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

以下是一篇关于《Python知识图谱中华古诗词可视化》的技术说明文档，涵盖技术实现路径与代码示例：

---

Python知识图谱中华古诗词可视化技术说明

一、项目背景与目标

中华古诗词蕴含丰富的文化信息（作者、朝代、意象、情感等），通过知识图谱技术可构建诗词间的关联网络，结合可视化技术实现：

1. 诗词关系网络的可视化展示
2. 诗人/朝代维度的数据分析
3. 意象与情感的空间分布分析

二、技术架构

mermaid

	graph LR
	A[数据采集] --> B[知识图谱构建]
	B --> C[图数据库存储]
	C --> D[Python可视化分析]
	D --> E[Web交互展示]

三、关键技术实现

1. 数据采集与预处理

数据源选择：

• 结构化数据：中国诗词库（CCPC）、全唐诗/全宋词数据库
• 半结构化数据：古诗文网API（需爬虫处理）
• 非结构化数据：PDF古籍文献（OCR识别）

示例代码（爬虫+清洗）：

python

	import requests
	from bs4 import BeautifulSoup
	import pandas as pd
	def scrape_poem(url):
	headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
	response = requests.get(url, headers=headers)
	soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
	# 解析诗词标题、作者、内容
	title = soup.find('h1').text
	author = soup.find('p', class_='source').a.text
	content = '\n'.join([p.text for p in soup.find_all('p', class_='content')])
	return {'title': title, 'author': author, 'content': content}
	# 批量处理示例
	urls = [...] # 古诗文网诗词URL列表
	data = [scrape_poem(url) for url in urls]
	df = pd.DataFrame(data)
	df.to_csv('poems_raw.csv', index=False)

2. 知识图谱构建

实体识别与关系抽取：

• 实体类型：诗人、朝代、诗词、意象、情感
• 关系类型：
  • 诗人-朝代（所属关系）
  • 诗词-诗人（创作关系）
  • 诗词-意象（包含关系）
  • 诗词-情感（分类关系）

Neo4j图数据库存储：

python

	from py2neo import Graph, Node, Relationship
	# 连接数据库
	graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
	# 创建节点示例
	li_bai = Node("Poet", name="李白", dynasty="唐")
	jing_yesi = Node("Poem", title="静夜思")
	graph.create(li_bai)
	graph.create(jing_yesi)
	# 创建关系
	rel = Relationship(li_bai, "WROTE", jing_yesi)
	graph.create(rel)

3. 可视化实现方案

方案1：NetworkX静态网络图

python

	import networkx as nx
	import matplotlib.pyplot as plt
	G = nx.Graph()
	G.add_nodes_from(["李白", "杜甫", "王维"])
	G.add_edges_from([("李白", "杜甫"), ("杜甫", "王维")])
	plt.figure(figsize=(10, 8))
	pos = nx.spring_layout(G)
	nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000, node_color="skyblue", font_size=12)
	plt.title("唐代诗人关系网络")
	plt.show()

方案2：PyVis动态交互图

python

	from pyvis.network import Network
	net = Network(height="750px", width="100%", directed=False)
	net.add_node("李白", title="唐代诗人")
	net.add_node("杜甫", title="诗圣")
	net.add_edge("李白", "杜甫", value=2)
	net.show("poets_network.html")

方案3：D3.js高级可视化（需Flask集成）

python

	from flask import Flask, render_template
	import json
	app = Flask(__name__)
	@app.route('/')
	def visualize():
	# 从Neo4j查询数据并转换为D3.js格式
	graph_data = {
	"nodes": [{"id": "李白", "group": 1}, {"id": "杜甫", "group": 1}],
	"links": [{"source": "李白", "target": "杜甫", "value": 1}]
	}
	return render_template('d3_graph.html', data=json.dumps(graph_data))
	if __name__ == '__main__':
	app.run()

4. 高级分析功能实现

情感分析（基于TextBlob）

python

	from textblob import TextBlob
	def analyze_sentiment(text):
	blob = TextBlob(text)
	return blob.sentiment.polarity # 返回情感极性值（-1~1）
	# 示例分析
	poem_text = "床前明月光，疑是地上霜..."
	sentiment = analyze_sentiment(poem_text)
	print(f"情感得分: {sentiment:.2f}")

意象词云生成

python

	from wordcloud import WordCloud
	import jieba
	# 中文分词处理
	text = " ".join(jieba.cut("明月几时有 把酒问青天"))
	# 生成词云
	wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf",
	background_color="white",
	width=800, height=600).generate(text)
	wc.to_file("poem_wordcloud.png")

四、系统优化方向

1. 性能优化：
   • 使用Redis缓存频繁查询结果
   • 对大规模图数据采用图计算框架（如GraphX）
2. 交互增强：
   • 添加时间轴动态展示朝代演变
   • 实现多维度筛选（朝代/情感/意象）
3. 算法升级：
   • 引入BERT模型进行深度语义分析
   • 使用社区发现算法（Louvain）识别诗人群体

五、应用场景示例

1. 教育领域：诗词关系网络辅助教学
2. 文化研究：分析不同朝代创作风格演变
3. 旅游开发：结合地理信息展示诗词创作地分布

六、技术挑战与解决方案

挑战	解决方案
古籍OCR识别错误	结合人工校验与规则修正
多义词消歧	引入上下文语境分析
大规模图渲染性能	采用WebGL加速（如Three.js）

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此技术说明可根据实际需求扩展具体实现细节，建议结合Jupyter Notebook进行交互式开发，并使用Docker容器化部署完整系统。

运行截图

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