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

任务书：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析系统开发

一、任务背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、地理、情感和艺术价值。然而，传统诗词研究依赖人工解读，存在效率低、主观性强等问题。随着自然语言处理（NLP）、知识图谱和可视化技术的发展，利用计算机辅助诗词分析成为可能。本任务旨在开发一个基于Python的古诗词知识图谱构建与情感分析系统，实现诗词数据的结构化存储、情感挖掘和可视化展示，为诗词研究、教育和文化传播提供技术支持。

二、任务目标

1. 构建古诗词知识图谱：整合诗人、朝代、地名、意象等实体及其关系，形成结构化知识库。
2. 实现诗词情感分析：开发情感分类模型，识别诗词中的喜、怒、哀、乐等情感倾向。
3. 开发可视化系统：设计交互式界面，展示诗词时空分布、情感热力图和意象关联网络。
4. 验证系统有效性：通过实验评估知识图谱的准确性和情感分析模型的性能。

三、任务内容

1. 数据采集与预处理

• 数据来源：
  • 《全唐诗》《全宋词》《诗经》等古籍数字化文本
  • 诗词相关数据库（如“中国哲学书电子化计划”“搜韵网”）
• 数据清洗：
  • 去除重复、错误数据
  • 统一诗词格式（如标点、繁简转换）
  • 分词与词性标注（使用jieba、HanLP等工具）

2. 古诗词知识图谱构建

• 实体识别：
  • 识别诗人、朝代、地名、意象（如“月”“柳”“酒”）等实体
  • 采用BiLSTM-CRF模型进行序列标注
• 关系抽取：
  • 提取创作关系（诗人→作品）、地域关联（地名→诗词）、意象情感关联（意象→情感）
  • 使用规则匹配与深度学习结合的方法
• 知识存储：
  • 采用Neo4j图数据库存储知识图谱
  • 设计实体-关系-实体（ER）模型

3. 古诗词情感分析

• 情感词典构建：
  • 扩展《汉语情感词典》，加入古典诗词专用词汇（如“断肠”“孤雁”）
  • 标注词汇情感极性（积极/消极）及强度（1-5分）
• 深度学习模型：
  • 基于BERT预训练模型进行微调，适应诗词语言风格
  • 引入Attention机制捕捉关键情感词
• 多维度分析：
  • 分类情感（喜、怒、哀、乐）
  • 回归分析情感强度

4. 可视化系统开发

• 技术选型：
  • 前端：D3.js（力导向图、热力图）、ECharts（折线图、词云）
  • 后端：Flask（API接口）、PyNeo4j（图数据库交互）
• 可视化功能：
  • 时空可视化：诗人活动轨迹与朝代分布地图
  • 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
  • 情感趋势：朝代/诗人情感变化曲线

5. 系统测试与优化

• 功能测试：
  • 验证知识图谱查询、情感分析准确率
  • 检查可视化交互流畅性
• 性能优化：
  • 优化图数据库查询效率
  • 压缩前端资源，提升加载速度

四、任务分工

成员	职责
张三	数据采集、知识图谱构建
李四	情感分析模型开发
王五	可视化系统设计与实现
赵六	系统测试与文档编写

五、时间计划

阶段	时间	任务
数据采集与清洗	第1-2周	完成诗词数据收集与预处理
知识图谱构建	第3-5周	实体识别、关系抽取、图数据库存储
情感分析开发	第6-8周	情感词典构建、BERT模型训练
可视化开发	第9-11周	前端界面设计、交互功能实现
系统测试与优化	第12周	功能测试、性能调优、文档撰写

六、预期成果

1. 知识图谱：包含10万+实体、50万+关系的诗词知识库
2. 情感分析模型：在测试集上达到85%+准确率
3. 可视化系统：支持诗词时空分布、情感热力图、意象网络展示
4. 技术文档：系统设计报告、用户手册、源代码

七、资源需求

• 硬件：服务器（4核8G内存，NVIDIA GPU）
• 软件：Python 3.8+、Neo4j 4.4、PyTorch 1.12、D3.js 7.0
• 数据：古籍数字化文本、诗词标注数据集

八、风险评估与应对

风险	应对措施
数据质量差（OCR错误）	采用BERT纠错模型 + 人工校验
模型泛化能力不足	引入领域自适应技术（DANN）
可视化渲染卡顿	采用WebGL加速 + 数据分块加载

九、验收标准

1. 知识图谱查询响应时间 < 1秒
2. 情感分析F1值 ≥ 0.85
3. 可视化系统支持Chrome/Firefox/Edge兼容
4. 用户满意度调查得分 ≥ 4分（5分制）

任务负责人：XXX
日期：2023年XX月XX日

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本任务书明确了基于Python的古诗词知识图谱与情感分析系统的开发目标、内容、分工及验收标准，为项目实施提供了详细指导。

运行截图

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