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 2025-07-17 15:42:13 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：人工智能课程设计知识图谱大数据机器学习深度学习毕业设计

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介绍资料

任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化与情感分析系统开发

一、任务背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、哲学与情感信息。然而，现有数字化平台（如诗词网站、电子典籍）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。本任务旨在结合Python技术栈，构建古诗词知识图谱并实现情感分析与可视化系统，推动传统文化数字化传承与创新应用。

二、任务目标

构建古诗词知识图谱
- 完成10万+诗词文本及元数据（作者、朝代、注释等）的采集与清洗。
- 识别并抽取诗人、地名、意象等12类实体，定义“创作于”“引用”“情感关联”等8类关系。
- 使用Neo4j图数据库存储结构化知识，支持高效查询与关联分析。
开发古诗词情感分析模型
- 标注5,000首诗词的情感标签（喜/怒/哀/乐/思）及强度（1-5分）。
- 基于《古诗词BERT》预训练模型，设计多任务学习框架，实现情感类别与强度的联合预测。
- 在测试集上达到F1值≥82%，情感强度预测MAE≤0.8。
实现可视化交互系统
- 开发Web端可视化平台，支持知识图谱探索、情感时空分析、意象传承追踪等功能。
- 采用Vue.js + D3.js实现响应式布局与动态可视化，确保系统兼容Chrome、Firefox等主流浏览器。
完成技术文档与成果交付
- 编写系统设计文档、用户操作手册及开发代码注释。
- 提交可运行的系统源代码、知识图谱数据集及测试报告。

三、任务分工与职责

角色	职责
项目负责人	制定整体计划，协调团队分工，监督进度与质量，负责最终成果整合与答辩准备。
数据采集组	完成诗词文本及元数据采集、清洗与标注，构建初始知识图谱。
算法开发组	设计并实现知识图谱构建算法、情感分析模型，优化模型性能。
前端开发组	开发可视化交互界面，实现知识图谱探索、情感分析结果展示等功能。
后端开发组	搭建Flask API服务，连接Neo4j数据库与前端，实现数据查询与模型推理。
测试组	设计测试用例，验证系统功能与性能，撰写测试报告。

四、技术路线与实施计划

1. 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集与清洗] --> 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]`

2. 实施计划

阶段	时间	任务详情
需求分析	第1周	调研现有古诗词数字化平台，明确系统功能需求（如知识图谱探索、情感分析等）。
数据准备	第2-3周	采集《全唐诗》《全宋词》等典籍数据，完成数据清洗与标注，构建初始知识图谱。
模型开发	第4-6周	实现知识图谱实体识别与关系抽取算法，训练情感分析模型并优化参数。
系统开发	第7-9周	开发Flask后端API，完成Vue.js前端界面与D3.js可视化组件，实现前后端联调。
测试优化	第10周	设计测试用例，验证系统功能与性能，修复漏洞并优化用户体验。
成果交付	第11-12周	编写技术文档与用户手册，提交系统源代码、数据集及测试报告，准备项目答辩。

五、资源需求

硬件资源
- 服务器：配置NVIDIA GPU（如RTX 3090）用于模型训练，内存≥32GB。
- 开发机：配置Intel i7处理器、16GB内存，支持Python开发环境。
软件资源
- 开发框架：Python 3.8+、PyTorch 1.12+、Flask 2.0+、Vue.js 3.0+、D3.js 7.0+。
- 数据库：Neo4j 4.4+（社区版）。
- 标注工具：Label Studio（用于情感标注）、Protégé（用于知识图谱验证）。
数据资源
- 诗词文本：从《全唐诗》《全宋词》《诗经》等公开典籍获取。
- 情感标注数据：邀请文学专家标注5,000首诗词的情感标签与强度。

六、风险评估与应对措施

风险类型	风险描述	应对措施
数据质量问题	原始诗词数据存在缺失、错误或重复，影响知识图谱准确性。	设计数据清洗规则，采用人工校验与自动纠错结合的方式提升数据质量。
模型性能不足	情感分析模型在隐喻、典故处理上表现不佳，导致准确率低于预期。	引入知识增强策略（如结合知识图谱实体信息），采用对抗训练提升模型鲁棒性。
进度延迟	团队成员分工不明确或任务难度超预期，导致关键节点延期。	制定详细甘特图，明确每周任务与交付物，定期召开进度同步会议。
技术兼容性	前端可视化组件在不同浏览器（如Chrome/Firefox）上显示异常。	采用标准化Web技术（如CSS Flexbox、SVG），进行多浏览器兼容性测试。