计算机毕业设计Python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 2025-12-07 20:47:24 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-07 20:47:24 发布 · 868 阅读

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #python #数据分析 #spark #大数据

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介绍资料

开题报告：Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析

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，承载着历史记忆、哲学思想与审美追求。据《全唐诗》《全宋词》统计，现存古诗词超50万首，涵盖自然、情感、社会等多元主题。然而，传统诗词研究依赖人工阅读与文献整理，存在效率低、覆盖面窄、情感分析主观性强等问题。随着人工智能技术的快速发展，知识图谱与自然语言处理（NLP）为古诗词研究提供了新范式：

知识图谱：通过实体（如诗人、朝代、意象）与关系（如“李白-创作-《静夜思》”）的语义建模，可构建诗词知识网络，揭示文化关联。
情感分析：利用深度学习模型（如BERT、LSTM）自动识别诗词情感倾向（如“悲”“喜”“壮”），量化情感表达规律。
可视化技术：结合D3.js、Pyecharts等工具，将抽象数据转化为交互式图表，提升研究直观性与传播力。

1.2 研究意义

学术价值：突破传统诗词研究的定性分析局限，提供量化、动态的研究方法，推动数字人文（Digital Humanities）发展。
文化价值：通过可视化与情感分析，挖掘古诗词中的文化基因（如“月”象征“思乡”），助力传统文化传承与创新。
应用价值：为教育、文旅、出版等领域提供智能工具，例如开发诗词学习APP、设计沉浸式文化展览等。

二、国内外研究现状

2.1 国内研究现状

知识图谱构建：清华大学、北京大学等团队已构建“唐宋文学知识图谱”，涵盖诗人、作品、历史事件等实体，但未覆盖全朝代诗词，且动态更新能力不足。
情感分析：中科院自动化所提出基于BERT的诗词情感分类模型，在《全唐诗》测试集中准确率达82%，但未区分情感强度（如“微悲”与“极悲”）。
可视化应用：故宫博物院推出“数字文物库”，支持诗词与文物关联展示，但交互功能单一，缺乏情感维度分析。

2.2 国外研究现状

数字人文实践：斯坦福大学“Mapping the Republic of Letters”项目通过可视化分析18世纪欧洲文人书信网络，启发诗词社交关系研究。
情感计算：MIT媒体实验室提出“情感词典扩展”方法，将现代情感词汇映射至古诗词语境，但未解决古今语义差异问题。
跨文化对比：剑桥大学比较中英诗歌情感表达差异，发现中国诗词更倾向“含蓄隐晦”，而英国诗歌更直接，为本研究提供跨文化视角。

2.3 现有研究不足

数据规模：多数研究仅聚焦特定朝代（如唐宋），缺乏全朝代诗词的统一分析。
情感粒度：情感分类多停留在“正/负/中”三级，未细化至“悲”“喜”“怒”“思”等具体情感。
交互性：可视化工具多为静态图表，缺乏用户探索功能（如点击诗人查看其情感演变轨迹）。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

构建覆盖全朝代中华古诗词的知识图谱，实现诗词情感自动分类与可视化展示，揭示诗词情感表达的时空规律与文化特征。

3.2 研究内容

3.2.1 古诗词知识图谱构建

数据采集：从“中国哲学书电子化计划（CTEXT）”“搜韵网”等平台爬取全朝代诗词文本及元数据（诗人、朝代、标题）。
实体识别：使用Spacy+自定义词典识别诗词中的实体（如“李白”“长安”“月”）。
关系抽取：定义“创作”“引用”“意象关联”等关系，构建三元组（如“李白-创作-《静夜思》”“月-意象关联-思乡”）。
图谱存储：采用Neo4j图数据库存储知识图谱，支持高效查询（如“查找所有含‘月’的思乡诗”）。

3.2.2 古诗词情感分析模型

数据标注：人工标注1万首诗词的情感标签（如“悲-思乡”“喜-田园”），构建训练集。
模型选择：对比BERT、RoBERTa、TextCNN等模型，选择在测试集上F1值最高的模型。
情感细化：引入情感强度分级（如“微悲”“中悲”“极悲”），提升分析粒度。
跨朝代迁移学习：在唐宋诗词上预训练模型，微调后应用于其他朝代，解决数据稀疏问题。

3.2.3 可视化系统开发

交互式知识图谱：使用D3.js实现诗人社交网络可视化，支持缩放、筛选、点击查看详情。
情感时空热力图：结合Pyecharts展示不同朝代、地域的诗词情感分布（如唐代长安诗多“壮”，宋代江南诗多“婉”）。
意象情感词云：统计高频意象（如“月”“柳”）的情感倾向，生成动态词云。

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、数字人文相关文献，明确研究切入点。
实证研究法：通过爬虫采集数据，构建模型并验证效果。
系统开发法：基于Python（Flask框架）开发Web可视化系统，支持用户交互。

4.2 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[知识图谱构建]`
	`B --> C[实体识别]`
	`B --> D[关系抽取]`
	`C --> E[Neo4j存储]`
	`D --> E`
	`A --> F[情感分析]`
	`F --> G[数据标注]`
	`F --> H[模型训练]`
	`G --> H`
	`H --> I[情感分类]`
	`E --> J[可视化系统]`
	`I --> J`
	`J --> K[用户交互]`

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

知识图谱：覆盖全朝代50万首诗词，包含10万+实体与50万+关系。
情感分析模型：在测试集上准确率≥85%，支持8类情感细分。
可视化系统：支持知识图谱探索、情感时空分析、意象情感查询等功能。

5.2 创新点

跨朝代统一分析：突破单一朝代研究局限，揭示诗词情感演变的长期趋势。
情感-意象关联挖掘：通过知识图谱量化意象与情感的关联强度（如“月”与“思乡”的共现概率）。
动态可视化交互：用户可自定义时间范围、情感类型，生成个性化分析报告。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理国内外研究现状，确定技术路线
数据采集	第3-4月	爬取诗词文本及元数据，清洗数据
图谱构建	第5-6月	实体识别、关系抽取、Neo4j存储
模型训练	第7-8月	数据标注、模型选择与优化
系统开发	第9-10月	可视化功能实现与测试
论文撰写	第11-12月	整理成果，撰写论文并答辩

七、参考文献

[1] 李明, 等. 基于BERT的古诗词情感分类模型研究[J]. 中文信息学报, 2021, 35(3): 45-53.
[2] Stanford University. Mapping the Republic of Letters[EB/OL]. Mapping the Republic of Letters, 2023-05-20.
[3] 王伟, 等. 唐宋文学知识图谱构建与应用[J]. 图书馆论坛, 2020, 40(6): 12-20.
[4] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[C]//NAACL-HLT, 2019: 4171-4186.
[5] 故宫博物院. 数字文物库[EB/OL]. 故宫博物院数字文物库, 2023-06-15.

备注：本开题报告结合数字人文与人工智能技术，提出跨朝代古诗词量化分析框架，具有学术创新性与应用可行性。后续研究将进一步优化模型效率，并探索与AR/VR技术的融合应用。