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 2025-07-25 21:51:53 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爬虫

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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》的任务书模板，包含任务目标、内容、分工、进度安排及考核标准等关键要素，供参考：

背景
中华古诗词是中华文化的重要载体，但传统文本形式难以直观展示诗人、作品、意象、典故等实体间的复杂关联。本项目旨在利用Python技术构建古诗词知识图谱，并通过可视化手段实现多维度知识探索，为文化研究、教育传播提供创新工具。
目标
- 完成古诗词数据采集、清洗与结构化存储。
- 构建包含诗人、诗词、意象、典故等实体的知识图谱。
- 开发交互式可视化平台，支持动态查询与关联分析。

任务内容：
- 爬取《全唐诗》《全宋词》等开源数据库及诗词API（如诗词名句网）数据。
- 清洗重复、错误数据，标注诗人、朝代、诗词标题等基础信息。
- 输出结构化数据集（CSV/JSON格式）。
交付成果：清洗后的古诗词数据集、数据字典文档。

任务内容：
- 实体识别：使用Jieba、StanfordNLP等工具提取诗人、诗词、意象（如“月”“酒”）、典故等实体。
- 关系抽取：定义“创作”“引用”“意象共现”等关系类型，构建语义网络。
- 图谱存储：将结构化数据导入Neo4j图数据库，设计数据模型与查询接口。
交付成果：Neo4j图数据库、关系定义文档、示例查询语句。

任务内容：
- 静态可视化：使用Matplotlib/Seaborn生成诗人合作网络、意象词云等图表。
- 动态交互：基于PyVis或D3.js开发Web端可视化平台，支持节点点击、路径搜索、筛选过滤等功能。
- 多模态融合：整合诗人画像、诗词朗诵音频等增强用户体验。
交付成果：交互式可视化平台代码、用户操作手册。

任务内容：
- 功能测试：验证图谱查询准确性、可视化交互流畅性。
- 性能优化：解决大数据量下的渲染延迟问题。
- 用户反馈收集：邀请目标用户（如文学研究者、学生）试用并提出改进建议。
交付成果：测试报告、优化方案文档。

硬件资源：服务器（用于数据存储与图谱部署）、开发终端（配置Python环境）。
软件工具：
- 数据处理：Python 3.x、Pandas、Jieba、Scikit-learn。
- 图谱构建：Neo4j Desktop、Py2neo。
- 可视化：PyVis、D3.js、Flask（Web框架）。
数据资源：《全唐诗》《全宋词》开源数据集、诗词API接口权限。

风险类型	风险描述	应对措施
数据缺失	部分古诗词作者或朝代信息缺失	通过诗词典籍、学术文献手动补充，或使用相似性算法推断。
技术瓶颈	关系抽取模型准确率不足	引入预训练语言模型（如BERT）优化NLP任务，或增加人工校验环节。
进度延迟	任务分工不明确导致协作效率低下	每周召开进度会议，使用项目管理工具（如Trello）跟踪任务状态。