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
开题报告：Python知识图谱中华古诗词可视化与情感分析系统研究
一、研究背景与意义
1.1 研究背景
中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含着丰富的历史、哲学与情感信息。据统计，《全唐诗》收录诗歌4.8万余首，《全宋词》收录词作2万余首，但现有数字化平台（如诗词网、搜韵网）多停留在检索与简单分类层面，缺乏对诗词间隐性关系（如作者关联、意象传承、情感脉络）的深度挖掘。知识图谱技术通过结构化知识表示与语义关联分析，能够揭示古诗词的复杂网络关系；情感分析技术则可量化诗人情感表达，为文学研究提供量化依据。
1.2 研究意义
- 学术价值：构建首个大规模古诗词知识图谱，填补中文文学领域知识图谱研究的空白；提出基于深度学习的古诗词情感分析模型，解决传统方法在隐喻、典故处理上的不足。
- 应用价值：开发可视化交互系统，辅助文学研究者发现诗词创作规律；为教育领域提供智能化诗词学习工具，提升传统文化传播效率。
- 技术价值：探索NLP技术在低资源语言（古汉语）场景下的优化方案，推动知识图谱与情感分析技术的交叉融合。
二、国内外研究现状
2.1 知识图谱研究现状
- 国际研究：Google Knowledge Graph（2012）开创了通用知识图谱先河，DBpedia、YAGO等项目构建了大规模结构化知识库。近年研究聚焦于动态知识图谱（如DKG）与多模态知识图谱（如MMKG）。
- 国内研究：百度知识图谱、阿里知识图谱在电商、医疗领域取得成功，但文学领域应用较少。清华大学《中国古典诗歌知识图谱》（2020）构建了包含诗人、朝代、作品的初步图谱，但未涵盖情感与意象维度。
2.2 古诗词情感分析研究现状
- 传统方法：基于情感词典的方法（如《知网》情感词典）在古诗词分析中面临典故隐喻识别困难，准确率不足60%（李华等，2018）。
- 深度学习方法：BERT、RoBERTa等预训练模型在现代文本情感分析中表现优异，但在古汉语场景下需针对性优化。南京大学提出的《古诗词BERT》（2021）通过继续预训练提升情感分析F1值至78%，但仍存在长文本依赖问题。
2.3 现有研究不足
- 知识图谱完整性不足：现有图谱多关注实体关系，忽略情感、意象等文学核心要素。
- 情感分析粒度粗：多采用句子级分类，缺乏对诗句内部情感强度与变化趋势的量化。
- 可视化交互性差：多以静态网络图展示，缺乏动态探索与多维度分析功能。
三、研究内容与技术路线
3.1 研究内容
- 古诗词知识图谱构建
- 数据采集：从《全唐诗》《全宋词》《诗经》等权威典籍中采集诗词文本及元数据（作者、朝代、注释）。
- 实体识别：使用BiLSTM-CRF模型识别诗人、地名、意象等12类实体（如"月"→意象，"长安"→地名）。
- 关系抽取：定义"创作于""引用""情感关联"等8类关系，采用远程监督方法构建训练集。
- 图谱存储：使用Neo4j图数据库存储结构化知识，支持Cypher查询语言。
- 古诗词情感分析模型
- 数据标注：邀请文学专家标注5,000首诗词的情感标签（喜/怒/哀/乐/思）及强度（1-5分）。
- 模型设计：
- 输入层：采用《古诗词BERT》获取词向量表示
- 注意力层：引入自注意力机制捕捉诗句内部情感焦点
- 输出层：多任务学习框架同时预测情感类别与强度
- 优化策略：采用Focal Loss解决类别不平衡问题，引入对抗训练提升模型鲁棒性。
- 可视化交互系统开发
- 前端架构：Vue.js + D3.js实现响应式布局与动态可视化
- 核心功能：
- 知识图谱探索：支持按诗人、朝代、意象筛选，展示实体间关系路径
- 情感时空分析：以热力图展示不同朝代情感分布，以时间轴呈现诗人情感变化
- 意象传承分析：追踪特定意象（如"雁"）在不同诗人的使用频率与情感关联
3.2 技术路线
mermaid
graph TD | |
A[数据采集] --> B[知识图谱构建] | |
A --> C[情感分析模型训练] | |
B --> D[Neo4j存储] | |
C --> E[PyTorch模型实现] | |
D --> F[Flask API服务] | |
E --> F | |
F --> G[Vue.js前端] | |
G --> H[D3.js可视化] |
四、创新点与难点
4.1 创新点
- 多模态知识图谱：融合文本、注释、历史背景等多源信息，构建包含情感维度的文学知识图谱。
- 细粒度情感分析：提出诗句级情感强度预测模型，支持情感变化趋势分析（如李煜《虞美人》中"春花秋月何时了"到"恰似一江春水向东流"的情感递进）。
- 交互式可视化：设计"诗人社交网络+情感地图+意象云图"三维度可视化界面，支持钻取式探索。
4.2 研究难点
- 数据稀缺性：古诗词标注数据获取成本高，需设计半自动标注方案。
- 隐喻处理：如"烽火连三月"中"烽火"隐喻战争，需结合知识图谱进行语义消歧。
- 跨时代语言差异：唐宋诗词与先秦诗歌在词汇、语法上差异显著，需分时期优化模型。
五、预期成果与进度安排
5.1 预期成果
- 知识图谱：包含10万+实体、50万+关系的结构化知识库。
- 情感分析模型：在测试集上达到F1值≥82%，情感强度预测MAE≤0.8。
- 可视化系统：支持Web端与移动端访问，响应时间≤2秒。
- 学术论文：发表1篇SCI/EI期刊论文，申请1项软件著作权。
5.2 进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 文献调研 | 第1-2月 | 完成50篇中英文文献阅读，确定技术方案 |
| 数据采集 | 第3-4月 | 完成2万首诗词采集与清洗，构建初始知识图谱 |
| 模型开发 | 第5-7月 | 完成情感分析模型训练与优化，知识图谱关系抽取 |
| 系统实现 | 第8-9月 | 完成前后端集成与可视化开发，开展用户测试 |
| 论文撰写 | 第10-11月 | 完成实验分析与论文撰写，准备答辩材料 |
| 答辩验收 | 第12月 | 提交最终成果，进行项目答辩 |
六、参考文献
[1] 王伟, 等. 基于知识图谱的古诗词推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1234-1240.
[2] Zhang Y, et al. Sentiment Analysis of Classical Chinese Poetry Using BERT[C]. ACL 2021 Workshop, 2021: 45-52.
[3] 李华, 等. 基于情感词典的古诗词情感分析方法[J]. 中文信息学报, 2018, 32(3): 89-96.
[4] Neo4j Documentation. Graph Data Science Library[EB/OL]. (2023-03-15)[2023-05-10]. The Neo4j Graph Data Science Library Manual v2.19 - Neo4j Graph Data Science.
[5] Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
（注：实际引用需根据学校格式要求调整）
七、指导教师意见
（待填写）
本开题报告系统阐述了古诗词知识图谱与情感分析的研究价值、技术路线与创新点，通过融合NLP、知识图谱与可视化技术，为中华优秀传统文化的数字化传承提供了新范式。研究方案具有可行性，预期成果可应用于文学研究、教育传播等多个领域。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
项目案例
优势
1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用
2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！
🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌
源码获取方式
🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅
点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
