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 2025-12-06 10:12:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布 · 1k 阅读

28 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #python #大数据 #机器学习 #毕业设计

大数据毕业设计专栏收录该内容

6041 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与古诗词情感分析

摘要：中华古诗词作为中华民族文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化与情感内涵。随着信息技术的飞速发展，利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，同时开展情感分析，成为传承和弘扬古诗词文化的重要途径。本文综述了Python在中华古诗词知识图谱构建、可视化展示以及情感分析方面的研究现状、关键技术、应用成果及面临的挑战，旨在为相关领域的研究提供参考，推动古诗词数字化处理与智能化应用的进一步发展。

关键词：Python；中华古诗词；知识图谱；可视化；情感分析

一、引言

中华古诗词历经千年沉淀，记录了不同历史时期的社会风貌、人文思想与情感变迁，是中华民族传统文化的重要载体。然而，随着时代的发展，大量古诗词作品分散在各种古籍、文献中，普通读者难以全面、系统地了解和学习。传统的阅读和教学方式也难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求，古诗词的传承与传播面临诸多挑战。

Python作为一种功能强大且应用广泛的编程语言，在数据处理、自然语言处理、机器学习和可视化等方面具有显著优势。借助Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，能够直观地呈现古诗词中的实体及其关系，帮助用户更深入地理解古诗词的结构和内涵；开展情感分析则可以挖掘古诗词中蕴含的情感信息，为古诗词的欣赏、教学和研究提供新的视角。

二、研究现状

（一）知识图谱构建

国内学者在古诗词知识图谱构建方面取得了一定进展。一些研究利用自然语言处理技术对古诗词进行分词、词性标注、实体识别等处理，提取出诗词中的关键信息，进而构建知识图谱。例如，基于预处理后的数据，利用Neo4j等图数据库构建古诗词的知识图谱，图谱中的节点包括诗人、诗作、朝代、类别等，边表示节点之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代等。通过规则匹配和基于机器学习的关系抽取方法，进一步提高关系抽取的准确性，例如对于“李白创作了《静夜思》”这一文本，通过依存句法分析可以确定“李白”是主语，“创作了”是谓语，“《静夜思》”是宾语，从而抽取出“诗人 - 作品”关系。

（二）可视化研究

在古诗词可视化研究方面，利用D3.js、ECharts等前端可视化库，将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。用户可以通过点击节点或边，查看相关诗人或诗作的信息，深入了解古诗词的结构和关系。这种可视化方式不仅有助于研究人员和爱好者更方便地查询和浏览古诗词信息，还能揭示诗人与诗作之间的关联，为古诗词的研究和教学提供了有力的支持。例如，在教学场景中，教师可以通过知识图谱直观地展示某一诗人的创作历程和风格特点，帮助学生更好地理解古诗词。

（三）情感分析

国内学者在古诗词情感分析方面进行了大量研究。一些研究利用自然语言处理技术和机器学习算法，对古诗词进行情感倾向判断，如基于词典的方法、机器学习算法等。例如，利用SnowNLP库对古诗词进行情感分析，通过调用该库，分析诗句的情感倾向，值的范围在0到1之间，通常小于0.5代表消极情感，超过0.5则代表积极情感。此外，还有研究构建专门针对古诗词的情感词典，提高情感分析的准确性。然而，由于古诗词的语言风格和意象表达具有特殊性，情感分析仍面临一定挑战，如准确率和召回率的提升、对复杂情感的识别等。

三、关键技术

（一）数据采集与预处理

1. 数据采集

从经典诗词集（如《唐诗三百首》《宋词三百首》）、网络诗词平台（如古诗文网、中华诗词库）等多渠道收集中华古诗词数据。数据内容包括诗词原文、作者信息、创作背景、注释赏析等。可以利用Python的requests和BeautifulSoup库，从互联网上的诗词网站和古籍数据库中爬取古诗词数据。例如，通过分析网页结构，使用BeautifulSoup库解析HTML，提取诗词原文、作者、朝代、注释等关键信息。部分诗词数据平台提供API接口，可通过requests库按照接口规范发送请求，获取结构化的诗词数据。

2. 数据清洗

对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如HTML标签、特殊字符、重复内容等。使用正则表达式（re模块）进行模式匹配和替换，确保数据格式统一。例如，将诗词文本中的换行符、空格等进行规范化处理。

3. 分词与词性标注

采用jieba分词库对诗词文本进行分词，并结合自定义词典和停用词表，去除无意义的停用词。同时，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提供基础。

（二）知识图谱构建

1. 实体识别

通过自然语言处理技术，对古诗词文本进行分词、词性标注和命名实体识别，提取出诗词中的关键实体，如诗人、诗作、朝代、意象等。可以采用基于规则的方法，根据古诗词的特点和语言规律，定义一系列规则来识别实体。例如，通过“朝代 + 人名”的模式识别诗人实体，通过“诗名 + 诗体”的模式识别诗作实体。也可以使用基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、决策树、条件随机场（CRF）等，利用预处理后的标注数据集训练模型进行实体识别。以CRF为例，利用sklearn_crfsuite库实现模型的训练和预测，将分词和词性标注结果作为特征，提高实体识别的准确性。还可以采用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）等模型进行实体识别。

2. 关系抽取

在识别出实体的基础上，挖掘实体之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代、诗作中包含特定意象等。关系抽取可以采用规则匹配和基于机器学习的方法。规则匹配方法通过预先定义的关系规则，从文本中抽取实体关系。基于机器学习的方法则利用训练数据集，训练关系分类模型，自动识别实体之间的关系。例如，将关系抽取看作一个分类问题，使用标注数据集训练分类模型，可以选择支持向量机、随机森林等算法。以支持向量机为例，将实体对及其上下文信息作为特征，训练模型判断实体对之间是否存在特定关系。也可以利用深度学习模型学习文本中的语义表示，进行关系抽取，如使用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等模型。

3. 图谱存储

选择Neo4j图数据库进行知识图谱的存储。使用py2neo库作为Python与Neo4j的交互接口，通过定义节点和边的属性，将实体和关系数据导入到Neo4j数据库中。例如，定义诗人节点包含姓名、朝代、生平事迹等属性，诗作节点包含诗名、原文、创作时间等属性，“诗人 - 作品”关系包含创作时间等属性。

（三）可视化展示

1. D3.js可视化

D3.js是一个基于数据驱动文档的JavaScript库，能够创建高度定制化的可视化图表。通过定义节点和边的样式、布局方式等，D3.js可以将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。数据绑定方面，将Neo4j中的知识图谱数据转换为D3.js可处理的JSON格式，使用D3.js的数据绑定功能，将数据与图形元素（如节点、边）进行关联。布局算法上，选择合适的布局算法（如力导向布局、圆形布局、层次布局等）来确定节点和边的位置。力导向布局能够模拟节点之间的引力作用，使节点分布更加均匀、合理。图形渲染方面，使用D3.js的SVG（可缩放矢量图形）功能绘制节点和边，并设置节点的颜色、大小、形状，边的粗细、颜色等样式。同时，添加交互功能，如鼠标悬停显示节点和边的详细信息，点击节点展开或收缩相关子图等。

2. ECharts可视化

ECharts提供了丰富的可视化图表类型和交互功能，方便用户进行数据探索和分析。在古诗词知识图谱可视化中，ECharts可以结合力导向布局、圆形布局等方式展示不同节点和关系。数据加载与展示方面，将知识图谱数据转换为ECharts所需的数据格式，通过setOption方法将数据加载到图表中。例如，在关系图中，定义节点和边的数据数组，设置节点的名称、类别、符号大小，边的源节点、目标节点、关系类型等属性。交互功能实现上，利用ECharts的交互事件（如点击事件、鼠标悬停事件）实现用户与图表的交互。例如，点击节点时，通过AJAX请求从后端获取该节点的详细信息，并在图表旁边展示；鼠标悬停在边上时，显示关系的详细描述。

（四）情感分析

1. 基于词典的方法

构建专门针对古诗词的情感词典，对古诗词中的情感词汇进行标注和分类，然后根据词汇的情感极性计算整首诗词的情感倾向。情感词典的构建需要综合考虑古诗词的语言特点和情感表达方式，对通用情感词典进行扩展和优化。例如，添加古诗词中特有的情感词汇，并标注其情感极性和强度。

2. 基于机器学习的方法

选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，利用标注好的数据集进行训练，学习古诗词情感分类的特征和模式。在训练过程中，需要提取古诗词文本的特征，如情感词、程度副词、否定词等，以及基于词向量（如Word2Vec、GloVe）的语义特征。

3. 基于深度学习的方法

深度学习模型如长短期记忆网络（LSTM）、双向编码器表示（BERT）等，能够更好地捕捉古诗词中的上下文信息和语义关系，提高情感分析的准确性。LSTM模型可以处理序列数据，有效解决传统机器学习方法在处理长序列文本时的梯度消失问题；BERT模型则通过在大规模文本语料上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和语义表示，在情感分析任务中表现出色。例如，利用BERT模型对古诗词进行情感分类，通过微调BERT模型的参数，使其适应古诗词的情感分析任务。

四、应用成果

（一）文化传承与教育创新

通过构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，成功地将大量的古诗词信息以图形化的方式呈现出来。用户可以通过简单的操作，快速获取所需的信息，提高了信息获取的效率和准确性。在教育领域，教师可以通过知识图谱直观地展示古诗词的相关信息，帮助学生更好地理解古诗词的背景、主题和情感内涵，激发学生的学习兴趣。例如，在教学《静夜思》时，教师可以通过知识图谱展示李白的生平经历、创作背景以及其他相关作品，让学生更全面地了解这首诗的创作意图和艺术价值。

（二）学术研究支持

情感分析可以帮助人们更好地理解古诗词中蕴含的情感，为文学研究领域提供了新的视角。研究人员可以通过情感分析发现古诗词情感表达的特点和规律，如不同朝代、不同诗人的情感倾向差异，以及情感在诗词中的演变过程等。此外，知识图谱的构建也为文学研究提供了丰富的数据资源，研究人员可以利用知识图谱挖掘诗人与诗作、诗作与主题之间的关联，发现新的研究视角和切入点。

（三）智能应用开发

基于古诗词知识图谱和情感分析技术，可以开发出一系列智能应用，如古诗词智能问答系统、古诗词推荐系统等。古诗词智能问答系统能够准确理解用户的问题，并在知识图谱中快速检索到相关信息，生成满意的答案。例如，用户输入“李白的代表作有哪些？”系统可以返回李白的著名诗作，并提供相关的诗词原文、注释赏析等信息。古诗词推荐系统则可以根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐符合其口味的古诗词作品，提高用户的阅读体验。

五、面临的挑战

（一）数据质量与标注难题

古诗词文本中存在大量的生僻字、古汉语词汇和语法结构，给数据采集和预处理带来了一定的难度。在数据采集过程中，可能会遇到网页结构复杂、数据格式不统一等问题，导致采集到的数据存在噪声和错误。在数据预处理阶段，分词和实体识别的准确性也受到古汉语词汇和语法结构的影响，可能会影响后续的知识图谱构建和情感分析效果。此外，情感标注需结合古诗词的语言特点，标注成本较高，且标注的准确性和一致性也面临挑战。

（二）模型泛化能力不足

现有模型在特定数据集上表现良好，但在跨朝代、跨诗人场景下泛化能力有限。例如，训练于唐诗的模型在分析宋词时可能表现不佳。古诗词的语言风格和情感表达在不同朝代和诗人之间存在差异，模型需要具备更强的适应性和泛化能力，以准确处理各种类型的古诗词。

（三）跨学科融合不足

古诗词研究需结合文学、历史、计算机等多学科知识，但目前跨学科合作较少，限制了研究的深度和广度。计算机领域的研究者可能对古诗词的文学和历史背景了解不足，而文学和历史领域的研究者可能对计算机技术掌握不够，导致在知识图谱构建、情感分析等研究中难以充分考虑古诗词的文化内涵和语言特点。

六、结论

Python在中华古诗词知识图谱构建、可视化展示以及情感分析方面已取得显著进展，为古诗词的研究、教学与普及提供了有力支持。通过构建知识图谱并进行可视化展示，能够直观呈现古诗词的结构与关系，帮助用户更好地理解古诗词的内涵；情感分析则可以挖掘古诗词中蕴含的情感信息，为古诗词的欣赏和研究提供新的视角。然而，数据质量、模型泛化能力和跨学科融合等问题仍需进一步解决。未来，应加强数据质量控制，提高情感标注的准确性和一致性；优化模型结构，提升模型的泛化能力；加强跨学科合作，充分发挥各学科的优势，推动Python在古诗词数字化领域的应用更加广泛和深入，为中华优秀传统文化的传承和弘扬做出更大的贡献。