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介绍资料
以下是一篇关于《基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析研究》的学术论文框架及内容示例，包含理论方法、技术实现与实验分析，可供参考：
基于Python知识图谱的中华古诗词可视化与情感分析研究
摘要：针对中华古诗词研究中的语义理解碎片化与情感分析主观性强等问题，本文提出一种融合知识图谱与深度学习的古诗词分析框架。首先，利用Python构建“诗词-作者-意象-情感”四元组知识图谱，实现古诗词语义关联的可视化；其次，基于BERT预训练模型结合知识图谱增强特征，构建情感分析模型，在自建数据集上达到87.3%的准确率；最后，开发交互式Web系统，支持用户通过图谱探索、情感热力图等模块直观理解古诗词内涵。实验表明，该方法在语义关联挖掘与情感量化分析中显著优于传统方法。
关键词：知识图谱；古诗词；情感分析；BERT；可视化；Python
1. 引言
1.1 研究背景
中华古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达与意象运用具有高度凝练性与文化特异性。然而，传统研究依赖人工解读，存在以下问题：
- 语义碎片化：诗词间的关联（如作者风格传承、意象隐喻网络）难以系统呈现；
- 情感主观性：不同研究者对同一诗词的情感标注差异显著（如李商隐《无题》的“哀”与“迷”）；
- 数据利用低效：现有数字资源（如《全唐诗》《全宋词》）缺乏结构化关联与智能分析工具。
1.2 研究意义
本研究通过构建知识图谱整合古诗词语义信息，结合深度学习实现情感量化分析，并开发可视化系统降低理解门槛，为数字人文研究提供新范式。
1.3 创新点
- 知识图谱增强：将诗词意象、朝代背景等结构化知识融入情感分析模型；
- 多模态交互：集成图谱探索、情感热力图、时间轴等可视化模块；
- 开源生态：基于Python开源工具链（Scrapy、Neo4j、HuggingFace）实现全流程复现。
2. 相关工作
2.1 古诗词知识图谱研究
现有研究多聚焦于实体识别（如诗词标题、作者）与关系抽取（如创作时间），但缺乏对意象、情感等隐含语义的建模。例如，北京大学《唐宋文学编年地图》仅实现作者行迹可视化，未关联诗词内容。
2.2 古诗词情感分析研究
传统方法依赖情感词典（如《知网情感词典》），但古诗词用词与现代汉语差异显著（如“孤舟”隐含“哀”）。近年来，深度学习模型（如TextCNN、BERT）逐步应用，但未充分利用知识图谱的语义约束。
2.3 可视化技术研究
现有系统（如“中华诗词数据库”）多采用列表展示与关键词检索，缺乏动态关联探索能力。本研究引入力导向图、桑基图等交互式图表，提升数据探索效率。
3. 方法论
3.1 系统架构
系统分为三层（如图1）：
- 数据层：爬取古诗文网、中国哲学书电子化计划等平台数据，构建原始语料库；
- 算法层：
- 知识图谱构建：SpaCy实体识别 + PyTorch-Geometric关系抽取；
- 情感分析：BERT-base模型融合图谱节点特征（如作者朝代编码）；
- 应用层：Flask后端 + ECharts/D3.js前端，支持多维度可视化交互。
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图1 系统架构图
3.2 知识图谱构建
3.2.1 实体与关系定义
定义四类实体与五种关系：
- 实体：诗词（Poem）、作者（Author）、意象（Image）、情感（Emotion）；
- 关系：创作（WRITE）、包含（CONTAIN）、表达（EXPRESS）、引用（QUOTE）、相似（SIMILAR）。
3.2.2 关系抽取模型
采用基于注意力机制的图神经网络（GAT），输入为诗词文本与作者信息，输出关系类型概率分布。例如，对于“月落乌啼霜满天，江枫渔火对愁眠”（张继《枫桥夜泊》），模型需识别“愁”为情感实体，并与“月”“乌啼”等意象建立关联。
3.3 情感分析模型
3.3.1 数据标注
自建数据集包含10,000首诗词，标注为五类情感：喜、怒、哀、乐、惧。标注规则参考《文心雕龙·体性》与现代心理学理论，由3名文学博士背对背标注，Kappa系数为0.82。
3.3.2 模型设计
在BERT-base模型基础上，引入知识图谱增强特征：
- 作者编码：将作者所属朝代（如唐、宋）映射为128维向量，与诗词文本拼接；
- 意象编码：统计诗词中高频意象（如“雁”“柳”），通过图神经网络生成意象语义向量；
- 多任务学习：同步预测情感标签与意象权重，优化特征共享。
损失函数为：
L=α⋅Lemotion+β⋅Limage
其中，α=0.7，β=0.3通过网格搜索确定。
4. 实验与结果
4.1 实验设置
- 数据集：训练集8,000首，测试集2,000首；
- 基线模型：BERT-base、TextCNN、SVM（基于情感词典）；
- 评估指标：准确率（Accuracy）、F1值（F1-score）。
4.2 知识图谱质量评估
实体识别F1值为91.2%，关系抽取准确率为86.7%，显著优于规则匹配方法（F1=78.4%）。
4.3 情感分析结果
| 模型 | Accuracy | F1-score |
|---|---|---|
| SVM（词典） | 62.1% | 58.3% |
| TextCNN | 79.4% | 77.8% |
| BERT-base | 84.7% | 83.9% |
| 本文模型 | 87.3% | 86.5% |
4.4 可视化案例分析
以李白《静夜思》为例（如图2）：
- 图谱探索：用户点击“床前明月光”可展开关联意象（“月”→“思乡”→“哀”）；
- 情感热力图：显示唐代诗词中“哀”情感占比37%，高于其他朝代；
- 时间轴：对比李白与杜甫同期作品情感分布，验证“安史之乱”对创作的影响。
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图2 《静夜思》可视化分析界面
5. 结论与展望
5.1 研究成果
- 构建覆盖45,000首诗词的知识图谱，实体关系密度达12.7条/首；
- 情感分析模型在测试集上达到87.3%的准确率，较基线提升2.6%；
- 系统上线3个月内访问量超10万次，用户平均停留时间达8.2分钟。
5.2 未来工作
- 引入多语言支持，分析古诗词在跨文化传播中的情感变异；
- 结合生成式AI（如GPT-4）实现诗词自动注释与情感解释；
- 扩展至戏曲、小说等文体，构建更全面的中华文脉知识图谱。
参考文献（示例）
[1] 李明. 基于深度学习的古诗词情感分析研究[J]. 中文信息学报, 2021, 35(3): 45-52.
[2] Wang Y, et al. KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion[J]. arXiv preprint arXiv:1909.03193, 2019.
[3] 古诗文网. 全唐诗数据集[EB/OL]. https://www.gushiwen.org, 2022.
论文特点：
- 问题导向：紧扣古诗词研究痛点，提出知识图谱与情感分析的融合方案；
- 技术深度：详细描述模型架构、损失函数与优化策略，具备可复现性；
- 实证充分：通过对比实验与案例分析验证方法有效性；
- 应用价值：系统已上线并获得用户反馈，体现研究成果的实际意义。
可根据具体实验数据调整模型参数与结果表述，补充伦理审查声明（如用户数据隐私保护）以符合学术规范。
运行截图
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