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)

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

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》的任务书模板，包含目标、任务分解、技术路线、交付成果及时间规划等内容：

---

任务书

项目名称：Python+多模态大模型知识图谱中华古诗词可视化

一、项目目标

1. 总体目标
   构建一个基于Python生态与多模态大模型的中华古诗词知识图谱可视化系统，实现以下功能：
   • 整合古诗词文本、关联图像、音频等多模态数据，构建结构化知识图谱。
   • 利用多模态大模型（如CLIP、文心ERNIE-ViLG）实现跨模态语义对齐与内容生成。
   • 开发交互式可视化界面，支持用户探索诗词意象、诗人关系、时空传播等维度信息。
2. 具体目标
   • 完成10,000首以上古诗词的数据采集与清洗。
   • 构建包含5类实体（诗人、朝代、意象、主题、作品）和8种关系（创作、引用、象征等）的知识图谱。
   • 实现3种以上多模态交互功能（如输入诗句生成关联图像、按朝代动态展示诗词分布）。

二、任务分解与分工

任务1：数据采集与预处理（负责人：XXX）

1. 文本数据
   • 从“中国哲学书电子化计划”“古诗文网”等平台爬取全唐诗、全宋词等数据集。
   • 使用OCR技术识别古籍图像中的诗词文本（如《四库全书》扫描件）。
2. 图像数据
   • 收集公开的古诗词主题绘画、书法作品（如故宫博物院开放数据）。
   • 通过Stable Diffusion生成与诗句语义匹配的图像（如“大漠孤烟直”对应沙漠风景图）。
3. 音频数据
   • 标注诗词朗诵的韵律特征（平仄、节奏）及情感标签（悲壮、婉约等）。
4. 输出成果：结构化数据集（CSV/JSON格式）、OCR校正报告。

任务2：知识图谱构建（负责人：XXX）

1. 实体与关系定义
   • 实体类型：诗人（如李白）、朝代（唐）、意象（月亮）、主题（边塞）、作品（《静夜思》）。
   • 关系类型：创作（李白→《静夜思》）、引用（“明月几时有”引用“床前明月光”）、象征（月亮→思乡）。
2. 实体识别与关系抽取
   • 使用BERT+BiLSTM-CRF模型识别文本中的实体。
   • 基于规则匹配与人工校验完善关系链路。
3. 图谱存储
   • 采用Neo4j图数据库存储实体与关系，支持Cypher查询语言。
4. 输出成果：Neo4j图数据库文件、实体关系文档。

任务3：多模态融合与大模型应用（负责人：XXX）

1. 跨模态语义对齐
   • 使用CLIP模型将诗词文本与图像编码为共享语义空间向量。
   • 计算文本-图像相似度，筛选与诗句最匹配的图像。
2. 内容生成
   • 调用文心ERNIE-ViLG 3.0生成诗词主题图像（如输入“江南可采莲”生成水墨画）。
   • 使用TTS模型合成诗词朗诵音频。
3. 输出成果：跨模态匹配算法代码、生成图像/音频样本集。

任务4：可视化系统开发（负责人：XXX）

1. 前端界面
   • 基于PyQt5或D3.js开发交互式界面，包含以下模块：
     • 图谱探索：力导向图展示诗人关系网络，支持点击节点展开详情。
     • 意象聚类：使用TSNE降维展示高频意象（如“月亮”“酒”）的分布。
     • 时空轨迹：结合地图API展示诗词创作地点的时空演变。
2. 后端服务
   • 使用Flask框架提供RESTful API，支持前端查询图谱数据。
3. 输出成果：可视化系统可执行文件、用户操作手册。

任务5：测试与优化（全体成员）

1. 功能测试
   • 验证图谱查询准确性（如检索“李白”关联作品是否完整）。
   • 检查多模态匹配合理性（如“白日依山尽”是否关联日落图像）。
2. 用户调研
   • 邀请10名中文系学生或教师进行体验测试，收集反馈。
3. 性能优化
   • 对Neo4j查询语句进行索引优化，减少响应时间。
4. 输出成果：测试报告、系统迭代版本。

三、技术路线

mermaid

	graph TD
	A[数据采集] --> B[知识图谱构建]
	B --> C[多模态融合]
	C --> D[可视化开发]
	D --> E[测试优化]
	subgraph 数据层
	A --> A1[文本: 爬虫+OCR]
	A --> A2[图像: 收集+生成]
	A --> A3[音频: 标注+合成]
	end
	subgraph 图谱层
	B --> B1[实体识别: BERT]
	B --> B2[关系抽取: 规则+人工]
	B --> B3[存储: Neo4j]
	end
	subgraph 多模态层
	C --> C1[语义对齐: CLIP]
	C --> C2[内容生成: ERNIE-ViLG+TTS]
	end
	subgraph 可视化层
	D --> D1[前端: PyQt/D3.js]
	D --> D2[后端: Flask]
	end

四、交付成果

1. 数据集：结构化古诗词多模态数据（文本、图像、音频）。
2. 知识图谱：Neo4j图数据库文件及Schema文档。
3. 系统软件：可视化平台可执行文件（支持Windows/macOS）。
4. 技术文档：系统设计报告、用户操作手册、API接口说明。
5. 论文/专利：撰写1篇核心期刊论文或申请1项软件著作权。

五、时间规划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成项目目标与任务分解
数据采集	第2-4周	完成文本/图像/音频数据收集
图谱构建	第5-7周	实体识别完成，Neo4j导入测试
多模态融合	第8-9周	CLIP模型调优，生成图像样本验证
可视化开发	第10-12周	完成前端界面与后端API联调
测试优化	第13周	用户调研反馈，系统最终迭代
结题验收	第14周	提交成果，准备答辩材料

六、资源需求

1. 硬件：服务器（16GB+内存，支持GPU加速）。
2. 软件：Python 3.8+、Neo4j 5.0、PyTorch 2.0、D3.js。
3. 数据：古诗文网API权限、故宫博物院开放图像数据。

七、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量问题	古籍OCR识别错误率高	增加人工校验环节，使用更精准的OCR模型（如PaddleOCR）
大模型性能不足	CLIP匹配图像语义偏差	结合人工标注数据微调模型参数
时间延期风险	任务依赖性强（如图谱未完成无法可视化）	采用敏捷开发，分模块并行推进

项目负责人签字：_________________
日期：_________________

---

备注：可根据实际团队规模调整分工细节，例如增加“数据标注组”或“美工设计组”支持图像生成与界面优化。

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👇🏻