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)

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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化与情感分析技术说明

一、技术背景与目标

中华古诗词作为中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化与情感内涵。传统学习方式多依赖文本阅读，难以直观呈现诗词间的关联与情感脉络。本技术方案基于Python生态，通过构建古诗词知识图谱并融合情感分析技术，实现以下目标：

1. 知识图谱可视化：以结构化方式展示诗人、作品、意象、朝代等实体及其关系，支持交互式查询。
2. 情感分析：精准识别诗词情感倾向（如喜悦、悲伤、思乡等），为学术研究与教学提供量化依据。
3. 多维度融合：整合文本、作者、创作背景等多源数据，构建全面系统的古诗词知识体系。

二、技术架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、逻辑层与展示层：

• 数据层：通过爬虫技术从古诗文网、全唐诗库等渠道采集数据，经清洗后存储于Neo4j图数据库。
• 逻辑层：
  • 知识图谱构建：基于BERT+CRF模型识别实体，结合依存句法分析抽取关系。
  • 情感分析：采用LSTM+BERT模型，结合情感词典优化分类结果。
• 展示层：集成D3.js动态力导向图与ECharts交互式图表，支持Web端访问。

三、关键技术实现

（一）数据采集与预处理

1. 网络爬虫：
   • 使用Scrapy框架爬取古诗文网数据，示例代码：

     python

     	import scrapy
     	class PoetrySpider(scrapy.Spider):
     	name = "poetry"
     	start_urls = ["https://www.gushiwen.org/"]
     	def parse(self, response):
     	for poem in response.css(".left"):
     	yield {
     	"title": poem.css(".title::text").get(),
     	"content": poem.css(".content::text").get()
     	}

2. 数据清洗：
   • 使用Pandas库去除重复、错误数据，填充缺失值。例如：

     python

     	import pandas as pd
     	df = pd.read_csv("poems.csv")
     	df.drop_duplicates(subset=["title"], inplace=True) # 去重
     	df["content"].fillna("", inplace=True) # 填充缺失值

（二）知识图谱构建

1. 实体识别：
   • 规则匹配：通过“朝代+人名”模式识别诗人实体，如“唐·李白”。
   • 深度学习：使用BERT+CRF模型训练实体识别任务，示例代码：

     python

     	from transformers import BertTokenizer, BertModel
     	import torch.nn as nn
     	class EntityRecognitionModel(nn.Module):
     	def __init__(self):
     	super().__init__()
     	self.bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
     	self.crf = CRF(num_tags=5) # 假设5类实体标签

2. 关系抽取：
   • 基于依存句法分析抽取“诗人-作品”“作品-意象”等关系。例如，通过分析“李白创作《静夜思》”的句法结构，提取“创作”关系。
3. 图数据库存储：
   • 使用py2neo库将数据导入Neo4j，示例代码：

     python

     	from py2neo import Graph, Node, Relationship
     	graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
     	poet = Node("Poet", name="李白")
     	poem = Node("Poem", title="静夜思")
     	relation = Relationship(poet, "WROTE", poem)
     	graph.create(relation)

（三）情感分析

1. 情感词典构建：
   • 结合通用情感词典与古诗词领域特点，添加“孤寂”“欢愉”等特色词汇，并标注情感极性（积极/消极/中性）。
2. 深度学习模型：
   • 采用LSTM+BERT模型，通过PyTorch框架训练。示例代码：

     python

     	import torch
     	from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
     	model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=3) # 3类情感
     	tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
     	inputs = tokenizer("床前明月光，疑是地上霜", return_tensors="pt")
     	outputs = model(**inputs)
     	predicted_class = torch.argmax(outputs.logits).item() # 预测情感类别

3. 模型优化：
   • 结合情感词典优化分类结果，例如对模型预测为“中性”但包含“孤寂”的诗词，强制修正为“消极”。

（四）可视化实现

1. 动态力导向图：
   • 使用PyVis生成诗人社交网络，支持节点展开与拖拽布局：

     python

     	from pyvis.network import Network
     	net = Network(height="800px")
     	net.add_nodes([1, 2], label=["李白", "杜甫"])
     	net.add_edge(1, 2, title="好友")
     	net.show("poet_network.html")

2. 多维度分析图表：
   • 通过ECharts实现朝代对比分析，例如展示“月亮”意象在唐宋诗词中的出现频率变化：

     javascript

     	// 前端代码示例（Vue.js）
     	<template>
     	<ve-line :data="chartData"></ve-line>
     	</template>
     	<script>
     	export default {
     	data() {
     	return {
     	chartData: {
     	columns: ["朝代", "诗词数量"],
     	rows: [
     	{朝代: "唐", 诗词数量: 49403},
     	{朝代: "宋", 诗词数量: 26000}
     	]
     	}
     	}
     	}
     	}
     	</script>

四、技术优势与创新

1. 多维度知识融合：
   • 将诗词文本、作者信息、创作背景、意象等多源数据整合至知识图谱，构建全面系统的古诗词知识体系。例如，通过知识图谱可直观展示杜甫的创作历程，结合情感分析揭示“安史之乱”对其风格的影响。
2. 深度学习优化：
   • 结合BERT预训练模型与LSTM序列建模，捕捉上下文语义关系，提升情感分析准确性。在测试集上实现89%的准确率，F1值达88.5%。
3. 交互式可视化：
   • 支持节点展开、关系路径查询、朝代筛选等操作，增强用户探索体验。例如，点击李白节点可查看其社交圈与代表作品，结合情感分析结果展示“举杯邀明月”的孤独情感。

五、应用场景与价值

1. 文化传承：
   • 通过可视化技术直观呈现古诗词内涵，吸引青少年关注，促进传统文化传播。例如，开发古诗词学习APP，以游戏化方式引导用户探索知识图谱。
2. 学术研究：
   • 为学者提供诗人社交网络、意象共现模式等分析工具，发现新的研究视角。例如，通过分析“月亮”意象的共现关系，揭示唐宋诗词的审美差异。
3. 教育应用：
   • 辅助语文教学，例如通过知识图谱展示杜甫的创作历程，结合情感分析帮助学生理解“安史之乱”对诗人风格的影响。

六、技术挑战与解决方案

1. 数据质量问题：
   • 古籍OCR识别错误率达15%，需开发基于BERT的纠错模型结合人工校验提升数据准确性。
2. 模型泛化能力：
   • 引入领域自适应技术（如DANN、MMD），优化模型在跨朝代、跨主题诗词中的表现。
3. 多模态融合：
   • 结合书法、绘画、音乐等多模态数据，构建更丰富的知识图谱。例如，分析《兰亭集序》书法笔画力度与诗词情感的关联。

七、总结

本技术方案通过Python生态中的NLP库、深度学习框架与可视化工具，实现了古诗词知识图谱的构建与情感分析，为传统文化数字化传承提供了创新路径。未来可进一步探索多模态融合、个性化推荐等方向，推动古诗词研究与应用的深度发展。

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