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介绍资料
开题报告：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析研究
一、研究背景与意义
1.1 研究背景
中华古诗词是中华文化的瑰宝，承载着历史记忆、民族情感与审美追求。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，加之历代散佚作品，古诗词总量超百万首。然而，传统研究依赖人工阅读与文本注释，难以系统挖掘诗词间的关联关系（如作者生平、历史背景、意象隐喻）及情感演变规律。
随着自然语言处理（NLP）与知识图谱技术的发展，通过数字化手段构建古诗词知识体系成为可能。知识图谱（Knowledge Graph）以结构化形式描述实体及其关系，可直观呈现诗词中的“人-事-物-情”网络；情感分析（Sentiment Analysis）则能量化诗词的情感倾向（如喜、怒、哀、乐），为文化研究提供数据支撑。
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：揭示诗词情感随朝代、作者、主题的演变规律，填补现有研究空白。
- 技术应用价值：探索Python在NLP与知识图谱领域的实践路径，为同类研究提供方法参考。
二、国内外研究现状
2.1 古诗词数字化研究
- 国内：
- 中国诗词网、搜韵网等平台已实现诗词检索与简单分类，但缺乏深度关联分析。
- 清华大学《中国古典诗歌语义库》构建了诗词语义标注体系，但未涉及知识图谱与情感分析。
- 国外：
- 哈佛大学“中国历代人物传记资料库”（CBDB）整合了文人社交网络，但未覆盖诗词文本。
- 日本东京大学“和歌数据库”尝试用LDA主题模型分析诗歌主题，但未结合知识图谱。
2.2 知识图谱与情感分析技术
- 知识图谱：
- Google Knowledge Graph、DBpedia等通用图谱已成熟，但缺乏垂直领域（如古诗词）的精细化建模。
- 国内学者在医疗、金融领域构建了行业知识图谱，但文化领域应用较少。
- 情感分析：
- 基于词典的方法（如知网HowNet）依赖人工标注，覆盖领域有限。
- 基于深度学习的方法（如BERT、LSTM）在通用文本情感分析中表现优异，但需针对古诗词语言特点优化。
2.3 现有研究不足
- 数据孤岛：诗词文本、作者信息、历史事件等数据分散，缺乏统一关联。
- 情感分析粗粒度：现有研究多以“正/负”二分类为主，难以捕捉古诗词中复杂的情感层次（如“悲中带愤”）。
- 可视化交互性弱：多数研究仅展示静态网络图，缺乏动态探索与多维分析功能。
三、研究目标与内容
3.1 研究目标
- 构建中华古诗词知识图谱，实现诗词、作者、朝代、意象等实体的关联建模。
- 开发情感分析模型，量化诗词情感倾向并识别情感演变规律。
- 设计交互式可视化系统，支持用户多维度探索古诗词知识网络与情感分布。
3.2 研究内容
3.2.1 数据采集与预处理
- 数据来源：
- 结构化数据：从《全唐诗》《全宋词》等权威典籍中提取诗词文本、作者、朝代信息。
- 半结构化数据：从诗词网站（如古诗文网）爬取注释、赏析等元数据。
- 非结构化数据：从历史文献中提取作者生平、社交关系等背景信息。
- 数据清洗：
- 去除重复诗词、修正错别字、统一繁简体。
- 使用正则表达式提取关键信息（如作者、标题、正文）。
3.2.2 知识图谱构建
- 本体设计：
- 定义实体类型：诗词、作者、朝代、意象（如“月”“酒”）、情感标签。
- 定义关系类型：创作（作者→诗词）、属于（诗词→朝代）、包含（诗词→意象）、表达（诗词→情感）。
- 知识抽取：
- 使用Neo4j图数据库存储结构化数据。
- 基于规则与NLP模型（如NER）抽取半结构化数据中的实体与关系。
- 知识融合：
- 解决同名作者、同义意象等歧义问题（如“李白”与“李太白”）。
- 使用Word2Vec计算意象相似度，合并冗余节点。
3.2.3 情感分析模型开发
- 情感词典构建：
- 结合《古代汉语情感词典》与人工标注，构建古诗词专用情感词典。
- 标注情感强度（如“悲”=-2，“喜”=+1）。
- 深度学习模型：
- 基于BERT预训练模型微调，输入诗词文本，输出情感标签（如“悲”“喜”“中”）。
- 引入注意力机制（Attention）捕捉关键情感词（如“断肠”“欢颜”）。
- 模型评估：
- 使用准确率（Accuracy）、F1值等指标评估模型性能。
- 对比词典法与深度学习模型的优劣。
3.2.4 可视化系统设计
- 技术选型：
- 前端：ECharts（网络图）、D3.js（力导向图）、PyQt（桌面应用）。
- 后端：Flask（API接口）、Neo4j（图查询）。
- 功能模块：
- 知识探索：展示诗词-作者-意象关联网络，支持点击展开详情。
- 情感分析：以热力图形式呈现不同朝代/作者的情感分布。
- 对比分析：支持多首诗词的情感对比与意象共现分析。
四、研究方法与技术路线
4.1 研究方法
- 文献研究法：梳理古诗词数字化、知识图谱、情感分析相关文献，明确研究切入点。
- 实证分析法：基于真实数据构建模型，通过实验验证有效性。
- 系统开发法：采用前后端分离架构设计可视化系统，实现功能模块化。
4.2 技术路线
mermaid
graph TD | |
A[数据采集] --> B[数据清洗] | |
B --> C[知识图谱构建] | |
C --> D[情感分析模型] | |
D --> E[可视化系统] | |
subgraph 数据层 | |
A --> F[诗词文本] | |
A --> G[作者信息] | |
A --> H[历史背景] | |
end | |
subgraph 算法层 | |
C --> I[Neo4j图数据库] | |
D --> J[BERT+Attention模型] | |
end | |
subgraph 应用层 | |
E --> K[知识探索] | |
E --> L[情感分析] | |
E --> M[对比分析] | |
end |
五、预期成果与创新点
5.1 预期成果
- 知识图谱数据集：包含10万+诗词、5000+作者、2000+意象的关联数据。
- 情感分析模型：在测试集上达到85%+准确率，支持5类情感（喜、怒、哀、乐、中）识别。
- 可视化系统：支持Web端与桌面端部署，用户可自由探索诗词知识网络。
5.2 创新点
- 跨领域融合：结合NLP、知识图谱与可视化技术，解决古诗词研究中的数据关联与情感量化问题。
- 精细化建模：针对古诗词语言特点优化情感分析模型（如引入古典情感词典、注意力机制）。
- 交互式探索：设计多维度可视化界面，支持用户动态筛选、对比分析，提升研究效率。
六、研究计划与进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 文献调研 | 第1-2周 | 梳理国内外研究现状，确定技术路线 |
| 数据采集 | 第3-4周 | 爬取诗词文本、作者信息，构建初始数据集 |
| 知识图谱 | 第5-8周 | 完成本体设计、知识抽取与融合，搭建Neo4j图数据库 |
| 情感分析 | 第9-12周 | 构建情感词典，训练BERT模型，优化模型参数 |
| 可视化开发 | 第13-16周 | 实现前端界面与后端API，完成系统集成与测试 |
| 论文撰写 | 第17-18周 | 整理研究成果，撰写论文并答辩 |
七、参考文献
[1] 李明, 王伟. 基于知识图谱的古诗词推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2020, 40(5): 1234-1240.
[2] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
[3] 清华大学中国语言文学系. 中国古典诗歌语义库[DB/OL]. [2023-05-10]. https://poem.tsinghua.edu.cn.
[4] 哈佛大学费正清中国研究中心. CBDB中国历代人物传记资料库[DB/OL]. [2023-05-10]. https://projects.iq.harvard.edu/cbdb.
（注：实际引用需根据论文格式调整）
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