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最新推荐文章于 2025-12-05 22:05:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 22:05:00 发布 · 753 阅读

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介绍资料

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、地理、人物和情感信息。通过构建知识图谱并实现可视化，可以直观展示诗词间的关联关系，辅助文化研究、教育传播和智能应用开发。本技术方案基于Python生态，结合自然语言处理（NLP）和图数据库技术，实现古诗词知识图谱的构建与动态可视化。

数据层
- 诗词文本：中华诗库、全唐诗/宋词等开源数据集
- 知识抽取：jieba分词、StanfordNLP、SnowNLP
- 图数据库：Neo4j（存储三元组关系）
处理层
- Python 3.8+
- 关键库：
  - py2neo：Neo4j数据库交互
  - networkx/igraph：图结构分析
  - pyLDAvis：主题模型可视化
  - matplotlib/seaborn：统计图表
  - pyecharts/D3.js：交互式可视化
可视化层
- 静态可视化：诗词关系网络图、时空分布热力图
- 动态可视化：诗人社交网络演化、主题迁移时间轴

python

	`import pandas as pd`
	`import jieba`
	`from py2neo import Graph`

	`# 加载诗词数据`
	`df = pd.read_csv("chinese_poetry.csv")`

	`# 基础清洗`
	`def clean_text(text):`
	`return "".join([c for c in text if c not in "，。、；：？！「」（）【】《》"])`

	`df["cleaned"] = df["content"].apply(clean_text)`

实体识别：

示例代码：

python

	`from py2neo import Node, Relationship`

	`# 创建诗人节点`
	`shakespeare = Node("Poet", name="李白", dynasty="唐")`
	`poem = Node("Poem", title="静夜思", content="床前明月光...")`

	`# 建立关系`
	`writes_rel = Relationship(shakespeare, "WRITES", poem)`
	`graph.create(writes_rel)`

Neo4j图数据库操作：

python

	`graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))`

	`# 批量导入数据`
	`def import_poetry_data():`
	`for _, row in df.iterrows():`
	`# 创建诗词节点`
	`poem_node = Node("Poem",`
	`title=row["title"],`
	`content=row["cleaned"],`
	`dynasty=row["dynasty"])`
	`graph.create(poem_node)`

	`# 创建诗人节点（去重）`
	`poet_query = """`
	`MERGE (p:Poet {name: $name})`
	`MERGE (p)-[:LIVED_IN]->(d:Dynasty {name: $dynasty})`
	`"""`
	`graph.run(poet_query, name=row["author"], dynasty=row["dynasty"])`

python

	`from pyecharts import options as opts`
	`from pyecharts.charts import Graph`

	`def visualize_poet_network():`
	`# 从Neo4j查询关系数据`
	`cypher_query = """`
	`MATCH (p1:Poet)-[r]-(p2:Poet)`
	`RETURN p1.name as source, p2.name as target, count(r) as weight`
	`"""`
	`results = graph.run(cypher_query).data()`

	`# 构建图数据`
	`nodes = [{"name": r["source"], "symbolSize": 10} for r in results]`
	`links = [{"source": r["source"], "target": r["target"], "value": r["weight"]}`
	`for r in results]`

	`# 渲染图表`
	`graph_chart = (`
	`Graph()`
	`.add("", nodes, links, repulsion=500)`
	`.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="诗人社交网络"))`
	`)`
	`graph_chart.render("poet_network.html")`

html

	`<!-- 前端模板示例 -->`
	`<div id="timeline"></div>`
	`<script src="https://d3js.org/d3.v7.min.js"></script>`
	`<script>`
	`// 加载后端API数据`
	`fetch("/api/poetry/timeline")`
	`.then(response => response.json())`
	`.then(data => {`
	`// 使用D3.js绘制时间轴`
	`const svg = d3.select("#timeline")`
	`.append("svg")`
	`.attr("width", 800)`
	`.attr("height", 400);`

	`// 添加朝代标记、诗词分布等元素...`
	`});`
	`</script>`

实体消歧
- 问题：同名词人（如"李白"与"南宋李白"）
- 方案：结合朝代信息+诗词风格特征进行聚类
关系稀疏性
- 问题：冷门诗人关系数据不足
- 方案：引入诗词主题相似度计算补充关系
大规模可视化性能
- 问题：超过1000个节点的网络图卡顿
- 方案：
  - 实现WebWorker多线程渲染
  - 采用力导向布局的简化算法
  - 提供分级展示（先展示核心节点）