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)-优快云博客

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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，结合知识图谱构建与可视化技术设计：

开题报告

题目：基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化系统研究

一、研究背景与意义

背景
- 中华古诗词是中华文化的重要载体，现存唐诗超5万首、宋词超2万首，但传统检索方式（如按作者、朝代查询）难以揭示诗词间的深层关联（如意象传承、风格演变）。例如，用户难以直观了解“月亮”意象在李白与苏轼诗词中的情感差异，或“边塞诗”与“田园诗”的风格对比。
- 知识图谱与可视化技术为古诗词研究提供新范式：
  - 知识图谱：通过实体（诗人、朝代、意象）与关系（创作、引用、风格相似）的语义网络构建，支持诗词的关联分析与推理（如“王维→山水田园诗→孟浩然”的传承链）。
  - 可视化：通过力导向图、时间轴、地理热力图等交互方式，直观展示诗词的时空分布、意象演变与情感倾向（如杜甫诗中“战争”意象的高频出现与情感强度变化）。
意义
- 学术价值：探索自然语言处理（NLP）与图计算在人文领域的应用，为数字人文研究提供技术范式。
- 文化价值：通过可视化交互降低古诗词理解门槛，助力传统文化传承（如中小学诗词教学、文化展览）。

二、国内外研究现状

国外研究
- 数字人文实践：斯坦福大学“Poetry Visualization”项目通过TF-IDF提取诗词主题词，结合D3.js实现主题词共现网络可视化，揭示19世纪英国诗歌的浪漫主义转向。
- 知识图谱应用：德国马普研究所构建“Literary Knowledge Graph”，集成10万部文学作品的实体关系，支持跨文本语义检索与作者影响力分析。
国内研究
- 数据平台建设：中华书局“中华经典古籍库”收录超1万种古籍，通过分词与词频统计实现诗词意象分析，但缺乏图谱化关联。
- 可视化创新：北京大学团队开发“唐宋文学编年地图”，结合GIS技术展示诗人行迹与创作地点，但未覆盖意象、风格等深层语义。
现存问题
- 数据孤岛：诗词文本、诗人传记、历史事件等多源数据缺乏统一语义框架，导致跨模态关联分析困难。
- 可视化局限：现有系统多采用静态图表（如词云、柱状图），难以表达诗词间的动态关系（如风格演变、意象传承）。
- 交互深度不足：用户仅能查看预设维度（如朝代、作者），无法自定义探索路径（如“从‘月亮’意象追溯到嫦娥神话”）。

三、研究目标与内容

目标
构建基于Python的古诗词知识图谱可视化系统，实现以下目标：
- 知识图谱构建：覆盖5万首唐诗、2万首宋词，提取诗人、朝代、意象、情感等实体，定义10种以上语义关系。
- 可视化交互：支持力导向图、时间轴、地理热力图等多维度展示，渲染帧率≥30fps。
- 智能检索：通过自然语言查询（如“李白诗中与月亮相关的作品”），返回关联诗词与可视化路径。
内容
- 多源数据融合与预处理
  - 数据来源：整合《全唐诗》《全宋词》文本、诗人传记（如《唐才子传》）、历史事件（如安史之乱）数据。
  - 预处理：使用jieba分词与TF-IDF提取高频意象（如“月亮”“酒”“柳”），通过SnowNLP进行情感分析（积极/消极/中性）。
- 知识图谱构建
  - 实体识别：
    - 诗人：通过正则表达式提取朝代、籍贯、生卒年（如“李白（701-762），唐代，陇西成纪”）。
    - 意象：基于词频统计与词性标注（如名词+高频词）识别“月亮”“边塞”等核心意象。
  - 关系抽取：
    - 创作关系：诗人→创作→诗词（如“李白→创作→《静夜思》”）。
    - 意象关联：诗词→包含→意象（如“《静夜思》→包含→月亮”）。
    - 风格相似：通过余弦相似度计算诗词向量（基于Word2Vec），定义风格相似关系（如“李白《将进酒》→风格相似→苏轼《念奴娇·赤壁怀古》”）。
  - 图谱存储：使用Neo4j图数据库存储实体与关系，支持Cypher查询语言（如“MATCH (p:Poet)-[:CREATE]->(po:Poem) RETURN p, po”）。
- 可视化交互系统开发
  - 力导向图：基于D3.js展示诗人-诗词-意象的关联网络，节点大小表示影响力（如李白节点大于普通诗人），边颜色表示关系类型（创作/引用/相似）。
  - 时间轴可视化：使用ECharts展示诗词创作时间分布，叠加历史事件标记（如安史之乱期间杜甫诗作激增）。
  - 地理热力图：结合高德地图API展示诗词创作地点分布，颜色深浅表示数量（如长安、洛阳为高频创作地）。
  - 意象演变分析：通过Pyecharts绘制“月亮”意象在唐宋诗词中的情感倾向变化（如唐代积极占比60%，宋代消极占比45%）。
- 智能检索模块
  - 基于PyLucene实现全文检索，支持自然语言查询（如“查找李白描写战争的诗”）。
  - 结合图谱推理返回关联路径（如“李白→创作→《战城南》→包含→战争意象”）。

四、研究方法与技术路线

方法
- 数据驱动：采集《全唐诗》《全宋词》文本（共7万首诗词）、诗人传记（500篇）、历史事件（200条）数据。
- 算法优化：
  - 使用Word2Vec训练诗词词向量，通过余弦相似度计算风格相似性。
  - 优化D3.js力导向图的力参数（如电荷强度、距离衰减），提升大规模图（10万节点）的渲染流畅性。
- 可视化验证：通过用户调研（N=50）评估交互界面的可用性，确保意象演变分析的直观性。
技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B(爬虫+API)`
	`B --> C[数据预处理]`
	`C --> D{知识图谱构建}`
	`D --> E[实体识别]`
	`D --> F[关系抽取]`
	`E --> G[Neo4j存储]`
	`F --> G`
	`G --> H[可视化开发]`
	`H --> I[D3.js+ECharts]`

五、预期成果与创新点

预期成果
- 发表中文核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。
- 构建覆盖7万首诗词的知识图谱，支持10种以上语义关系查询。
- 开发交互式可视化平台，支持意象演变分析、风格对比等深度探索功能。
创新点
- 多模态数据融合：首次将诗人传记、历史事件与诗词文本进行语义关联，揭示创作背景对风格的影响（如安史之乱与杜甫现实主义风格的关联）。
- 动态可视化：通过时间轴与地理热力图的联动，展示诗词创作的时空动态性（如边塞诗在唐代的地理扩散）。
- 自然语言交互：支持用户通过自然语言查询（如“李白与苏轼的月亮诗对比”），返回可视化分析路径与结果。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2月	调研古诗词研究需求，设计系统架构
数据采集	第3月	编写爬虫获取《全唐诗》《全宋词》文本
图谱构建	第4-5月	实现实体识别、关系抽取与Neo4j存储
可视化开发	第6-7月	完成D3.js力导向图与ECharts时间轴开发
系统测试	第8月	性能测试与优化，确保10万节点渲染流畅
论文撰写	第9月	总结成果，撰写学术论文与毕业论文

七、参考文献

中华书局. (2020). 全唐诗/全宋词电子版.
Zhang, Y., et al. (2021). Knowledge Graph Construction for Classical Chinese Poetry. Journal of Chinese Information Processing, 35(3), 1-10.
Bostock, M., et al. (2011). D3.js Data-Driven Documents. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 17(12), 2301-2309.
北京大学数字人文研究中心. (2022). 唐宋文学编年地图技术白皮书.