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》的任务书模板，包含目标分解、技术规范和实施细则等内容：

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任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化系统开发

一、项目基本信息

• 项目名称：基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化研究
• 项目周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日（共20周）
• 负责人：XXX
• 协作人员：数据采集组（2人）、算法开发组（2人）、可视化组（1人）
• 交付成果：
  1. 结构化古诗词知识图谱数据库（Neo4j格式）
  2. 可交互的Web端可视化系统（含源码）
  3. 系统测试报告与用户手册

二、任务分解与进度安排

阶段1：需求分析与数据准备（第1-4周）

目标：明确系统功能边界，构建基础语料库
任务清单：

1. 需求调研（第1周）
   • 完成10份用户访谈（高校文学院教师、诗词爱好者）
   • 输出《用户需求规格说明书》（含功能优先级排序）
2. 数据采集（第2-3周）
   • 从以下来源获取数据：
     • 结构化数据：《全唐诗》《全宋词》XML格式文本（中华书局版）
     • 半结构化数据：搜韵网诗词注释、古诗文网诗人传记
     • 非结构化数据：CNKI诗词研究论文（用于关系抽取规则制定）
   • 构建诗人别名字典（如"苏轼"与"东坡居士"的映射关系）
3. 数据清洗（第4周）
   • 使用OpenRefine去除重复诗词（保留最早版本）
   • 标准化朝代名称（如"唐"统一为"唐朝"）
   • 输出《数据质量评估报告》（含缺失值统计）

验收标准：

• 采集诗词数量≥8万首，诗人数量≥1.5万人
• 数据重复率≤5%，朝代标注准确率≥98%

阶段2：知识图谱构建（第5-10周）

目标：完成实体识别与关系抽取，构建可查询的图数据库
任务清单：

1. 实体识别模型开发（第5-6周）
   • 使用BiLSTM-CRF模型识别以下实体类型：
     • 诗词、诗人、朝代、意象（如"明月""长江"）、典故（如"庄周梦蝶"）
   • 在500首标注诗词上训练模型（F1值目标≥85%）
2. 关系抽取模块开发（第7-8周）
   • 实现三类关系抽取：
     • 创作关系（诗人→创作→诗词）
     • 引用关系（诗词A→引用→诗词B）
     • 意象传承关系（意象X→传承于→朝代Y）
   • 采用规则+BERT混合方法（准确率目标≥80%）
3. 图数据库构建（第9-10周）
   • 使用Neo4j导入以下数据：
     • 实体节点：诗词（8万+）、诗人（1.5万+）、意象（2000+）
     • 关系边：创作关系（8万+）、引用关系（5万+）
   • 创建索引优化查询性能（诗词标题全文索引）

验收标准：

• 知识图谱包含实体总数≥10万，关系总数≥200万
• 查询响应时间：1000节点内≤1秒，1万节点内≤3秒

阶段3：可视化系统开发（第11-16周）

目标：实现多维度可视化交互功能
任务清单：

1. 基础网络图开发（第11-12周）
   • 使用D3.js实现诗人社交关系可视化：
     • 节点大小：反映诗人创作数量
     • 边粗细：表示引用关系频次
     • 颜色编码：区分不同朝代
2. 时空轴组件开发（第13周）
   • 集成百度地图API展示诗词创作地理分布
   • 实现时间滑块控制（可筛选特定朝代诗词）
3. 特色功能开发（第14-15周）
   • 意象溯源：点击意象节点展示传承路径（如"梅花"从先秦到明清的演变）
   • 韵律可视化：使用ECharts柱状图展示诗词平仄分布
   • 语义搜索：基于BERT的诗词内容检索（支持模糊匹配）
4. 系统集成测试（第16周）
   • 兼容性测试：Chrome/Firefox/Edge浏览器兼容性
   • 性能测试：1000节点网络图渲染时间≤2秒

验收标准：

• 完成5个核心交互功能模块
• 用户操作响应延迟≤500ms（90%操作场景）

阶段4：系统优化与交付（第17-20周）

目标：提升系统稳定性与用户体验
任务清单：

1. 性能优化（第17周）
   • 对大规模图数据采用LOD（细节层次）技术
   • 实现WebGL加速的3D诗词宇宙展示（可选）
2. 文档编写（第18周）
   • 《系统用户手册》（含操作示例截图）
   • 《技术白皮书》（含算法原理说明）
3. 项目验收（第19-20周）
   • 组织3场用户测试（每组5人，收集反馈）
   • 修复发现的Bug（严重级别Bug清零）

验收标准：

• 系统通过压力测试（100并发用户）
• 用户满意度评分≥4.5/5（基于问卷调查）

三、技术规范

1. 开发语言：Python 3.8+（主后端）、JavaScript（前端交互）
2. 关键框架：
   • NLP处理：PyTorch 1.12、Jieba 0.42
   • 图数据库：Neo4j 4.4（社区版）
   • 可视化库：D3.js 7.x、ECharts 5.x
3. 数据格式标准：
   • 实体标注：BIO标注体系
   • 关系存储：CSV格式（源实体ID,关系类型,目标实体ID）

四、风险管理

风险类型	应对措施
数据质量问题	建立人工抽检机制（每周抽查5%新导入数据）
模型精度不足	预留20%标注数据作为测试集，当F1值<80%时触发模型重新训练流程
进度延迟	采用敏捷开发模式，每两周进行迭代评审，关键路径任务设置10%时间缓冲
技术兼容性	前端开发使用PostCSS自动处理浏览器前缀，确保主流浏览器兼容性

五、附件

1. 《古诗词实体类型定义表》（含12类实体详细说明）
2. 《关系抽取规则手册》（含50条人工编写规则示例）
3. 《系统原型设计图》（Axure RP格式）

任务书制定人：XXX
审批人：XXX
日期：202X年XX月XX日

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特点说明：

1. 采用WBS（工作分解结构）方法细化任务颗粒度
2. 设置量化验收标准（如F1值、响应时间等）
3. 包含完整的风险管理预案
4. 附件提供可执行的技术细节参考
5. 强调敏捷开发与用户反馈结合的开发模式

可根据实际团队规模调整任务分工，建议为每个子任务指定唯一责任人并设置里程碑检查点。

运行截图

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