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)

于 2025-07-09 09:58:59 发布
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分类专栏： 大数据毕业设计 文章标签： 人工智能 课程设计 python 大数据 知识图谱 毕业设计 爬虫
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介绍资料

以下是一篇关于《Python知识图谱中华古诗词可视化》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：Python知识图谱中华古诗词可视化研究

一、研究背景与意义

  1. 背景
    • 文化价值：中华古诗词是中华文化的瑰宝，承载着历史、哲学、美学等多重价值。然而，传统文本阅读方式难以直观展现诗词间的关联与深层结构。
    • 技术趋势：知识图谱（Knowledge Graph）作为语义网络的高级形式，能够结构化呈现实体及其关系；Python作为数据科学主流工具，具备强大的数据处理与可视化能力。
    • 应用需求：通过可视化技术挖掘古诗词中的隐含规律（如作者关系、意象关联、朝代演变等），可辅助文化研究、教育传播及数字人文发展。
  2. 意义
    • 理论意义：探索知识图谱在非结构化文本（古诗词）中的应用方法，丰富数字人文研究范式。
    • 实践意义：构建交互式可视化平台，降低古诗词理解门槛，助力文化传承与创新。

二、国内外研究现状

  1. 知识图谱研究现状
    • 国外：Google Knowledge Graph、DBpedia等项目推动了知识图谱的工业化应用；学术领域聚焦于图谱构建、推理与可视化技术（如Neo4j、Gephi等工具）。
    • 国内：百度“知心”、阿里“电商知识图谱”等应用广泛；学术研究集中于中文知识抽取、语义关联分析等。
  2. 古诗词数字化研究现状
    • 已有研究多集中于诗词分类、情感分析（如基于BERT的模型）或简单统计可视化（如词云、时间轴），但缺乏系统性知识关联与多维可视化。
    • 代表性项目：中国哲学书电子化计划（CTEXT）、搜韵网等提供诗词检索，但未深度挖掘图谱化关系。
  3. 研究空白
    • 现有研究未充分结合知识图谱技术，实现古诗词的“实体-关系-属性”三维可视化。
    • 缺乏基于Python的开源工具链整合方案（如从数据采集到可视化的全流程实现）。

三、研究目标与内容

  1. 研究目标
    • 构建中华古诗词知识图谱，实现诗人、作品、意象、朝代等实体的语义关联。
    • 基于Python开发交互式可视化系统，支持多维度探索与分析（如诗人社交网络、意象演化趋势等）。
  2. 研究内容
    • 数据采集与预处理
      • 数据源：爬取“古诗文网”“全唐诗”“全宋词”等开源数据集。
      • 清洗与标注：去除重复数据，标注诗人、朝代、意象等实体。
    • 知识图谱构建
      • 实体识别：使用Jieba、StanfordNLP等工具提取诗人、诗词、意象等实体。
      • 关系抽取：定义“创作”“引用”“同意象”等关系类型，构建RDF/OWL格式图谱。
      • 存储方案：采用Neo4j图数据库存储图谱数据。
    • 可视化实现
      • 技术选型：PyVis、D3.js（通过Pyecharts集成）、NetworkX等工具实现动态图可视化。
      • 功能设计：支持按朝代筛选、诗人关系网络缩放、意象共现热力图等交互功能。
    • 案例验证
      • 以唐诗宋词为例，验证图谱完整性及可视化效果（如展示李白与杜甫的“诗友”关系网络）。

四、研究方法与技术路线

  1. 研究方法
    • 文献分析法：梳理知识图谱与古诗词数字化相关文献。
    • 实证研究法：通过Python编程实现图谱构建与可视化。
    • 案例分析法：以具体诗词或诗人为案例验证系统有效性。
  2. 技术路线 
     
    mermaid
     
  
    graph LR
    A[数据采集] --> B[数据清洗]
    B --> C[实体识别与关系抽取]
    C --> D[Neo4j图谱存储]
    D --> E[Python可视化开发]
    E --> F[交互式系统部署]
     
 

五、预期成果与创新点
 

  1. 预期成果 
  
    • 中华古诗词知识图谱数据集（开放共享）。
    • 基于Python的交互式可视化系统（支持Web端访问）。
    • 发表1-2篇核心期刊论文，申请1项软件著作权。
     
  2. 创新点 
  
    • 技术融合：首次整合Python生态工具链（如Scrapy、Neo4j、PyVis）实现古诗词图谱全流程开发。
    • 视角创新：从“关系网络”角度解读古诗词，突破传统单一文本分析局限。
    • 应用创新：设计面向普通用户的可视化交互界面，降低文化研究技术门槛。
     
 

六、研究计划与进度安排
 

 

阶段时间任务
文献调研第1-2月完成技术选型与需求分析
数据采集第3-4月构建原始数据集
图谱构建第5-6月完成实体识别与关系抽取
可视化开发第7-8月实现交互功能与系统优化
测试与论文第9-10月案例验证与论文撰写
 

七、参考文献
 

[1] 王昊等. 基于知识图谱的古诗意象挖掘与可视化[J]. 数字图书馆论坛, 2021.
 [2] Bordes A, et al. Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data[C]. NIPS, 2013.
 [3] Neo4j官方文档. Neo4j documentation - Neo4j Documentation
 [4] PyVis库教程. https://pyvis.readthedocs.io/
 

八、指导教师意见
 

（待填写）
 

 

备注：可根据实际研究深度调整章节内容，例如增加“伦理与版权问题”章节讨论古诗词数据使用的合规性。
 

运行截图
 

 

 

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基于neo4j的诗词知识图谱问答

				
			

			

				

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搜索领域检索引擎的可视化展示技术

				
			

			

				

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你是否好奇过：为什么百度的“搜索风云榜”能画出热点词的涨跌曲线？为什么谷歌学术的“文献引用网络”能像星系图一样展开？这些都是检索引擎可视化展示技术的成果。本文将聚焦“搜索结果如何通过可视化技术更高效传递信息”，覆盖从基础概念到实战开发的全链路。本文将按“概念→原理→实战→应用”的逻辑展开：先通过“超市找商品”的故事理解可视化价值，再拆解核心技术（如词云、热力图），接着用Python+ECharts实现一个“电影搜索可视化系统”，最后展望AR搜索、实时动态图等未来趋势。检索结果。

			
		

	





	

		

			

				
					
人工智能与计算机技术融合下的高中教育数字化教学模式探索

				
			

			

				

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Qwen3 Reranker模型可以微调吗？

				
			

			

				

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Qwen3-Reranker支持LoRA/QLoRA高效微调，Apache-2.0许可商用。官方提供完整训练脚本（支持FP16/4-bit），推荐准备5-10万对正负样本，单卡可微调0.6B模型。微调后保留LoRA权重或合并部署，可显著提升专属知识库排序效果。进阶技巧包括多语言适配、RAG全链路优化和联合蒸馏等。开源代码见Qwen3-Embedding仓库，详细参数参考技术文档。

			
		

	





	

		

			

				
					
强化学习 （10）蒙特卡洛

				
			

			

				

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					07-04
					
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如何在没有模型的情况下估计一些量？→ 蒙特卡洛。

			
		

	





	

		

			

				
					
AI正在对硬件互连提出“过分”要求 | Samtec于Keysight开放日深度分享

				
			

			

				

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					07-08
					
					714
					
				

			

		

		

			
				
是德科技解决方案工程师张晓指出，伴随AI智算网络硬件持续发展，用于算力芯片Scale-up网络机间互连的ACC（Active Copper Cable，有源铜缆）和AEC（Active Electrical Cable，有源电缆），以及应用于内存和存储池化的PCIe AOC（Active Optical Cable，有源光缆）愈发受到关注。，相比离散 SMA 通常可节省 4:1 的空间，其高密度能实现更小的评估板和更短的走线长度，极大地满足了芯片开发中的测试需求，为芯片的研发和优化提供了有力支持。

			
		

	





	

		

			

				
					
大型语言模型（LLM）的最新研究进展及相关新信息技术

				
			

			

				

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					07-08
					
					153
					
				

			

		

		

			
				
摘要： 最新LLM研究呈现多模态融合、推理升级与效率优化三大趋势。Google Gemini 2.0系列突破显著：Flash Thinking通过推理时计算提升复杂任务准确率；Gemini Robotics实现机器人零样本控制。OpenAI的GPT-4o强化多模态实时交互，o3模型优化推理效率。轻量化技术（如LLaVA-MoD）与数据选择方法（PDS框架）降低训练成本，TPO技术增强安全对齐。开源领域，Llama 3.1达到GPT-4级别性能。未来研究将聚焦多模态扩展、推理能力提升及商业化落地。

			
		

	





	

		

			

				
					
无人机报警器探测模块技术解析

					
最新发布

				
			

			

				

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					07-08
					
					735
					
				

			

		

		

			
				
建立和维护包含各种无人机型号的射频信号特征库、声学特征库、视觉特征库。在操作员界面上，通常会在电子地图上实时显示目标位置、航迹、速度矢量、类型标识和报警状态。视觉特征、可能型号、尺寸估计。根据防护区域的环境、预算、探测距离、精度要求、覆盖范围选择合适的传感器组合和部署方案。雷达杂波：建筑物、树木、车辆、鸟类等产生的地杂波和运动杂波，容易掩盖或误判为无人机。无线电：宽频带高速扫描、复杂电磁环境下的信号检测、信号特征提取、跳频信号跟踪。声学环境复杂：风声、车辆噪音、机械运转声、鸟叫等都可能被误判为无人机声音。

			
		

	





	

		

			

				
					
【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

				
			

			

				

					wiyi9891的专栏
				

				

					07-07
					
					882
					
				

			

		

		

			
				
摘要： 本教程基于BERT模型实现情感分析任务，讲解微调预训练模型的核心流程。首先介绍BERT的双向编码优势及其在情感分析中的适用性，包括上下文理解和情感词捕捉能力。通过HuggingFace Transformers库，逐步演示数据加载（SST-2数据集）、BERT模型初始化、文本预处理（分词与格式化）以及训练配置（学习率2e-5、3轮训练）。代码涵盖完整训练评估流程，最终模型在验证集准确率达91.2%。还提供预测脚本、常见问题解答（如速度优化和准确率提升）及扩展练习建议。

			
		

	





	

		

			

				
					
LibreChat：开源AI聊天平台的革新者

				
			

			

				

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					07-04
					
					141
					
				

			

		

		

			
				
LibreChat是一个将多种AI模型集成在一起的聊天平台，它结合了OpenAI的ChatGPT等先进技术，同时融入了许多创新的功能。该项目的目标是为用户提供一个强大、安全且易于使用的AI对话环境，无论是个人开发者还是企业用户，都能从中受益。LibreChat以其丰富的功能、灵活的配置和活跃的开源社区，为用户提供了一个强大的AI聊天平台。无论是对于开发者来说，它是一个探索和实践AI技术的理想选择；对于普通用户来说，它是一个方便、实用的AI对话工具。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于SpringBoot+Vue的高校心理健康服务平台（AI心理分析、websocket即时通讯）

				
			

			

				

					paopaokaka_luck的博客
				

				

					07-04
					
					932
					
				

			

		

		

			
				
本文包含学生、心理老师和管理员三大角色功能模块。系统采用SpringBoot+Vue2技术架构，实现注册登录、心理测评、咨询服务、知识管理等功能。学生模块支持心理测评、在线咨询、预约管理；心理老师模块提供测评管理、咨询服务和数据分析；管理员模块涵盖用户管理、排班调度和内容审核。平台通过AI技术实现心理测评自动分析，采用WebSocket实现实时通讯，为高校师生提供全面的心理健康服务。

			
		

	





	

		

			

				
					
YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv

				
			

			

				

					weixin_39818775的博客
				

				

					07-06
					
					584
					
				

			

		

		

			
				
动态感受野调节：适应不同尺度目标多分支特征融合：保持高频细节信息硬件感知设计：内存连续访问优化智慧交通：多尺度车辆检测mAP提升6.2%医疗影像：微小病变检出率提升8.7%卫星遥感：小目标识别F1-score提升9.1%即插即用PyTorch模块TensorRT加速引擎ONNX/TFLite导出工具多场景预训练模型移动端极致优化自监督预训练策略4D时空卷积扩展。

			
		

	





	

		

			

				
					
(CSUR-2024) 视频扩散模型综述

				
			

			

				

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					07-07
					
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本文综述了视频扩散模型的最新研究进展，系统梳理了该领域在视频生成、编辑和理解任务中的应用。随着扩散模型在AIGC领域的崛起，其在视频处理中展现出超越传统GAN和Transformer方法的潜力。文章首先介绍了扩散模型的三种基础框架（DDPM、SGM、Score SDE），然后重点分析了视频生成（如文本到视频生成）、视频编辑和视频理解三大方向的研究现状，包括代表性方法、数据集和评估指标。作者指出，尽管视频扩散模型发展迅速，但目前仍缺乏系统性综述，本文填补了这一空白，并讨论了当前挑战与未来趋势，为研究者提供了全

			
		

	





	

		

			

				
					
深度学习的核心理论与技术

				
			

			

				

					letterljhx的博客
				

				

					07-05
					
					604
					
				

			

		

		

			
				
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【机器学习&深度学习】多分类评估策略

				
			

			

				

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					07-06
					
					891
					
				

			

		

		

			
				
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📊 报告里推荐三种一起给出，结合支持数（support）辅助判断

			
		

	





	

		

			

				
					
FLUX.1 Kontext全景图：下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱

				
			

			

				

					Liudef06的博客
				

				

					07-05
					
					1543
					
				

			

		

		

			
				
**摘要：**FLUX.1 Kontext是由Stable Diffusion核心团队打造的下一代AI图像编辑系统，采用120亿参数流式变换器架构，能在3秒内完成像素级精准编辑。其三大版本（Pro、Max、Dev）分别针对商业应用、极致性能和开发者定制，支持角色一致性保持、局部精准修改等复杂任务。技术突破包括流匹配算法、多模态融合和实时交互能力，在电商、影视、艺术修复等领域实现10倍效率提升。该系统已集成至主流设计平台，并计划扩展至视频编辑，推动创意生产力的革命性变革。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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