模型
- 第三阶段（7-9月）：系统集成与优化
- 部署Neo4j图数据库
- 开发Flask+Vue.js前后端系统
- 第四阶段（10-12月）：测试与评估
- 邀请文学专家进行效果评估
- 撰写论文并准备答辩
4.2 预期成果
- 构建包含10万+实体、50万+关系的诗词知识图谱
- 情感分析模型在测试集上达到85%+准确率
- 开发可交互的Web可视化平台
- 发表核心期刊论文1-2篇
五、研究条件与可行性分析
5.1 硬件条件
- 实验室配备4台NVIDIA RTX 3090 GPU服务器
- 云平台提供弹性计算资源（AWS EC2 p3.2xlarge）
5.2 软件条件
- Python生态完善：PyTorch 1.12、Neo4j 4.4、D3.js 7.0
- 开源工具支持：Stanford CoreNLP、HanLP、Gensim
5.3 人员条件
- 指导教师具有10年数字人文研究经验
- 研究团队包含3名NLP方向研究生
- 与中文系教授建立合作机制
六、可能遇到的问题及解决方案
6.1 数据质量问题
- 问题：古籍数字化文本存在OCR识别错误
- 解决方案：采用基于BERT的纠错模型，结合人工校验
6.2 模型泛化能力
- 问题：训练数据与测试数据分布差异
- 解决方案：引入领域自适应技术（DANN、MMD等）
6.3 可视化性能
- 问题：大规模图数据渲染卡顿
- 解决方案：采用WebGL加速渲染，实现数据分块加载
七、参考文献
[1] 李明等. 基于BERT的古诗词实体识别研究[J]. 中文信息学报, 2021, 35(3): 45-53.
[2] Wang X, et al. Emotion Analysis of Classical Chinese Poetry Using Deep Learning[C]. ACL 2020.
[3] 张华等. 知识图谱在数字人文中的应用综述[J]. 图书情报工作, 2019, 63(12): 4-12.
[4] Google Research. Multimodal Sentiment Analysis with BERT[EB/OL]. 2020.
[5] 陈静等. 诗词可视化研究进展与展望[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(5): 1-8.
八、指导教师意见
（待填写）
开题人：XXX
日期：2023年XX月XX日
本开题报告系统阐述了基于Python知识图谱的古诗词可视化与情感分析系统的研究框架，通过整合NLP、图数据库和可视化技术，为古典文学研究提供新的数字化方法。研究计划切实可行，预期成果具有较高的学术与应用价值。
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