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介绍资料
任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析
一、任务背景
中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、哲学与情感信息。然而，传统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（AI）与知识图谱技术的发展，通过量化分析与可视化手段挖掘古诗词的文化价值已成为可能。本任务旨在利用Python构建中华古诗词知识图谱，实现情感自动分类与交互式可视化，为数字人文研究提供新工具。
二、任务目标
- 知识图谱构建：爬取全朝代中华古诗词文本及元数据，构建包含诗人、朝代、意象、情感等实体的知识图谱。
- 情感分析模型开发：训练深度学习模型，实现古诗词情感的自动分类（如“悲”“喜”“思乡”“壮志”等）。
- 可视化系统开发：基于Python开发Web交互系统，支持知识图谱探索、情感时空分布分析、意象情感关联展示等功能。
三、任务内容与分工
3.1 数据采集与预处理（负责人：A组）
- 任务：
- 从“中国哲学书电子化计划（CTEXT）”“搜韵网”等平台爬取全朝代古诗词文本及元数据（诗人、朝代、标题）。
- 清洗数据，处理乱码、重复项及缺失值。
- 构建诗词文本库（TXT/CSV格式）与元数据库（SQLite）。
- 输出：
- 清洗后的诗词数据集（含50万+首诗词）。
- 数据质量报告（包含数据分布、缺失值统计等）。
3.2 知识图谱构建（负责人：B组）
- 任务：
- 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”“情感表达”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”）。
- 输出：
- Neo4j知识图谱数据库（含10万+实体与50万+关系）。
- 知识图谱模式设计文档（包含实体类型、关系定义）。
3.3 情感分析模型开发（负责人：C组）
- 任务：
- 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。
- 输出：
- 训练好的情感分析模型（Python脚本+权重文件）。
- 模型评估报告（包含准确率、召回率、F1值等指标）。
3.4 可视化系统开发（负责人：D组）
- 任务：
- 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。
- 系统集成：基于Flask框架开发Web系统，支持用户自定义查询（如按朝代、情感类型筛选诗词）。
- 输出：
- 可视化系统源代码（Python+HTML/CSS/JS）。
- 系统使用手册（包含功能说明与操作指南）。
3.5 测试与优化（全体成员）
- 任务：
- 对知识图谱查询、情感分析准确率、可视化交互功能进行测试。
- 根据测试结果优化模型参数与系统性能。
- 输出：
- 测试报告（包含问题记录与改进方案）。
- 优化后的系统版本（V1.0）。
四、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、时间计划
| 阶段 | 时间 | 任务 | 交付物 |
|---|---|---|---|
| 数据采集 | 第1-2周 | 爬取诗词数据，清洗与存储 | 诗词数据集、数据质量报告 |
| 图谱构建 | 第3-4周 | 实体识别、关系抽取、Neo4j存储 | 知识图谱数据库、模式文档 |
| 模型开发 | 第5-6周 | 数据标注、模型训练与评估 | 情感分析模型、评估报告 |
| 系统开发 | 第7-8周 | 可视化功能实现与集成 | 可视化系统源代码、使用手册 |
| 测试优化 | 第9周 | 系统测试与性能优化 | 测试报告、优化后系统版本 |
六、资源需求
- 硬件：服务器（16GB+内存，支持GPU加速）。
- 软件：Python 3.8+、Neo4j、Flask、D3.js、Pyecharts。
- 数据：全朝代古诗词文本及元数据（需合规获取）。
- 人力：4组（数据组、图谱组、模型组、系统组），每组2-3人。
七、风险评估与应对
| 风险类型 | 描述 | 应对方案 |
|---|---|---|
| 数据质量问题 | 爬取数据存在缺失或乱码 | 增加数据清洗规则，人工校验关键字段 |
| 模型性能不足 | 情感分类准确率低于预期 | 尝试集成学习（如BERT+LSTM）或增加训练数据 |
| 系统交互卡顿 | 可视化页面加载缓慢 | 优化D3.js渲染逻辑，采用分页加载 |
八、预期成果
- 知识图谱：覆盖全朝代50万首诗词，支持复杂查询（如“查找所有表达‘思乡’情感的宋代诗词”）。
- 情感分析模型：准确率≥85%，支持8类情感细分与强度分级。
- 可视化系统：提供知识图谱探索、情感时空分析、意象情感关联等交互功能，支持导出分析报告。
任务书负责人签字：________________
日期：________________
运行截图
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