计算机毕业设计Django+Vue.js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 2025-12-03 08:43:36 发布

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #hadoop #毕业设计 #大数据 #网络爬虫

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介绍资料

Django+Vue.js知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析文献综述

引言

中华古诗词作为中华民族传统文化的瑰宝，承载着丰富的历史、文化与情感内涵。随着信息技术的飞速发展，如何利用现代技术手段对古诗词进行数字化处理与传承成为重要课题。Django与Vue.js的组合为古诗词知识图谱构建及可视化提供了高效的技术框架，结合自然语言处理技术实现情感分析，能够直观呈现古诗词的结构与情感特征。本文综述了国内外在该领域的研究进展，重点分析了知识图谱构建、情感分析方法及可视化技术的关键突破，为后续研究提供理论支持与实践参考。

知识图谱构建技术研究进展

1.1 实体识别与关系抽取

知识图谱构建的核心在于实体识别与关系抽取。国内学者多采用规则匹配与机器学习结合的方法，例如通过定义“人名+创作+诗词名”等模式识别诗人与作品关系，同时利用决策树、支持向量机等算法训练实体识别模型。例如，某研究利用jieba分词工具结合自定义词典，通过依存句法分析挖掘“诗人-作品”“作品-主题”等关系，在《唐诗三百首》数据集上实现了92%的实体识别准确率。

国外在知识表示与推理领域的技术积累为古诗词知识图谱提供了借鉴。例如，Neo4j图数据库的高效查询性能被广泛应用于构建复杂关系网络，国内研究通过Py2neo库将“诗人-作品-朝代-意象”四层实体存储于Neo4j中，支持多维度关联查询，如检索“李白作品中涉及‘月亮’意象的诗词”。

1.2 多源数据融合与清洗

古诗词数据分散于古籍、网络平台及学术数据库，数据融合与清洗是关键挑战。国内研究采用爬虫技术+人工校验的混合策略，例如通过Scrapy框架从古诗文网、诗词吾爱网等平台爬取结构化数据，结合正则表达式去除HTML标签、特殊字符等噪声，并利用TF-IDF算法检测重复诗词。某系统通过扩展12个数据源，构建了包含5.2万首诗词、3000位作者的高质量数据集，为知识图谱提供了坚实基础。

古诗词情感分析技术研究进展

2.1 传统方法与深度学习融合

情感分析技术经历了从词典匹配到深度学习的演进。早期研究基于SnowNLP、BosonNLP等通用情感词典，通过计算诗词中情感词占比判断倾向，但准确率受限于古汉语词汇的特殊性。例如，某系统针对古诗词构建专用情感词典，添加“孤”“愁”“悦”等特色词汇，将情感分类准确率提升至78%。

近年来，深度学习模型成为主流。LSTM网络通过捕捉上下文语义信息，在古诗词情感分析中表现优异。某研究利用BERT预训练模型微调，在自建数据集上实现91%的F1值，显著优于传统方法。此外，注意力机制被引入以增强模型可解释性，例如通过可视化权重展示“孤帆远影碧空尽”中“孤”字对情感判断的贡献度（0.32）。

2.2 细粒度情感分类与多模态分析

为满足复杂情感表达需求，细粒度分类成为研究热点。某系统将情感划分为“喜、怒、哀、乐、思”五类，结合BiLSTM-CRF模型实现单句级情感标注，在《全唐诗》测试集上达到85%的准确率。此外，多模态分析技术被探索用于情感增强，例如结合诗词意象（如“梅花”象征高洁）与韵律特征（平仄、押韵）进行综合判断。

可视化技术研究进展

3.1 动态知识图谱交互

可视化技术的核心在于直观性与交互性。国内研究多采用D3.js与ECharts结合的方式，例如通过力导向布局展示诗人关系网络，用户可拖拽节点查看子图，或点击诗词节点展开创作背景、意象分析等详情。某系统集成高德地图API，将诗人游历轨迹按时间顺序可视化，用户触摸地点可查看对应诗词与历史事件，增强了文化沉浸感。

3.2 多维度统计图表集成

除知识图谱外，统计图表被用于呈现宏观特征。例如，某系统通过ECharts绘制朝代诗词数量柱状图、词牌名词频词云图及情感分布饼图，支持用户按诗人、朝代、题材等条件筛选数据。此外，时间轴组件被用于展示诗词创作年代分布，帮助用户发现“唐诗重意境、宋词重情感”的演变规律。

3.3 前后端分离架构优化

Django+Vue.js的前后端分离架构成为主流选择。Django负责数据存储（MySQL）、图谱查询（Neo4j）及API开发（DRF框架），Vue.js通过Axios实现异步数据交互，结合Element UI组件库快速构建响应式界面。某系统采用Vuex进行状态管理，将诗词数据、情感分析结果及用户查询历史统一存储，支持跨页面数据共享与实时更新。

研究挑战与未来方向

4.1 现有研究不足

数据质量：古汉语词汇歧义（如“东风”既指春风又喻离愁）导致实体识别误差，需结合领域知识增强模型鲁棒性。
模型泛化：现有情感分析模型在跨朝代、跨诗人场景下性能下降，需扩充训练数据并引入迁移学习。
交互深度：多数系统支持基础查询与缩放，但缺乏智能推荐（如“根据用户偏好推荐相似情感诗词”）与自然语言问答（如“李白描写月亮的诗词有哪些？”）功能。

4.2 未来研究方向

多模态知识图谱：融合诗词文本、书法图像、古乐音频等数据，构建跨模态实体关联。例如，通过图像识别技术提取书法作品中的诗词内容，与文本知识图谱对齐。
强化学习推荐：利用用户行为数据（如浏览时长、收藏记录）训练推荐模型，结合知识图谱路径推理生成个性化诗词列表。
低代码可视化平台：开发拖拽式可视化组件库，降低非技术人员构建诗词图谱的门槛，促进文化传播。

结论

Django+Vue.js框架为古诗词知识图谱与情感分析提供了高效的技术实现路径，国内研究在数据融合、模型优化及交互设计方面取得显著进展，但仍面临数据质量、模型泛化等挑战。未来需结合多模态技术、强化学习与低代码开发，推动古诗词数字化从“可视化展示”向“智能化服务”升级，为文化传承与教育创新提供更强支撑。

参考文献（示例）
[1] 李明等. 基于BERT的古诗词情感分析模型[J]. 中文信息学报, 2022, 36(5): 45-53.
[2] Wang Y, et al. A Knowledge Graph for Classical Chinese Poetry[C]. ACL 2021.
[3] 张华等. Django+Vue.js前后端分离架构在古诗词可视化中的应用[J]. 计算机应用研究, 2023, 40(3): 1-8.
[4] Neo4j官方文档. Graph Data Science Library[EB/OL]. The Neo4j Graph Data Science Library Manual v2.19 - Neo4j Graph Data Science, 2023.
[5] 陈静等. 基于注意力机制的古诗词情感分析可解释性研究[J]. 人工智能, 2023, 15(2): 34-42.