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

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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化研究

摘要：中华古诗词是中华民族文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化和情感信息。然而，传统阅读与教学方式难以满足当代学习者对古诗词深度理解与便捷获取的需求。本文基于Python技术，构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，结合自然语言处理、深度学习等技术，实现古诗词实体识别、关系抽取、情感分析等功能。通过实验验证，该系统能够直观呈现古诗词的结构与关系，情感分析模型准确率较高，为古诗词研究、教学与普及提供了有力支持。

关键词：Python；中华古诗词；知识图谱；可视化；情感分析

一、引言

中华古诗词历经千年沉淀，记录了不同历史时期的社会风貌、人文思想与情感变迁。从《诗经》《楚辞》到唐诗、宋词、元曲，古诗词以其凝练的语言、优美的韵律和深邃的意境，成为中华民族精神文化的重要象征。然而，随着时代的发展，大量古诗词作品被尘封于古籍之中，传统阅读和教学方式难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求。年轻一代更倾向于通过视觉化方式获取信息，可视化技术正成为教育领域不可或缺的教学辅助工具。

Python作为一种功能强大且应用广泛的编程语言，在数据处理、自然语言处理、机器学习和可视化等方面具有显著优势。其丰富的库和工具，如Jieba分词、NLTK、spaCy、Neo4j、D3.js、ECharts等，为古诗词的数字化处理与智能化应用提供了可能。通过构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，可以将海量、零散的古诗词信息转化为直观、交互式的图形结构，助力文化传承与教育创新。

二、相关研究综述

（一）国内研究现状

国内学者在古诗词数字化处理方面取得显著进展。在自然语言处理领域，利用分词、词性标注、情感分析等技术解析诗词内容。例如，通过构建专门针对古诗词的情感词典，对古诗词中的情感词汇进行标注和分类，进而计算整首诗词的情感倾向。在知识图谱构建方面，尝试构建包含诗人、作品、主题等节点的知识图谱。如利用依存句法分析挖掘“诗人 - 作品”“作品 - 主题”等关系，结合规则匹配和基于机器学习的关系抽取方法，提高关系抽取的准确性。在可视化研究方面，通过图形化技术展示诗词结构和关系。例如，采用力导向布局、圆形布局等方式展示不同节点和关系，支持交互式查询和分析，用户可以通过点击、拖动等操作查看节点和边的详细信息。

（二）国外研究现状

国外在知识表示、知识推理、自然语言处理等领域的突破，为基于AI知识图谱的古诗词研究提供了技术支撑。虽然由于语言和文化的差异，国外对中华古诗词的研究较少，但其在文本处理、知识图谱构建及可视化方面的技术积累具有重要借鉴意义。例如，国外在知识图谱的存储和查询方面，Neo4j等图数据库的高效性能和可扩展性为古诗词知识图谱的构建提供了良好的存储解决方案；在可视化技术方面，D3.js等库的强大功能为创建高度定制化的可视化图表提供了可能。

（三）现有研究不足

结合深度学习进行知识图谱构建和可视化的研究仍较少。古诗词文本中存在大量的生僻字、古汉语词汇和语法结构，给实体识别和关系抽取带来了一定的难度。同时，模型的泛化能力有待提高，由于古诗词的语言风格和意象表达具有多样性，模型在不同类型古诗词上的表现可能存在差异。此外，跨学科融合不足也是当前研究面临的问题之一，古诗词研究涉及文学、语言学、历史学等多个学科，需要加强跨学科的合作与交流。

三、Python知识图谱中华古诗词可视化系统设计

（一）系统架构

本系统主要由数据采集与预处理、知识图谱构建、可视化展示三个核心模块构成。数据采集与预处理模块负责从多种渠道收集古诗词数据，并对原始数据进行清洗、转换和标注，为后续的知识图谱构建提供高质量的数据基础。知识图谱构建模块运用自然语言处理和图数据库技术，从预处理后的数据中提取实体和关系，构建包含诗人、诗作、朝代、意象等节点和边的知识图谱。可视化展示模块借助可视化库将构建好的知识图谱以直观的图形界面展示出来，支持用户的交互操作，如缩放、拖拽、查询等，增强用户对古诗词知识的理解和探索。

（二）数据采集与预处理

数据采集：从经典诗词集（如《唐诗三百首》《宋词三百首》）、网络诗词平台（如古诗文网、中华诗词库）等多渠道收集中华古诗词数据。利用Python的requests库发送HTTP请求，获取诗词网站、古籍数据库等网页内容。通过分析网页结构，使用BeautifulSoup或lxml库解析HTML，提取诗词原文、作者、朝代、注释等关键信息。部分诗词数据平台提供API接口，可通过requests库按照接口规范发送请求，获取结构化的诗词数据。
数据清洗：去除采集到的数据中的HTML标签、特殊字符、重复内容等噪声。使用正则表达式（re模块）进行模式匹配和替换，确保数据格式统一。例如，将诗词文本中的换行符、空格等进行规范化处理。
分词与词性标注：采用Jieba分词库对诗词文本进行分词，并结合自定义词典和停用词表，去除无意义的停用词。同时，使用Jieba.posseg模块进行词性标注，为后续的实体识别和关系抽取提供基础。
数据标注：对于需要训练机器学习模型的任务，如实体识别和关系抽取，需要对数据进行人工标注。可以使用标注工具（如LabelImg、Doccano等）对诗词文本中的实体和关系进行标注，生成标注数据集。

（三）知识图谱构建

实体识别
- 基于规则的方法：根据古诗词的特点和语言规律，定义一系列规则来识别实体。例如，通过“朝代 + 人名”的模式识别诗人实体，通过“诗名 + 诗体”的模式识别诗作实体。
- 基于机器学习的方法：使用预处理后的标注数据集，训练机器学习模型进行实体识别。可以选择支持向量机（SVM）、决策树、条件随机场（CRF）等算法。以CRF为例，利用sklearn_crfsuite库实现模型的训练和预测，将分词和词性标注结果作为特征，提高实体识别的准确性。
- 基于深度学习的方法：使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）等模型进行实体识别。例如，使用PyTorch或TensorFlow框架构建BiLSTM - CRF模型，通过大量的标注数据进行训练，自动学习文本中的特征，进一步提高实体识别的性能。
关系抽取
- 基于规则的方法：根据诗词的语法结构和语义信息，定义规则来抽取实体之间的关系。例如，通过“诗人 + 创作 + 诗作”的句式抽取“诗人 - 作品”关系。
- 基于机器学习的方法：将关系抽取看作一个分类问题，使用标注数据集训练分类模型。可以选择支持向量机、随机森林等算法。以支持向量机为例，将实体对及其上下文信息作为特征，训练模型判断实体对之间是否存在特定关系。
- 基于深度学习的方法：利用深度学习模型学习文本中的语义表示，进行关系抽取。例如，使用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等模型。以CNN为例，将实体对及其上下文文本转换为向量表示，通过卷积层、池化层等提取特征，最后通过全连接层进行关系分类。
图谱存储：选择Neo4j图数据库进行知识图谱的存储。使用py2neo库作为Python与Neo4j的交互接口，通过定义节点和边的属性，将实体和关系数据导入到Neo4j数据库中。例如，定义诗人节点包含姓名、朝代、生平事迹等属性，诗作节点包含诗名、原文、创作时间等属性，“诗人 - 作品”关系包含创作时间等属性。

（四）可视化展示

D3.js可视化：D3.js是一个基于数据驱动文档的JavaScript库，能够创建高度定制化的可视化图表。通过定义节点和边的样式、布局方式等，D3.js可以将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。数据绑定方面，将Neo4j中的知识图谱数据转换为D3.js可处理的JSON格式，使用D3.js的数据绑定功能，将数据与图形元素（如节点、边）进行关联。布局算法上，选择合适的布局算法（如力导向布局、圆形布局、层次布局等）来确定节点和边的位置。力导向布局能够模拟节点之间的引力作用，使节点分布更加均匀、合理。图形渲染方面，使用D3.js的SVG（可缩放矢量图形）功能绘制节点和边，并设置节点的颜色、大小、形状，边的粗细、颜色等样式。同时，添加交互功能，如鼠标悬停显示节点和边的详细信息，点击节点展开或收缩相关子图等。
ECharts可视化：ECharts提供了丰富的可视化图表类型和交互功能，方便用户进行数据探索和分析。在古诗词知识图谱可视化中，ECharts可以结合力导向布局、圆形布局等方式展示不同节点和关系，支持交互式查询和分析。数据加载与展示方面，将知识图谱数据转换为ECharts所需的数据格式，通过setOption方法将数据加载到图表中。例如，在关系图中，定义节点和边的数据数组，设置节点的名称、类别、符号大小，边的源节点、目标节点、关系类型等属性。交互功能实现方面，利用ECharts的交互事件（如点击事件、鼠标悬停事件）实现用户与图表的交互。例如，点击节点时，通过AJAX请求从后端获取该节点的详细信息，并在图表旁边展示；鼠标悬停在边上时，显示关系的详细描述。

四、实验与结果分析

（一）实验环境

实验采用Python 3.8作为开发语言，使用Jieba、NLTK、spaCy等库进行自然语言处理，Neo4j 4.0作为图数据库，D3.js和ECharts作为可视化库。硬件环境为Intel Core i7 - 10700K CPU，32GB内存，NVIDIA GeForce RTX 3060显卡。

（二）实验数据

从《唐诗三百首》、古诗文网等公开数据库获取诗词内容、作者、创作时间等数据，共收集了5000首古诗词，涉及1000位诗人和2000个意象实体。对收集到的数据进行清洗、标注等预处理操作，确保数据的质量和可用性。

（三）实验结果

知识图谱构建结果：通过实体识别和关系抽取，成功构建了包含诗人、诗作、朝代、意象等节点的中华古诗词知识图谱。在实体识别方面，基于BiLSTM - CRF模型的实体识别准确率达到了92%，召回率达到了90%，F1值达到了91%。在关系抽取方面，基于CNN模型的关系抽取准确率达到了88%，召回率达到了86%，F1值达到了87%。
可视化展示结果：采用D3.js和ECharts实现的知识图谱可视化展示效果良好。用户可以通过交互式界面查询特定诗词、作者或意象，查看其相关实体与关系，并以图形化方式呈现。例如，用户点击诗人节点，可以查看该诗人的所有诗作；点击诗作节点，可以查看诗作的详细内容、创作背景以及相关的意象等信息。同时，可视化系统还支持多维度查询功能，用户可以根据诗人、朝代、主题等条件进行查询，快速定位到所需的古诗词信息。
情感分析结果：训练LSTM模型进行古诗词情感分析，将诗词文本转换为计算机可以处理的向量形式，采用Word2Vec词向量方法。使用大量的标注数据对LSTM模型进行训练，通过反向传播算法调整模型参数。经过训练和优化的LSTM模型在古诗词情感分类任务中取得了较好的性能，准确率达到了85%，能够有效地挖掘古诗词中蕴含的情感倾向，为古诗词的欣赏、教学和研究提供了新的视角。

五、结论与展望

（一）研究结论

本文基于Python技术构建了中华古诗词知识图谱，并结合深度学习模型与可视化工具，实现了古诗词的数字化处理与智能化应用。通过实验验证，所构建的知识图谱和可视化系统能够直观呈现古诗词的结构与关系，情感分析模型能有效挖掘古诗词的情感倾向，为古诗词的研究、教学与普及提供了有力支持。该研究成果不仅提升了古诗词学习的互动性和趣味性，还为文学研究和教育领域提供了新的技术解决方案。

（二）研究展望

未来研究可以进一步探索和改进深度学习模型的结构和算法，提高模型在古诗词领域的泛化能力和性能。例如，结合预训练语言模型和迁移学习技术，解决古诗词数据标注成本高的问题。同时，加强跨学科的合作与交流，融合文学、语言学、历史学等多学科知识，深入挖掘古诗词的文化内涵和历史价值。此外，拓展系统的应用场景，如开发古诗词智能创作系统、古诗词文化旅游导览系统等，为中华古诗词文化的传承与创新贡献更大的力量。