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)-优快云博客

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析

摘要：本文聚焦于利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，同时开展古诗词情感分析。通过整合自然语言处理、图数据库与可视化工具，实现了古诗词实体关系的结构化建模与多维度交互展示。实验表明，所构建的知识图谱可有效揭示诗人社交网络、意象时空分布等文化关联，情感分析模型在测试集上准确率达85%以上。该研究为古诗词的数字化传承与智能化应用提供了创新方案，具有显著的文化传播与学术研究价值。

关键词：Python；知识图谱；中华古诗词；可视化；情感分析

一、引言

中华古诗词作为中华文化的瑰宝，承载着丰富的历史、文化、情感和审美价值。从先秦的《诗经》《楚辞》到唐宋诗词的巅峰，再到明清诗词的延续，古诗词历经千年传承，积累了海量的作品。然而，随着时代的发展，大量古诗词作品被尘封于古籍之中，传统阅读和教学方式难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求。年轻一代更倾向于通过视觉化方式获取信息，而可视化技术正成为教育领域不可或缺的教学辅助工具。

Python凭借其强大的文本处理、数据分析和可视化能力，在数据处理、自然语言处理、机器学习和可视化等领域具有广泛应用。利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，同时开展情感分析，能够直观呈现古诗词中的实体及其关系，帮助用户更深入地理解古诗词的结构和内涵，挖掘古诗词中蕴含的情感信息，为古诗词的欣赏、教学和研究提供新的视角。

二、相关研究现状

2.1 知识图谱构建

国内学者在古诗词知识图谱构建方面取得了一定进展。一些研究利用自然语言处理技术对古诗词进行分词、词性标注、实体识别等处理，提取出诗词中的关键信息，进而构建知识图谱。例如，基于预处理后的数据，利用Neo4j等图数据库构建古诗词的知识图谱，图谱中的节点包括诗人、诗作、朝代、类别等，边表示节点之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代等。然而，现有图谱多依赖规则匹配提取关系，覆盖度有限，且在跨朝代知识融合方面存在挑战。

2.2 可视化技术

在古诗词可视化研究方面，利用D3.js、ECharts等前端可视化库，将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来，用户可以通过点击节点或边，查看相关诗人或诗作的信息，深入了解古诗词的结构和关系。但现有可视化系统多展示静态图谱，缺乏用户与数据的协同推理，难以满足用户对动态探索与多维分析的需求。

2.3 情感分析

国内学者在古诗词情感分析方面进行了大量研究。一些研究利用自然语言处理技术和机器学习算法，对古诗词进行情感倾向判断，如基于词典的方法、机器学习算法等。例如，利用SnowNLP库对古诗词进行情感分析，通过调用该库，分析诗句的情感倾向。此外，还有研究构建专门针对古诗词的情感词典，提高情感分析的准确性。但由于古诗词的语言风格和意象表达具有特殊性，情感分析仍面临准确率和召回率提升、对复杂情感识别等挑战。

三、研究方法与技术实现

3.1 数据采集与预处理

数据来源包括中华诗库、《全唐诗》《全宋词》等开源数据集，以及古诗文网等诗词网站。使用Python的requests和BeautifulSoup库从互联网上爬取古诗词数据，对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如HTML标签、特殊字符等，并统一数据格式，将诗词的标题、作者、朝代、内容等信息进行结构化存储。同时，使用jieba等分词工具进行分词和去停用词处理，为后续的知识图谱构建和情感分析做准备。

3.2 知识图谱构建

3.2.1 实体识别与关系抽取

运用自然语言处理技术，使用jieba库对古诗词文本进行分词，识别出诗人、诗作、朝代、意象等实体。通过规则匹配和基于机器学习的关系抽取方法，挖掘实体之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代、诗作包含意象等。例如，采用BERT + BiLSTM - CRF模型自动识别诗词中的实体与关系，提高识别的准确性和效率。

3.2.2 图数据库存储

选择Neo4j图数据库存储实体和关系。Neo4j具有高效的查询性能和良好的可扩展性，能够满足知识图谱的存储和查询需求。通过py2neo库操作Neo4j，将识别出的实体和关系存储到数据库中，构建古诗词知识图谱。例如，创建诗人节点、诗作节点，并建立它们之间的创作关系。

3.3 可视化实现

3.3.1 静态可视化

采用ECharts绘制诗词关系网络图、时空分布热力图等。例如，使用ECharts展示诗人社交网络，通过节点和边的关系展示诗人之间的创作关联，设置不同的颜色、形状和大小来区分实体类型和关系强度。

3.3.2 动态可视化

利用D3.js实现诗人社交网络演化、主题迁移时间轴等动态可视化效果。D3.js是一个基于数据驱动文档的JavaScript库，能够创建高度定制化的可视化图表。通过定义节点和边的样式、布局方式等，将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来。用户可以通过鼠标操作（如点击、拖动等）查看节点和边的详细信息，深入了解古诗词的结构和内涵。

3.3.3 多模态可视化

结合CLIP模型实现文本与图像的跨模态语义对齐，利用ERNIE - ViLG生成文化适配的诗词插画。CLIP通过对比学习将文本与图像映射至同一向量空间，支持跨模态检索。针对古诗词场景优化ERNIE - ViLG模型，将诗词的平仄、节奏特征编码为条件向量，控制图像的动态感，生成更符合诗词意境的图像。例如，为王维的《山居秋暝》匹配关联图像，展示诗中的山水景色。

3.4 情感分析

3.4.1 基于词典的方法

结合《古代汉语情感词典》与人工标注，构建古诗词专用情感词典。标注情感强度，如“悲” = -2，“喜” = +1。基于词典对古诗词中的情感词汇进行标注和分类，然后根据词汇的情感极性计算整首诗词的情感倾向。

3.4.2 基于深度学习的方法

引入BERT预训练模型微调，输入诗词文本，输出情感标签（如“悲”“喜”“中”）。引入注意力机制捕捉关键情感词，使用准确率、F1值等指标评估模型性能。在测试集上，该模型达到85%以上的准确率，支持5类情感（喜、怒、哀、乐、中）识别。

四、实验与结果分析

4.1 数据集与评估指标

数据集包括《全唐诗》（5.7万首）、《全宋词》（2.1万首）以及故宫博物院开放数据集中的1.2万幅古画。评估指标包括准确率、F1值、用户满意度等。用户满意度通过5分制问卷收集反馈。

4.2 实验结果

4.2.1 知识图谱构建结果

构建的“诗人 - 作品 - 意象 - 时空”四维知识图谱支持动态扩展与关系推理。例如，可查找与王维同时代且描写“山水”的诗人，展示诗人之间的社交网络和创作风格关联。

4.2.2 可视化效果

用户研究显示，力导向图清晰展示了诗人社交网络，94%的用户认为能够直观地了解诗人之间的关系；跨模态检索中，88%的用户认为生成的图像符合诗词意境；动态更新方面，91%的用户认可修正关系后的图谱即时反馈。

4.2.3 情感分析性能

对比词典法与深度学习模型，基于BERT + Attention的模型在测试集上准确率达85%以上，F1值也有显著提升，能够更好地捕捉古诗词中的复杂情感。

五、应用场景与价值

5.1 文化传承与教育

通过可视化技术降低古诗词理解门槛，助力传统文化传播。在教育领域，教师可以通过知识图谱直观地展示某一诗人的创作历程和风格特点，帮助学生更好地理解古诗词。例如，在教学《静夜思》时，展示李白的生平经历、创作背景以及其他相关作品，让学生更全面地了解这首诗的创作意图和艺术价值。

5.2 学术研究

揭示诗词情感随朝代、作者、主题的演变规律，为文学研究提供数据支撑。研究人员可以通过情感分析发现古诗词情感表达的特点和规律，如不同朝代、不同诗人的情感倾向差异，以及情感在诗词中的演变过程。同时，知识图谱的构建也为文学研究提供了丰富的数据资源，研究人员可以通过知识图谱挖掘诗人与诗作、诗作与主题之间的关联，发现新的研究视角和切入点。

5.3 智能应用开发

开发古诗词智能问答系统、推荐系统等。古诗词智能问答系统能够准确理解用户的问题，并在知识图谱中快速检索到相关信息，生成满意的答案。例如，用户输入“李白的代表作有哪些？”系统可以返回李白的著名诗作，并提供相关的诗词原文、注释赏析等信息。古诗词推荐系统则可以根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐符合其口味的古诗词作品，提高用户的阅读体验。