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介绍资料
以下是一篇关于《Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析》的开题报告模板，内容涵盖研究背景、目标、方法、创新点及预期成果等，供参考：
开题报告
题目：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析研究
姓名：XXX
学号：XXX
指导教师：XXX
日期：2023年XX月XX日
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、哲学与美学价值。据《全唐诗》《全宋词》统计，现存古诗词超50万首，但传统研究多依赖人工解读，存在以下问题：
- 数据孤岛：诗词、作者、朝代、意象等关联信息分散，缺乏结构化整合；
- 情感分析主观性强：传统文学批评依赖专家经验，难以量化情感倾向；
- 可视化手段匮乏：现有研究多以文本分析为主，缺乏动态、交互式的可视化呈现。
近年来，知识图谱与自然语言处理（NLP）技术为古诗词研究提供了新范式。通过构建诗词知识图谱，可实现多维度关联分析；结合情感分析算法，可挖掘诗词情感演化规律；利用可视化技术，可直观展示文化特征。
1.2 研究意义
- 理论意义：丰富数字人文研究方法，推动古诗词量化分析范式转型；
- 实践意义：
- 辅助教学：通过可视化交互界面降低古诗词理解门槛；
- 文化传播：以数字化手段弘扬传统文化，增强文化自信；
- 情感计算：为AI创作提供情感规则参考，提升生成内容质量。
二、国内外研究现状
2.1 古诗词知识图谱研究
- 国外：
- 哈佛大学“Chinese Poetry”项目（2015）构建诗词元数据数据库，但未实现知识关联；
- 斯坦福大学NLP团队（2018）提出基于依存句法的诗词意象提取方法，但未覆盖全量数据。
- 国内：
- 清华大学“九歌”系统（2017）实现诗词生成，但缺乏知识图谱支撑；
- 南京大学“唐宋文学编年地图”（2020）整合诗人行迹与创作，但未涉及情感分析。
2.2 古诗词情感分析研究
- 传统方法：基于情感词典（如《知网情感词典》）的规则匹配，覆盖率低（<60%）；
- 深度学习方法：
- BERT+BiLSTM模型（2021）在《唐诗三百首》上准确率达82%，但未考虑朝代差异；
- 图神经网络（GNN）结合知识图谱（2022）提升情感分类鲁棒性，但未公开数据集。
2.3 现有研究不足
- 知识图谱与情感分析缺乏深度融合；
- 可视化交互性不足，多为静态图表；
- 缺乏公开的、标注完备的古诗词多模态数据集。
三、研究目标与内容
3.1 研究目标
构建“诗词-作者-朝代-意象-情感”五元组知识图谱，实现古诗词情感分析量化与可视化交互，揭示不同朝代情感倾向演化规律。
3.2 研究内容
3.2.1 古诗词知识图谱构建
- 数据采集：
- 结构化数据：从“古诗文网”“中国哲学书电子化计划”爬取诗词文本、作者、朝代；
- 非结构化数据：提取诗词中的意象（如“月”“酒”）及情感关键词。
- 知识抽取：
- 实体识别：使用BiLSTM-CRF模型识别诗词、作者、意象等实体；
- 关系抽取：基于依存句法分析构建“作者-创作-诗词”“诗词-包含-意象”等关系。
- 图谱存储：采用Neo4j图数据库存储知识图谱，支持Cypher查询语言。
3.2.2 古诗词情感分析模型
- 数据标注：
- 标注规则：结合《中国古代情感词典》与人工校验，划分“喜、怒、哀、乐、惧”五类情感；
- 数据集：构建包含10,000首诗词的标注数据集（公开共享）。
- 模型设计：
- 基线模型：TF-IDF+SVM、BERT预训练模型；
- 改进模型：
- 引入知识图谱增强语义表示（KG-BERT）；
- 结合朝代特征的时空注意力机制（Temporal-Attention）。
3.2.3 可视化系统开发
- 功能设计：
- 知识图谱可视化：展示诗词关联网络（如李白与友人诗词互动）；
- 情感演化分析：动态时间轴展示朝代情感分布热力图；
- 意象情感联想：点击意象（如“雁”）显示关联诗词及情感倾向。
- 技术选型：
- 前端：D3.js+ECharts实现交互式图表；
- 后端：Flask框架提供RESTful API；
- 部署：Docker容器化部署，支持跨平台访问。
四、研究方法与技术路线
4.1 研究方法
- 文献研究法：梳理知识图谱、情感分析、可视化相关文献；
- 实证分析法：通过实验对比不同情感分析模型性能；
- 系统开发法：采用前后端分离架构实现可视化系统。
4.2 技术路线
mermaid
graph TD | |
A[数据采集] --> B[知识抽取] | |
B --> C[知识图谱构建] | |
C --> D[情感分析模型训练] | |
D --> E[可视化系统开发] | |
E --> F[用户交互与反馈] | |
F --> G[模型优化与迭代] | |
subgraph 数据层 | |
A --> H[诗词文本] | |
A --> I[作者信息] | |
A --> J[朝代数据] | |
end | |
subgraph 算法层 | |
B --> K[实体识别] | |
B --> L[关系抽取] | |
D --> M[KG-BERT] | |
D --> N[Temporal-Attention] | |
end | |
subgraph 应用层 | |
E --> O[知识图谱浏览器] | |
E --> P[情感演化看板] | |
E --> Q[意象联想分析] | |
end |
五、创新点与预期成果
5.1 创新点
- 多模态知识融合：首次将诗词文本、作者信息、朝代背景与情感标签统一建模；
- 动态情感分析：提出时空注意力机制，捕捉朝代变迁对情感表达的影响；
- 交互式可视化：支持用户通过图谱探索诗词关联，降低理解门槛。
5.2 预期成果
- 学术论文：发表1篇中文核心/CPCI论文；
- 数据集：公开标注古诗词情感数据集（10,000首）；
- 系统原型：部署可交互的古诗词可视化平台（示例网址：http://demo.poetry-kg.com）；
- 知识产权：申请1项软件著作权（可视化系统）。
六、研究计划与进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 文献调研 | 2023.10-11 | 完成国内外研究现状分析 |
| 数据采集 | 2023.12-01 | 爬取并清洗50,000首诗词数据 |
| 图谱构建 | 2024.02-04 | 完成知识抽取与Neo4j存储 |
| 模型开发 | 2024.05-07 | 训练情感分析模型并调优 |
| 系统开发 | 2024.08-10 | 实现可视化功能与部署 |
| 论文撰写 | 2024.11-12 | 完成论文初稿并投稿 |
七、参考文献
[1] 李明等. 基于知识图谱的古诗词关联分析[J]. 中文信息学报, 2021, 35(3): 45-53.
[2] Wang Y, et al. Emotion Analysis of Classical Chinese Poetry Using BERT[C]. ACL 2022.
[3] 张伟等. 数字人文视角下的文学知识图谱构建[J]. 图书情报工作, 2020, 64(12): 89-97.
[4] Neo4j官方文档. Graph Data Science Library[EB/OL]. Neo4j documentation - Neo4j Documentation, 2023.
[5] D3.js官方教程. Interactive Data Visualization[EB/OL]. D3 by Observable | The JavaScript library for bespoke data visualization, 2023.
指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）
报告特点：
- 问题导向：紧扣古诗词研究痛点，突出技术赋能价值；
- 技术细节：明确算法选型（如KG-BERT）、工具链（Neo4j+D3.js）；
- 可落地性：制定详细数据集构建计划与系统部署方案。
可根据实际需求补充伦理审查说明（如数据隐私保护）或合作单位支持情况。
运行截图
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