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Python知识图谱助力古诗词可视化与分析

最新推荐文章于 2025-12-10 15:53:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-10 15:53:18 发布 · 897 阅读

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

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介绍资料

Python知识图谱在中华古诗词可视化中的应用技术说明

引言

中华古诗词作为中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、哲学与美学价值。然而，传统文本分析方法难以直观展现诗词间的语义关联（如诗人社交网络、意象演变、朝代风格差异等）。知识图谱技术通过结构化数据揭示实体间的复杂关系，结合Python强大的数据处理与可视化能力，可构建交互式古诗词探索平台，助力文化研究与教育传播。本文从技术实现角度，系统阐述Python在中华古诗词知识图谱构建、可视化及情感分析中的核心方法。

一、技术架构与核心工具链

1.1 数据层：多源异构数据融合

数据采集：利用Scrapy框架与Requests库爬取古诗文网、中华诗库等平台数据，结合CTEXT开源数据集，覆盖《全唐诗》《宋词三百首》等经典典籍。
数据清洗：通过Pandas库去除HTML标签、特殊字符，使用正则表达式标准化文本格式。例如，对《静夜思》文本进行清洗后，保留“床前明月光，疑是地上霜”的纯净内容。
实体标注：采用Jieba分词库结合自定义词典（如添加“孤舟”“残月”等古诗词术语），识别诗人、朝代、意象等核心实体。例如，对“李白创作了《静夜思》”进行分词后，标注“李白”为诗人实体，“《静夜思》”为诗作实体。

1.2 存储层：图数据库优化查询

Neo4j图数据库：存储三元组关系（如“诗人-创作-诗作”“诗作-引用-诗作”），支持Cypher查询语言实现高效检索。例如，通过MATCH (p:Poet)-[:WRITES]->(poem:Poem) RETURN p, poem可快速获取诗人及其作品列表。
数据建模：定义节点属性（如诗人节点包含“姓名”“朝代”“生平事迹”，诗作节点包含“标题”“内容”“创作时间”），关系属性（如“创作时间”“引用次数”），构建多维度知识图谱。

1.3 处理层：NLP与深度学习融合

实体关系抽取：结合规则匹配（如“朝代+人名”识别诗人）与依存句法分析（如通过“主语-谓语-宾语”结构抽取“诗人-作品”关系），提升抽取准确性。例如，对“王维送元二使安西”解析为“王维（主语）-送（谓语）-元二使安西（宾语）”，建立诗人与诗作的关联。
情感分析模型：采用LSTM与BERT模型捕捉上下文语义。例如，LSTM模型在《虞美人》情感分析中，通过序列数据学习“春花秋月何时了”到“一江春水向东流”的情感递进，预测情感强度MAE（平均绝对误差）≤0.8。

1.4 可视化层：动态交互与多维度展示

D3.js：基于数据驱动文档（Data-Driven Documents）实现力导向布局，模拟节点间引力作用，使诗人社交网络分布均匀。例如，展示李白与杜甫、孟浩然等诗人的创作交流关系。
Pyecharts：集成ECharts库，支持关系图、桑基图等多图表类型。例如，用桑基图呈现“月亮”意象在唐宋诗词中的空间密度变化，直观反映文化传播路径。
Flask框架：构建Web后端，提供RESTful API供前端调用。例如，用户查询“王维”，后端返回其作品列表及情感分析结果，前端以柱状图展示情感分布。

二、关键技术实现流程

2.1 数据预处理与实体标注

python

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

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

	`# 自定义词典添加古诗词术语`
	`jieba.load_userdict("poetry_terms.txt")`

	`# 分词与实体标注`
	`def annotate_entities(text):`
	`words = jieba.lcut(text)`
	`entities = []`
	`for word in words:`
	`if word in ["李白", "杜甫"]: # 诗人实体`
	`entities.append(("Poet", word))`
	`elif word in ["唐", "宋"]: # 朝代实体`
	`entities.append(("Dynasty", word))`
	`return entities`

	`df["entities"] = df["content"].apply(annotate_entities)`

2.2 知识图谱构建与存储

python

	`# 连接Neo4j数据库`
	`graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))`

	`# 批量导入数据`
	`def import_to_neo4j(df):`
	`for _, row in df.iterrows():`
	`# 创建诗人节点`
	`poet_query = """`
	`MERGE (p:Poet {name: $name})`
	`SET p.dynasty = $dynasty`
	`"""`
	`graph.run(poet_query, name=row["author"], dynasty=row["dynasty"])`

	`# 创建诗作节点`
	`poem_query = """`
	`MERGE (poem:Poem {title: $title, content: $content})`
	`"""`
	`graph.run(poem_query, title=row["title"], content=row["cleaned"])`

	`# 建立“创作”关系`
	`rel_query = """`
	`MATCH (p:Poet {name: $name}), (poem:Poem {title: $title})`
	`MERGE (p)-[:WRITES]->(poem)`
	`"""`
	`graph.run(rel_query, name=row["author"], title=row["title"])`

2.3 可视化系统实现

python

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

	`# 构建诗人社交网络图`
	`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 + r["weight"] * 2}]`
	`links = [{"source": r["source"], "target": r["target"], "value": r["weight"]}]`

	`# 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")`

三、技术挑战与解决方案

3.1 实体消歧

问题：同名词人（如“南宋李白”）导致数据混淆。
方案：结合朝代信息与诗词风格特征进行聚类。例如，通过TF-IDF提取诗词关键词，计算与已知诗人作品的余弦相似度，区分不同朝代同名诗人。

3.2 大规模可视化性能优化

问题：超过10,000个节点的网络图渲染卡顿。
方案：
- WebWorker多线程渲染：将数据加载与渲染任务分配至不同线程。
- 力导向布局简化算法：采用Barnes-Hut近似算法降低计算复杂度。
- 分级展示：默认展示核心节点（如李白、杜甫），用户点击后动态加载关联节点。