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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》的任务书模板，涵盖任务目标、分解、技术要求、时间安排及成果形式等内容，供参考：
任务书
项目名称：基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析系统开发
委托单位：XXX学院/实验室
承担单位：XXX研究团队
负责人：XXX
起止时间：2023年10月—2024年12月
一、任务背景与目标
1.1 背景
中华古诗词是中华文化的重要载体，但传统研究依赖人工解读，存在数据分散、情感分析主观性强、可视化手段单一等问题。本项目旨在利用Python技术栈构建古诗词知识图谱，实现情感量化分析与交互式可视化，推动数字人文研究发展。
1.2 总体目标
开发一套集成知识图谱构建、情感分析模型训练与可视化交互展示的完整系统，具体目标包括：
- 构建覆盖50,000首古诗词的“诗词-作者-朝代-意象-情感”五元组知识图谱；
- 实现基于深度学习的古诗词情感分类模型（准确率≥85%）；
- 开发支持动态探索的Web可视化平台，降低古诗词理解门槛；
- 公开标注数据集与系统源代码，促进学术共享。
二、任务分解与分工
2.1 任务模块划分
| 模块 | 子任务 | 负责人 | 协作单位 |
|---|---|---|---|
| 1. 数据采集与预处理 | 1.1 爬取古诗文网、中国哲学书电子化计划等平台数据 1.2 清洗噪声数据（如繁体转简体、去重） | 张三 | 数据工程小组 |
| 2. 知识图谱构建 | 2.1 实体识别（诗词、作者、意象等） 2.2 关系抽取（创作、包含、引用等） 2.3 Neo4j图谱存储与查询优化 | 李四 | NLP算法组 |
| 3. 情感分析模型开发 | 3.1 构建标注数据集（10,000首，五分类情感标签） 3.2 训练基线模型（BERT、TextCNN） 3.3 优化模型（引入知识图谱增强语义） | 王五 | 深度学习实验室 |
| 4. 可视化系统开发 | 4.1 前端交互设计（D3.js/ECharts） 4.2 后端API开发（Flask） 4.3 系统部署与性能测试 | 赵六 | 软件工程团队 |
| 5. 测试与优化 | 5.1 情感分析模型AB测试 5.2 用户调研与交互体验优化 5.3 文档撰写与知识产权申报 | 全体成员 | 质量控制中心 |
三、技术要求与规范
3.1 数据规范
- 输入数据：
- 文本格式：UTF-8编码，支持繁体/简体转换；
- 结构化字段：诗词ID、标题、内容、作者、朝代、意象列表；
- 情感标签：喜、怒、哀、乐、惧（五分类）。
- 输出数据：
- 知识图谱：Neo4j数据库导出格式（.dump）；
- 情感分析结果：CSV文件（含诗词ID、预测标签、置信度）。
3.2 技术栈
| 层级 | 技术选型 |
|---|---|
| 数据采集 | Scrapy（爬虫）、OpenCC（繁简转换）、Pandas（数据清洗） |
| 知识图谱 | SpaCy（实体识别）、PyTorch-Geometric（关系抽取）、Neo4j（图数据库） |
| 情感分析 | HuggingFace Transformers（BERT）、PyTorch（模型训练）、Scikit-learn（评估） |
| 可视化 | D3.js（力导向图）、ECharts（热力图）、Flask（后端）、Vue.js（前端框架） |
3.3 性能指标
- 知识图谱：实体识别F1值≥90%，关系抽取准确率≥85%；
- 情感分析：测试集准确率≥85%，单首诗词推理时间≤200ms；
- 可视化系统：支持1,000个节点同时渲染，响应延迟≤1s。
四、时间安排与里程碑
| 阶段 | 时间 | 交付物 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 2023.10.01-10.15 | 《需求规格说明书》 《技术可行性报告》 |
| 数据采集 | 2023.10.16-11.30 | 原始数据集（50,000首） 清洗后数据集（45,000首） |
| 图谱构建 | 2023.12.01-2024.03.31 | 知识图谱Schema设计文档 Neo4j数据库（含10万条关系） |
| 模型开发 | 2024.04.01-07.31 | 标注数据集（10,000首） 情感分析模型权重文件（.pt） 技术白皮书 |
| 系统开发 | 2024.08.01-10.31 | 可视化系统原型（含3个核心功能模块） 用户手册 |
| 测试验收 | 2024.11.01-12.15 | 测试报告 系统部署文档 验收会议纪要 |
五、成果形式与验收标准
5.1 最终成果
- 软件系统：部署于服务器的Web可视化平台（网址：http://poetry-kg.xxx.edu.cn）；
- 数据集：公开标注古诗词情感数据集（10,000首，含标注规范）；
- 技术文档：
- 《系统设计说明书》
- 《知识图谱构建指南》
- 《情感分析模型训练报告》
- 知识产权：申请1项软件著作权（可视化系统）。
5.2 验收标准
- 功能完整性：系统需实现任务书要求的全部功能模块；
- 性能达标：情感分析模型准确率、图谱查询延迟等指标需满足技术要求；
- 用户满意度：通过20人以上用户调研，交互体验评分≥4分（满分5分）。
六、经费预算
| 项目 | 金额（元） | 说明 |
|---|---|---|
| 硬件设备 | 15,000 | 服务器租赁（2年）、GPU算力费用 |
| 数据采集 | 5,000 | 爬虫IP代理、数据存储（云盘） |
| 人员劳务 | 30,000 | 研究生助研津贴（10个月×3人） |
| 差旅会议 | 3,000 | 学术交流、系统测试交通费 |
| 总计 | 53,000 |
七、风险评估与应对
| 风险类型 | 描述 | 应对措施 |
|---|---|---|
| 数据质量风险 | 原始数据存在大量噪声（如乱码、重复） | 增加人工校验环节，开发数据清洗规则库 |
| 技术实现风险 | 知识图谱关系抽取模型准确率低于预期 | 引入专家规则辅助标注，优化负采样策略 |
| 时间延期风险 | 模型训练或系统开发阶段因技术难题停滞 | 预留2周缓冲期，提前完成关键里程碑 |
项目负责人签字：_________________
日期：2023年XX月XX日
任务书特点：
- 可执行性强：明确任务分工、技术细节与验收标准，避免责任模糊；
- 风险可控：提前识别潜在问题并制定应对方案；
- 成果导向：以数据集、系统、论文为明确交付物，便于量化评估。
可根据实际需求补充伦理审查条款（如用户数据隐私保护）或合作单位协议附件。
运行截图
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