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 2025-12-06 10:12:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布 · 927 阅读

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #大数据 #python #深度学习 #毕业设计

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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》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告：Python知识图谱中华古诗词可视化

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瑰宝，承载着历史、哲学、美学等多重价值。据统计，《全唐诗》收录诗歌近5万首，《全宋词》收录词作2万余首，加之历代散佚作品，古诗词数据规模庞大。然而，传统研究方式（如文本阅读、文献分析）难以高效挖掘诗词间的隐含关联（如作者关系、意象传承、地域分布等）。
知识图谱（Knowledge Graph）作为一种结构化语义网络，能够以图数据库形式存储实体及其关系，结合Python的数据处理与可视化能力，可实现古诗词的多维度关联分析与交互式可视化展示，为文化研究提供新范式。

1.2 研究意义

文化传承：通过可视化技术降低古诗词理解门槛，助力传统文化传播。
学术价值：揭示诗词创作规律（如意象演变、流派传承），为文学研究提供量化支持。
技术实践：探索NLP（自然语言处理）与知识图谱在人文领域的融合应用，推动跨学科研究。

二、国内外研究现状

2.1 古诗词数字化研究

国内：北京大学“唐宋文学编年地图平台”实现诗词与地理时空关联；中华书局“古籍库”提供结构化文本检索，但缺乏关系挖掘与可视化功能。
国外：斯坦福大学“Poetry Visualization”项目通过词频统计展示诗歌主题演变，但未构建知识图谱。

2.2 知识图谱应用现状

通用领域：Google Knowledge Graph、百度知识图谱已实现大规模实体关系存储与检索。
垂直领域：医学（如疾病-症状图谱）、金融（如企业关联图谱）应用广泛，但人文领域仍处起步阶段。

2.3 现存问题

数据碎片化：古诗词数据分散于不同平台，缺乏统一标准。
关系挖掘不足：现有研究多聚焦文本分析，忽视作者、意象、地域等实体间的复杂关联。
可视化交互性弱：静态图表难以支持动态探索与多维度分析。

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
- 实体抽取：识别诗词中的核心实体（作者、朝代、意象、地域等）。
- 关系抽取：构建“作者-作品”“意象-朝代”“地域-主题”等关联关系。
- 知识存储：采用Neo4j图数据库存储结构化数据，支持高效查询。
可视化系统设计
- 宏观视角：展示诗词创作时空分布（如朝代-地域热力图）。
- 微观视角：分析单个作者/意象的关联网络（如李白社交圈、梅花意象传承链）。
- 交互功能：支持用户通过筛选、缩放、点击等操作动态探索图谱。

3.2 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[数据预处理]`
	`B --> C[实体关系抽取]`
	`C --> D[知识图谱构建]`
	`D --> E[可视化渲染]`
	`E --> F[交互功能开发]`

	`subgraph 数据层`
	`A -->\|爬虫/API\| B`
	`B -->\|分词/标注\| C`
	`end`

	`subgraph 图谱层`
	`C -->\|Neo4j\| D`
	`end`

	`subgraph 可视化层`
	`D -->\|Py2neo/D3.js\| E`
	`E -->\|Flask/Dash\| F`
	`end`

关键技术实现

数据采集与清洗
- 使用Scrapy爬取“古诗文网”“中国哲学书电子化计划”等开源数据。
- 通过Pandas清洗重复、错误数据，统一编码格式（UTF-8）。

实体关系抽取

规则匹配：基于词典识别显式实体（如“唐·李白”）。
NLP模型：采用BERT+BiLSTM-CRF模型抽取隐式关系（如“送别”主题诗词中的情感关联）。

示例代码：

python

	`from py2neo import Graph, Node, Relationship`

	`# 创建图数据库连接`
	`graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))`

	`# 添加节点与关系`
	`li_bai = Node("Author", name="李白")`
	`jing_ye_si = Node("Poem", title="静夜思")`
	`rel = Relationship(li_bai, "WROTE", jing_ye_si)`
	`graph.create(rel)`

可视化与交互
- 静态可视化：使用Matplotlib/Seaborn生成诗词主题词云、朝代分布柱状图。
- 动态可视化：通过D3.js/PyVis实现力导向图（Force-Directed Graph），展示实体关联网络。
- Web部署：基于Flask框架搭建交互式系统，支持前端调用Neo4j查询接口。

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

完成包含10万+实体节点、50万+关系边的古诗词知识图谱。
开发支持时空分析、关系溯源、意象对比的Web可视化平台。
发表1篇核心期刊论文，申请1项软件著作权。

4.2 创新点

跨学科融合：首次将知识图谱技术系统应用于古诗词研究，填补人文领域空白。
动态交互设计：突破传统静态图表限制，支持用户自定义探索路径。
多模态分析：结合文本、地理、时间等多维度数据，揭示诗词创作深层规律。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理知识图谱、古诗词研究现状
数据采集	第3-4月	完成10万首诗词数据爬取与清洗
图谱构建	第5-6月	实现实体关系抽取与Neo4j存储
可视化开发	第7-8月	完成Web系统原型设计与测试
优化迭代	第9-10月	根据用户反馈改进交互功能
论文撰写	第11-12月	整理成果并投稿学术期刊

六、参考文献

[1] 李明等. 基于知识图谱的唐诗意象关联分析[J]. 文学遗产,2021(3):45-53.
[2] Bordes A, et al. Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data[C]. NIPS, 2013.
[3] 知乎专栏. Neo4j图数据库入门教程[EB/OL]. (2022-05-10).
[4] 官方文档. PyVis动态网络可视化库[EB/OL]. (2023-03-15).

备注：本开题报告可根据实际研究需求调整技术细节与进度安排，建议结合具体数据源（如《全唐诗》XML文件）与可视化需求（如3D地理分布展示）进一步细化方案。