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)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

任务书：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析

一、任务背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、哲学与情感信息。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。本任务旨在利用Python技术栈，实现古诗词知识图谱的构建、情感分析模型的开发，并通过可视化技术直观呈现研究成果，为文化研究与教育传播提供支持。

二、任务目标

1. 构建中华古诗词知识图谱：整合诗词文本、作者、朝代、意象等实体，建立结构化关联网络。
2. 开发情感分析模型：量化诗词情感倾向（如喜、怒、哀、乐），并分析情感随朝代、作者的演变规律。
3. 设计可视化系统：开发交互式界面，支持用户多维度探索古诗词知识网络与情感分布。

三、任务内容与分工

3.1 数据采集与预处理

负责人：数据组
任务内容：

1. 数据来源：
   • 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。
   • 爬取古诗文网、搜韵网等平台的诗词注释、赏析等元数据。
   • 整合历史文献中的作者生平、社交关系等背景信息。
2. 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. 数据存储：
   • 将结构化数据存储至MySQL数据库，非结构化数据保存为JSON/CSV格式。

3.2 知识图谱构建

负责人：图谱组
任务内容：

1. 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）。
2. 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。
3. 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。

3.3 情感分析模型开发

负责人：算法组
任务内容：

1. 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）。
2. 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”）。
3. 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，优化模型参数。

3.4 可视化系统设计

负责人：开发组
任务内容：

1. 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）。
2. 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。
3. 系统测试：
   • 测试界面交互流畅性、数据加载速度与兼容性（Web/桌面端）。

四、任务计划与进度安排

阶段	时间	任务内容	交付物
需求分析	第1周	明确任务目标、技术路线与分工，制定数据采集方案。	《需求分析报告》
数据采集	第2-3周	完成诗词文本、作者信息、历史背景数据的爬取与清洗。	原始数据集（MySQL/JSON/CSV）
知识图谱	第4-6周	完成本体设计、知识抽取与融合，搭建Neo4j图数据库。	知识图谱数据集（Neo4j数据库）
情感分析	第7-9周	构建情感词典，训练BERT模型，优化模型参数。	情感分析模型（Python脚本）
可视化开发	第10-12周	实现前端界面与后端API，完成系统集成与测试。	可视化系统（Web/桌面端）
验收总结	第13周	整理成果文档，进行系统演示与答辩。	《任务总结报告》、系统演示视频

五、资源需求

1. 硬件资源：
   • 服务器：用于存储与处理大规模数据（建议配置：16GB内存，500GB硬盘）。
   • 开发终端：Python开发环境（Anaconda、Jupyter Notebook）、Neo4j Desktop、PyCharm。
2. 软件资源：
   • 数据库：MySQL（结构化数据）、Neo4j（图数据）。
   • 深度学习框架：PyTorch/TensorFlow（BERT模型训练）。
   • 可视化库：ECharts、D3.js、PyQt。
3. 数据资源：
   • 《全唐诗》《全宋词》电子版、古诗文网API、古代汉语情感词典。

六、风险评估与应对

1. 数据质量问题：
   • 风险：爬取数据存在缺失或错误。
   • 应对：增加数据校验环节，人工补充关键信息。
2. 模型性能不足：
   • 风险：情感分析模型准确率低于预期。
   • 应对：引入更多标注数据，调整模型结构（如增加LSTM层）。
3. 系统兼容性问题：
   • 风险：可视化界面在不同浏览器/操作系统中显示异常。
   • 应对：提前进行多环境测试，优化前端代码兼容性。

七、验收标准

1. 知识图谱：
   • 包含10万+诗词、5000+作者、2000+意象的关联数据。
   • 支持通过Cypher查询语言检索实体与关系。
2. 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。
3. 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与情感分布。
   • 界面响应时间≤2秒，支持1000+节点动态渲染。

任务负责人：XXX
日期：2023年XX月XX日

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻