计算机毕业设计Python+多模态大模型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)

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #机器学习 #大数据 #毕业设计 #数据可视化

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介绍资料

以下是一篇关于《Python+多模态大模型知识图谱中华古诗词可视化》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：Python+多模态大模型知识图谱中华古诗词可视化

一、研究背景与意义

背景
- 文化价值：中华古诗词是中华文化的瑰宝，承载着历史、哲学、美学等多维度信息，但传统阅读方式难以全面挖掘其深层关联。
- 技术趋势：多模态大模型（如GPT-4、文心一言等）能够融合文本、图像、音频等多维度数据，为古诗词的语义理解与跨模态表达提供新工具。
- 可视化需求：知识图谱通过结构化数据展示实体关系，结合可视化技术可直观呈现古诗词中的意象、主题、作者关联等复杂信息。
意义
- 文化传承：通过可视化技术降低古诗词理解门槛，助力传统文化传播。
- 学术价值：探索多模态大模型与知识图谱在人文领域的应用范式。
- 技术实践：结合Python生态工具（如Neo4j、PyTorch、D3.js等）实现跨模态数据融合与交互式可视化。

二、国内外研究现状

古诗词数字化研究
- 已有研究集中于古诗词的文本挖掘（如情感分析、主题建模），但缺乏多模态数据整合。
- 部分工作尝试通过知识图谱构建诗人关系网络（如“唐宋文学编年地图”），但未结合大模型生成能力。
多模态大模型应用
- 大模型在文本生成、图像描述等领域表现突出，但针对古诗词的跨模态理解（如“生成与诗句匹配的绘画”）仍处于探索阶段。
知识图谱可视化
- 工具方面，Neo4j、Gephi等支持图数据库可视化，但需定制化开发以适配古诗词场景。
- 交互式技术（如力导向图、时空轨迹图）可增强用户探索体验。

存在问题：

多模态数据（文本、图像、音频）的语义对齐与融合机制不完善。
缺乏针对古诗词场景的专用知识图谱构建方法。
可视化交互设计未充分考虑用户文化认知需求。

三、研究内容与方法

研究内容
- 多模态数据采集与预处理
  - 文本：爬取全唐诗、全宋词等开源数据集，结合OCR识别古籍图像文本。
  - 图像：收集古诗词相关绘画、书法作品，或通过Stable Diffusion生成匹配图像。
  - 音频：标注诗词朗诵的韵律、情感标签。
- 知识图谱构建
  - 定义实体（诗人、朝代、意象、主题等）与关系（创作、引用、象征等）。
  - 基于BERT等模型提取文本实体，结合规则匹配与人工校验完善图谱。
- 多模态融合与可视化
  - 利用CLIP模型实现文本-图像语义对齐，生成跨模态嵌入向量。
  - 基于Python开发交互式可视化系统，支持图谱探索、意象聚类、时空轨迹展示等功能。
研究方法
- 技术路线：
  数据采集 → 多模态预处理 → 知识图谱构建 → 大模型融合 → 可视化开发 → 用户评估
- 关键技术：
  - 知识图谱：Neo4j图数据库、RDF/OWL语义表示。
  - 多模态融合：CLIP、Transformer跨模态编码。
  - 可视化：D3.js、PyQt实现动态交互界面。

四、预期成果与创新点

预期成果
- 构建包含10,000+实体节点的古诗词知识图谱。
- 开发支持多模态查询的交互式可视化系统（如输入诗句展示关联图像与诗人网络）。
- 发表1篇核心期刊论文，申请1项软件著作权。
创新点
- 跨模态语义对齐：首次将CLIP模型应用于古诗词与绘画的关联分析。
- 动态图谱演化：结合时空维度展示诗词创作背景与文化传播路径。
- 用户定制化探索：支持按朝代、意象、情感等维度筛选与可视化。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理多模态、知识图谱相关技术
数据采集	第3-4月	完成古诗词文本、图像、音频收集
图谱构建	第5-6月	实体识别、关系抽取与图谱存储
系统开发	第7-9月	可视化界面设计与交互功能实现
测试优化	第10月	用户调研与系统迭代
论文撰写	第11月	整理成果并投稿

六、参考文献

[1] 李明等. 基于知识图谱的古诗词文化传承研究[J]. 文化遗产, 2022.
[2] Radford A, et al. Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision[C]. ICML, 2021.
[3] 王伟等. 多模态大模型在数字人文中的应用探索[J]. 计算机应用, 2023.
[4] Neo4j官方文档. Neo4j documentation - Neo4j Documentation