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

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #python #深度学习 #大数据 #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：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化研究

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

中华古诗词是中华文明的重要载体，蕴含着丰富的历史、文化、哲学和审美价值。据统计，《全唐诗》收录诗歌4.8万余首，《全宋词》收录词作2万余首，但传统文本阅读方式难以直观展现诗词间的关联性（如作者关系、意象传承、历史背景等）。知识图谱作为语义网络技术的重要分支，能够通过实体-关系-实体的结构化表达，揭示数据间的隐性关联。

1.2 研究意义

文化传承价值：通过可视化技术降低古诗词理解门槛，助力传统文化传播
学术研究价值：构建诗词知识网络，为文学研究提供量化分析工具
技术应用价值：探索NLP与知识图谱在垂直领域的落地场景，形成可复用的技术框架

二、国内外研究现状

2.1 古诗词数字化研究

国内：清华大学"中国古典诗歌语料库"、搜韵网（诗词检索平台）已实现基础数字化
国外：哈佛大学CHGIS项目、斯坦福Literary Lab开展过文本分析研究，但针对中文诗词的专项研究较少

2.2 知识图谱应用现状

通用领域：Google Knowledge Graph、百度知心等已形成成熟商业应用
垂直领域：医学（SNOMED CT）、金融（FinKG）等场景的知识图谱构建方法论成熟
文化领域：故宫博物院"数字文物库"、敦煌研究院"数字敦煌"项目开始尝试知识关联展示

2.3 可视化技术发展

交互技术：D3.js、ECharts等库支持动态网络图渲染
三维展示：Three.js实现诗词意象的空间化呈现
AR/VR应用：部分博物馆尝试通过沉浸式技术还原诗词场景

现存问题：

缺乏针对古诗词的专用知识图谱构建标准
现有可视化方案多停留在静态展示层面，缺乏语义交互能力
未充分利用诗词的韵律、对仗等语言特征进行可视化设计

三、研究内容与创新点

3.1 核心研究内容

知识图谱构建
- 实体抽取：诗人、朝代、诗词、意象、典故等
- 关系定义：创作关系、引用关系、意象传承关系等
- 数据来源：《全唐诗》《全宋词》、诗词注释文献、权威研究著作
可视化系统设计
- 二维网络图：展示诗人社交关系与诗词传承脉络
- 时空轴可视化：结合GIS技术呈现诗词创作地理分布
- 意象云图：通过词频统计生成动态意象分布
- 交互功能：支持点击展开诗词原文、注释及关联分析
关键技术实现
- 使用Neo4j图数据库存储知识图谱
- 基于PyTorch的BERT模型进行诗词语义相似度计算
- 采用D3.js+ECharts实现多维度可视化渲染

3.2 创新点

领域知识建模创新：
- 提出"诗词-意象-情感"三维关联模型
- 定义12类诗词专属关系类型（如"用典""化用""和韵"）
可视化交互创新：
- 设计"时空穿梭"交互模式：用户可通过时间轴观察诗词演变
- 实现"意象溯源"功能：追踪特定意象的跨朝代传承路径
技术融合创新：
- 结合传统计量文学分析方法与深度学习技术
- 开发诗词韵律可视化模块（平仄、押韵可视化）

四、技术路线与实施方案

4.1 技术架构

	`┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐`
	`│ 数据采集层 │ → │ 知识建模层 │ → │ 可视化层 │`
	`└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘`
	`↑ ↑ ↑`
	`┌───────────────────────────────────────────────────────┐`
	`│ Python技术栈：Scrapy+Jieba+Neo4j+D3.js │`
	`└───────────────────────────────────────────────────────┘`

4.2 实施步骤

数据准备阶段（1-2月）
- 采集《全唐诗》《全宋词》文本及注释数据
- 构建诗人别名字典（如"李白"与"青莲居士"的映射）
- 标注500首诗词的意象实体（用于模型训练）
知识抽取阶段（3-4月）
- 使用BiLSTM-CRF模型进行实体识别（F1值目标≥85%）
- 基于规则+BERT的混合方法抽取关系（准确率目标≥80%）
- 构建包含10万+实体、50万+关系的初始图谱
可视化开发阶段（5-6月）
- 实现基础网络图渲染（支持5000节点实时交互）
- 开发时空轴组件（集成百度地图API）
- 完成意象云图动态效果（基于Word2Vec词向量）
系统优化阶段（7月）
- 采用LOD（细节层次）技术优化大规模图渲染
- 实现WebGL加速的3D诗词宇宙展示
- 开发移动端适配版本（基于PyQtWebEngine）

五、预期成果

知识图谱数据集：
- 包含15万诗词实体、8万诗人实体、200万+关系的知识库
- 开放格式：Neo4j数据库导出文件+CSV格式数据包
可视化系统：
- 桌面端应用（支持Windows/macOS/Linux）
- Web端演示系统（响应式设计适配移动设备）
- 核心功能演示视频（3-5分钟）
研究论文：
- 发表1篇北大核心期刊论文
- 形成3万字技术文档（含代码注释）

六、进度安排

阶段	时间节点	主要任务
开题阶段	第1-2周	完成文献调研与技术选型
数据采集	第3-6周	构建基础语料库与标注数据
模型开发	第7-12周	完成知识抽取与图谱构建
可视化实现	第13-18周	开发核心可视化组件
系统测试	第19-20周	性能优化与用户测试

七、参考文献

[1] 李航. 统计学习方法[M]. 清华大学出版社, 2012.
[2] Jiawei Han. 数据挖掘概念与技术[M]. 机械工业出版社, 2016.
[3] 王兆鹏. 唐宋文学编年系地信息平台建设报告[J]. 文学遗产, 2015(5):4-15.
[4] Kiran B, et al. Visualizing Knowledge Graphs: A Survey[J]. IEEE TKDE, 2021.
[5] 清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室. 中文诗词知识图谱构建研究[R]. 2020.