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

Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析技术说明

一、引言

中华古诗词作为中华民族传统文化的璀璨明珠，承载着丰富的历史、文化和情感信息。随着信息技术的迅猛发展，利用Python技术对中华古诗词进行知识图谱构建、可视化展示以及情感分析，能够为古诗词的研究、教学和传承提供全新的视角和有力的工具。本技术说明将详细介绍如何运用Python实现中华古诗词知识图谱的构建、可视化以及情感分析的关键技术和步骤。

二、技术环境搭建

2.1 Python版本选择

推荐使用Python 3.x版本，它具有丰富的库支持和良好的性能，能够满足数据处理、自然语言处理、可视化等多种需求。

2.2 所需库安装

• 数据处理与分析：pandas用于数据的读取、清洗和转换；numpy提供高效的数值计算功能。
• 自然语言处理：jieba用于中文分词；snownlp可用于简单的情感分析（作为基础参考，后续会结合更复杂模型）。
• 知识图谱构建：py2neo用于与Neo4j图数据库进行交互，实现知识图谱的存储和查询。
• 可视化：pyecharts用于绘制各种类型的图表，如词云图、柱状图等；networkx和matplotlib结合可用于绘制网络图。
• 深度学习（情感分析）：tensorflow或pytorch用于构建和训练深度学习模型。

可以通过pip命令安装这些库，例如：

bash

pip install pandas numpy jieba snownlp py2neo pyecharts networkx matplotlib tensorflow

三、中华古诗词知识图谱构建

3.1 数据收集

从多个渠道收集中华古诗词数据，如经典的诗词集（电子版）、专业的诗词网站（如古诗文网、中华诗词库）等。数据应包含诗词原文、作者、朝代、标题、注释等信息。

3.2 数据预处理

• 数据清洗：去除数据中的噪声，如HTML标签、特殊字符、重复数据等。
• 分词处理：使用jieba库对诗词原文进行分词，例如：

python

	import jieba
	text = "床前明月光，疑是地上霜。"
	seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
	print(" ".join(seg_list))

• 标注处理：对诗词中的实体（如诗人、诗作、意象等）进行标注，为后续的知识抽取做准备。

3.3 实体识别与关系抽取

• 实体识别：通过定义规则或使用命名实体识别模型，识别出诗词中的诗人、诗作、朝代、意象等实体。例如，利用正则表达式识别朝代信息。
• 关系抽取：分析诗词文本，抽取实体之间的关系，如“诗人 - 创作 - 诗作”“诗作 - 包含 - 意象”等。可以使用依存句法分析工具（如LTP）辅助关系抽取。

3.4 知识图谱存储

使用py2neo库将识别出的实体和抽取的关系存储到Neo4j图数据库中。以下是一个简单的示例代码：

python

	from py2neo import Graph, Node, Relationship
	# 连接到Neo4j数据库
	graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))
	# 创建诗人节点
	poet = Node("Poet", name="李白")
	graph.create(poet)
	# 创建诗作节点
	poem = Node("Poem", title="静夜思")
	graph.create(poem)
	# 创建关系
	relation = Relationship(poet, "WROTE", poem)
	graph.create(relation)

四、中华古诗词可视化

4.1 词云图绘制

使用pyecharts库绘制古诗词意象词云图，直观展示古诗词中常用的意象。示例代码如下：

python

	from pyecharts.charts import WordCloud
	from pyecharts import options as opts
	# 假设已经统计好意象及其频率
	words = [("明月", 100), ("清风", 80), ("流水", 60)]
	wordcloud = (
	WordCloud()
	.add(series_name="意象", data_pair=words, word_size_range=[20, 100])
	.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="古诗词意象词云图"))
	)
	wordcloud.render("wordcloud.html")

4.2 网络图绘制

使用networkx和matplotlib绘制诗人关系网络图，展示诗人之间的创作关联。示例代码如下：

python

	import networkx as nx
	import matplotlib.pyplot as plt
	# 创建有向图
	G = nx.DiGraph()
	# 添加节点和边
	G.add_node("李白")
	G.add_node("杜甫")
	G.add_edge("李白", "杜甫", relation="朋友")
	# 绘制图形
	pos = nx.spring_layout(G)
	nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=2000, node_color="skyblue", font_size=10, font_weight="bold")
	plt.show()

4.3 基于Web的可视化系统（可选）

使用Flask或Django框架搭建一个基于Web的古诗词可视化系统，将上述可视化结果集成到网页中，方便用户通过浏览器访问和查看。

五、古诗词情感分析

5.1 基于词典的情感分析（简单方法）

构建一个古诗词情感词典，对诗词中的情感词汇进行标注和计分，然后根据词汇的情感得分计算整首诗词的情感倾向。示例代码如下：

python

	# 简单的情感词典示例
	sentiment_dict = {
	"喜": 1, "乐": 1, "爱": 1,
	"悲": -1, "愁": -1, "恨": -1
	}
	def simple_sentiment_analysis(text):
	words = jieba.cut(text)
	score = 0
	for word in words:
	if word in sentiment_dict:
	score += sentiment_dict[word]
	if score > 0:
	return "积极"
	elif score < 0:
	return "消极"
	else:
	return "中性"
	text = "春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。"
	print(simple_sentiment_analysis(text))

5.2 基于机器学习的情感分析

• 数据标注：邀请诗词学专家对古诗词进行情感标注，构建标注数据集。
• 特征提取：将古诗词文本转换为数值特征向量，常用的方法有词袋模型、TF - IDF等。例如，使用sklearn库的TfidfVectorizer：

python

	from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
	corpus = [
	"床前明月光，疑是地上霜。",
	"春风又绿江南岸，明月何时照我还。"
	]
	vectorizer = TfidfVectorizer()
	X = vectorizer.fit_transform(corpus)
	print(X.toarray())

• 模型训练与评估：选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，使用标注数据集进行训练和评估。示例代码如下：

python

	from sklearn.model_selection import train_test_split
	from sklearn.svm import SVC
	from sklearn.metrics import accuracy_score
	# 假设已经有了特征矩阵X和标签y
	X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
	model = SVC()
	model.fit(X_train, y_train)
	y_pred = model.predict(X_test)
	print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))

5.3 基于深度学习的情感分析

使用深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）、双向编码器表示（BERT）等，能够更好地捕捉古诗词中的上下文信息和语义关系。以下是一个使用tensorflow构建LSTM模型进行情感分析的简单示例：

python

	import tensorflow as tf
	from tensorflow.keras.models import Sequential
	from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
	# 假设已经对文本进行了预处理和序列化
	max_len = 100 # 序列最大长度
	vocab_size = 10000 # 词汇表大小
	embedding_dim = 64 # 嵌入维度
	model = Sequential([
	Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len),
	LSTM(64),
	Dense(1, activation='sigmoid')
	])
	model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
	# 假设已经有了训练数据X_train和标签y_train
	# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

六、总结与展望

6.1 总结

本技术说明详细介绍了利用Python实现中华古诗词知识图谱构建、可视化和情感分析的关键技术和步骤。通过知识图谱的构建，能够整合古诗词中的多维度信息；可视化技术可以将抽象的知识以直观的方式呈现出来；情感分析方法能够挖掘古诗词中蕴含的情感信息。这些技术和方法为古诗词的研究、教学和传承提供了有力的支持。

6.2 展望

未来的研究可以进一步拓展以下几个方面：一是加强多模态数据融合，将古诗词的文本、图像、音频等多模态数据进行融合，构建更丰富的知识表示；二是探索更先进的深度学习模型，提高情感分析的准确性和泛化能力；三是开发更多的应用场景，如古诗词智能创作、古诗词推荐系统等，促进古诗词的广泛传播和深入传承。

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