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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、项目背景与意义
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、文化教育及文化遗产保护提供技术支撑。
二、项目目标
- 知识图谱构建：爬取全朝代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，支持复杂查询（如“查找所有表达‘思乡’情感的唐代边塞诗”）。
- 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”“壮志”“田园”等），并支持情感强度分级（如“微悲”“极悲”）。
- 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，提升用户体验与数据解读效率。
三、项目内容与分工
3.1 数据采集与预处理（负责人：数据组）
- 任务：
- 数据爬取：从“中国哲学书电子化计划（CTEXT）”“搜韵网”“古诗文网”等平台爬取全朝代古诗词文本及元数据（诗人、朝代、标题、体裁）。
- 数据清洗：处理乱码、重复项、缺失值，统一编码格式（UTF-8），标准化诗人姓名（如“李白”与“李太白”合并）。
- 数据存储：构建诗词文本库（CSV/JSON格式）与元数据库（SQLite），支持快速检索。
- 输出：
- 清洗后的诗词数据集（含50万+首诗词，覆盖先秦至清代）。
- 数据质量报告（包含数据分布、缺失值统计、清洗规则说明）。
3.2 知识图谱构建（负责人：图谱组）
- 任务：
- 实体识别：使用Spacy+自定义词典（含古诗词常见意象、情感词）识别诗词中的实体（如“李白”“长安”“月”“孤雁”）。
- 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”“《静夜思》-情感表达-思乡-中悲”）。
- 图谱存储：采用Neo4j图数据库存储知识图谱，支持Cypher查询语言（如“MATCH (p:Poet)-[:创作]->(p:Poem)-[:情感表达]->(e:Emotion {type:'思乡'}) RETURN p”）。
- 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、属性说明）。
3.3 情感分析模型开发（负责人：模型组）
- 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”“壮志-边塞”），采用多标签分类（一首诗可能含多种情感）。
- 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，并引入注意力机制（Attention）捕捉关键情感词。
- 情感细化：定义情感强度分级（如“微悲=1，中悲=2，极悲=3”），通过回归任务或多分类任务实现。
- 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，支持PyTorch/TensorFlow框架）。
- 模型评估报告（包含准确率、召回率、F1值、混淆矩阵等指标）。
3.4 可视化系统开发（负责人：系统组）
- 任务：
- 交互式知识图谱：使用D3.js实现诗人社交网络可视化（如“李白与杜甫的诗歌互动”），支持缩放、筛选、点击查看详情（如诗词原文、情感标签）。
- 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”“酒”）的情感倾向，生成动态词云（如“月”多关联“思乡-中悲”）。
- 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、意象筛选诗词），并导出分析报告（PDF/Excel格式）。
- 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、操作指南、示例查询）。
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（如单元测试、集成测试、用户测试）。
- 根据测试结果优化模型参数（如调整学习率、批次大小）与系统性能（如优化D3.js渲染逻辑、减少页面加载时间）。
- 输出：
- 测试报告（包含问题记录、改进方案、优化前后对比数据）。
- 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，如NVIDIA Tesla T4）。
- 软件：Python 3.8+、Neo4j 4.0+、Flask 2.0+、D3.js 6.0+、Pyecharts 1.0+。
- 数据：全朝代古诗词文本及元数据（需合规获取，遵守版权法规）。
- 人力：4组（数据组、图谱组、模型组、系统组），每组2-3人，需具备Python编程、NLP、Web开发等技能。
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（如诗人姓名、朝代） |
| 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（如扩展至2万首标注诗词） |
| 系统交互卡顿 | 可视化页面加载缓慢 | 优化D3.js渲染逻辑，采用分页加载或懒加载技术 |
| 版权合规风险 | 部分诗词数据可能受版权保护 | 优先使用公开领域（Public Domain）数据，或联系版权方获取授权 |
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’情感的宋代边塞诗”）。
- 情感分析模型：准确率≥85%，支持8类情感细分与3级强度分级。
- 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，适用于文化研究、教育展示等场景。
项目负责人签字：________________
日期：________________
运行截图
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项目案例
优势
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