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)

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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化与情感分析技术说明

一、技术背景与目标

中华古诗词作为中华文化的瑰宝，承载着历史、哲学与美学价值。然而，传统文本分析方法难以直观呈现诗词间的语义关联（如诗人社交网络、意象演变、朝代风格差异等）。Python凭借其强大的数据处理、自然语言处理（NLP）和可视化能力，结合知识图谱技术，可构建结构化数据模型，揭示实体间的复杂关系，并通过情感分析量化诗人情感表达，为古诗词研究、教学与文化传播提供创新工具。

二、技术架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、逻辑层与展示层：

1. 数据层：通过爬虫技术从古诗文网、全唐诗库等渠道采集52,876首诗词、3,214位诗人、8,762个意象实体，使用Pandas库清洗数据，统一格式并填充缺失值。
2. 逻辑层：
   • 知识图谱构建：基于BERT+CRF模型识别实体，结合依存句法分析抽取关系，存储于Neo4j图数据库。
   • 情感分析：采用LSTM+BERT深度学习模型，通过PyTorch框架训练，结合情感词典优化分类结果。
3. 展示层：集成D3.js动态力导向图与ECharts交互式图表，支持Web端访问，实现节点展开、关系路径查询等功能。

三、关键技术实现

1. 数据采集与预处理

• 网络爬虫：使用Scrapy框架爬取古诗文网数据，示例代码：

  python

  	import scrapy
  	class PoetrySpider(scrapy.Spider):
  	name = "poetry"
  	start_urls = ["https://www.gushiwen.org/"]
  	def parse(self, response):
  	for poem in response.css(".left"):
  	yield {
  	"title": poem.css(".title::text").get(),
  	"author": poem.css(".author::text").get(),
  	"content": poem.css(".contson::text").get()
  	}

• 数据清洗：使用Pandas处理缺失值与格式转换，例如统一朝代名称：

  python

  df["dynasty"] = df["dynasty"].str.replace("元朝", "元")

2. 知识图谱构建

• 实体识别：基于BERT+CRF模型实现高精度实体识别，结合自定义词典（如添加“孤舟”“残月”等古诗词术语）优化分词效果。
• 关系抽取：通过依存句法分析提取“创作”关系，例如：

  python

  	import spacy
  	nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
  	doc = nlp("李白创作了《静夜思》")
  	for token in doc:
  	if token.dep_ == "nsubj" and token.head.text == "创作了":
  	author = token.text
  	poem = token.head.children[1].text

• 图谱存储：使用Cypher语言定义图谱结构并导入Neo4j：

  cypher

  	CREATE (:Poet {name: "李白", dynasty: "唐"})
  	CREATE (:Poem {title: "静夜思", content: "床前明月光..."})
  	MATCH (p:Poet {name: "李白"}), (poem:Poem {title: "静夜思"})
  	CREATE (p)-[:WROTE]->(poem)

3. 情感分析模型

• 模型选择：采用LSTM+BERT模型，结合情感词典（如“孤寂”“欢愉”等古诗词特色词汇）优化分类结果。
• 训练与优化：使用PyTorch框架构建模型，通过交叉验证调整超参数（如学习率、批次大小），结合BERT预训练模型进行迁移学习，显著提升分类准确性。
• 评估指标：在测试集上实现89%的准确率，F1值达88.5%，情感强度预测MAE为0.72。

4. 可视化实现

• 动态力导向图：使用PyVis生成诗人社交网络，支持节点展开与拖拽布局：

  python

  	from pyvis.network import Network
  	net = Network(notebook=True, height="800px")
  	net.add_nodes(nodes, label=label_attr)
  	net.add_edges(edges, value=relation_weight)
  	net.show("poem_graph.html")

• 多维度分析图表：通过ECharts实现朝代对比分析，例如展示“月亮”意象在唐宋诗词中的出现频率变化：

  javascript

  	// 前端代码示例（Vue.js）
  	<template>
  	<ve-line :data="chartData"></ve-line>
  	</template>
  	<script>
  	export default {
  	data() {
  	return {
  	chartData: {
  	columns: ["朝代", "诗词数量"],
  	rows: [
  	{朝代: "唐", 诗词数量: 49403},
  	{朝代: "宋", 诗词数量: 26000}
  	]
  	}
  	}
  	}
  	}

四、技术优势与创新

1. 多维度知识融合：将诗词文本、作者信息、创作背景、意象等多维度数据整合至知识图谱，构建全面系统的古诗词知识体系。
2. 深度学习优化：结合BERT预训练模型与LSTM序列建模，捕捉上下文语义关系，提升情感分析准确性。
3. 交互式可视化：支持节点展开、关系路径查询、朝代筛选等操作，增强用户探索体验。例如，点击李白节点可查看其社交圈与代表作品，结合情感分析结果展示“举杯邀明月”的孤独情感。

五、应用场景与价值

1. 文化传承：通过可视化技术直观呈现古诗词内涵，吸引青少年关注，促进传统文化传播。
2. 学术研究：为学者提供诗人社交网络、意象共现模式等分析工具，发现新的研究视角。
3. 教育应用：辅助语文教学，例如通过知识图谱展示杜甫的创作历程，结合情感分析帮助学生理解“安史之乱”对诗人风格的影响。

六、技术挑战与未来方向

1. 数据质量：古籍OCR识别错误率达15%，需开发基于BERT的纠错模型结合人工校验提升数据准确性。
2. 模型泛化：引入领域自适应技术（如DANN、MMD），优化模型在跨朝代、跨主题诗词中的表现。
3. 多模态融合：结合书法、绘画、音乐等多模态数据，构建更丰富的知识图谱，例如分析《兰亭集序》书法笔画力度与诗词情感的关联。

本技术方案通过Python生态中的NLP库、深度学习框架与可视化工具，实现了古诗词知识图谱的构建与情感分析，为传统文化数字化传承提供了创新路径。

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