计算机毕业设计Django+Vue.js中华古诗词知识图谱可视化古诗词智能问答系统古诗词数据分析古诗词情感分析模型自然语言处理NLP 机器学习深度学习-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

Django+Vue.js中华古诗词知识图谱可视化与智能问答系统文献综述

引言

中华古诗词作为中华文化的重要载体，承载着丰富的历史记忆与情感内涵。然而，传统纸质媒介的传播局限性与现代学习者对数字化内容的需求矛盾日益凸显。据统计，我国现存可考古诗词超过50万首，但仅12%的诗词通过数字化平台被公众接触。在此背景下，基于Django与Vue.js框架构建知识图谱可视化系统，并集成智能问答功能，成为推动古诗词数字化传承的关键技术路径。本文综述了该领域在知识图谱构建、情感分析、可视化交互及智能问答技术方面的研究进展，为后续系统开发提供理论支持与实践参考。

一、知识图谱构建技术

1.1 实体识别与关系抽取

古诗词知识图谱的核心在于实体识别与关系抽取。国内研究多采用规则匹配与机器学习结合的方法：

规则匹配：通过定义“人名+创作+诗词名”等模式识别诗人与作品关系。例如，某研究利用jieba分词工具结合自定义词典，通过依存句法分析挖掘“诗人-作品”“作品-主题”等关系，在《唐诗三百首》数据集上实现了92%的实体识别准确率。
深度学习模型：BiLSTM-CRF序列标注模型被广泛应用于实体识别任务。某系统结合该模型与规则引擎，在《全唐诗》测试集上达到93.2%的准确率。
关系抽取：基于依存句法分析的算法可挖掘“诗人-创作-诗作”“诗作-引用-意象”等12类核心关系。例如，通过分析“李白创作《静夜思》”的句法结构，可自动抽取“创作”关系并存储至Neo4j图数据库。

1.2 图数据库存储与查询优化

Neo4j图数据库因其高效的查询性能被广泛应用于古诗词知识图谱存储。某系统将“诗人-作品-朝代-意象”四层实体存储于Neo4j中，支持多维度关联查询。例如，用户可通过Cypher语句检索“李白作品中涉及‘月亮’意象的诗词”，查询响应时间低于200ms。为提升查询效率，研究者采用复合索引技术，使关系查询速度提升70%。

二、古诗词情感分析技术

2.1 传统方法与深度学习模型

情感分析技术经历了从词典匹配到深度学习的演进：

词典匹配：早期研究基于SnowNLP、BosonNLP等通用情感词典，通过计算诗词中情感词占比判断倾向。例如，某系统针对古诗词构建专用情感词典，添加“孤”“愁”“悦”等特色词汇，将情感分类准确率提升至78%。
深度学习模型：LSTM网络通过捕捉上下文语义信息，在古诗词情感分析中表现优异。某研究利用BERT预训练模型微调，在自建数据集上实现91%的F1值，显著优于传统方法。此外，注意力机制被引入以增强模型可解释性，例如通过可视化权重展示“孤帆远影碧空尽”中“孤”字对情感判断的贡献度（0.32）。
细粒度分类：为满足复杂情感表达需求，某系统将情感划分为“喜、怒、哀、乐、思”五类，结合BiLSTM-CRF模型实现单句级情感标注，在《全唐诗》测试集上达到85%的准确率。

2.2 多模态情感分析

近年来，研究者开始探索多模态分析技术以增强情感判断的准确性。例如，结合诗词意象（如“梅花”象征高洁）与韵律特征（平仄、押韵）进行综合判断。某系统通过分析《静夜思》的平仄结构与“明月”“故乡”等意象，准确识别出“思乡”情感倾向。

三、可视化与交互技术

3.1 动态可视化布局算法

可视化技术的核心在于直观性与交互性。国内研究多采用D3.js与ECharts结合的方式：

力导向布局：D3.js的力导向算法可使节点自动分布至最优位置，避免重叠。例如，某系统通过该算法展示诗人社交网络，用户可拖拽节点查看子图，或点击诗词节点展开创作背景、意象分析等详情。
统计图表渲染：ECharts负责基础统计图表渲染，如朝代诗词数量柱状图、意象词频词云图及情感分布饼图。某系统通过ECharts绘制“唐诗重意境、宋词重情感”的演变规律时间轴，帮助用户发现文学史趋势。
时空轨迹可视化：结合高德地图API，某系统将诗人游历轨迹按时间顺序可视化，用户触摸地点可查看对应诗词与历史事件，增强了文化沉浸感。

3.2 交互功能优化

为提升用户体验，研究者在交互设计上进行了多项创新：

三级缩放交互：支持全局概览→朝代子图→单首诗词的三级缩放，用户可逐步聚焦研究目标。
路径追溯功能：用户点击“李白”节点后，系统可动态展开其与杜甫、孟浩然等诗人的社交网络，并标注“赠别”“同游”等关系类型。
实时数据推送：通过WebSocket技术，某系统实现前端与后端的实时数据同步，例如在用户浏览诗词时动态更新相关评论与赏析。

四、智能问答系统技术

4.1 问答逻辑设计

智能问答系统的核心在于理解用户意图并检索知识图谱中的相关信息。国内研究多采用规则引擎与深度学习模型结合的方式：

规则引擎：针对简单问题（如“王维描写山水的诗有哪些？”），系统通过关键词匹配与图谱路径查询生成答案。例如，某系统在Neo4j中定义“诗人-作品-主题”关系路径，可快速检索符合条件的诗词。
深度学习模型：针对复杂问题（如“李白与杜甫的诗歌风格有何异同？”），系统采用Seq2Seq或Transformer模型生成自然语言回答。某研究利用微调后的BERT模型，在测试集上实现82%的问答准确率。

4.2 个性化推荐技术

为提升用户粘性，研究者开始探索基于用户行为的个性化推荐技术。例如，某系统通过分析用户浏览历史与收藏记录，利用协同过滤算法推荐相似诗词。结合知识图谱路径推理，该系统可生成“根据您浏览的《静夜思》，推荐李白的《月下独酌》”等个性化建议。

五、技术挑战与未来方向

5.1 现有技术挑战

数据质量问题：古汉语词汇歧义（如“东风”既可指春风，也可隐喻离愁）导致实体识别误差，需结合领域知识增强模型鲁棒性。
模型泛化能力：现有情感分析模型在跨朝代、跨诗人场景下性能下降，需扩充训练数据并引入迁移学习。
大规模图谱渲染性能：十万级节点图谱的实时交互延迟需优化至<500ms，以满足高并发用户需求。

5.2 未来研究方向

多模态知识图谱：融合诗词文本、书法图像、古乐音频等数据，构建跨模态实体关联。例如，通过图像识别技术提取书法作品中的诗词内容，与文本知识图谱对齐。
强化学习推荐：利用用户行为数据训练推荐模型，结合知识图谱路径推理生成个性化诗词列表。
低代码可视化平台：开发拖拽式可视化组件库，降低非技术人员构建诗词图谱的门槛，促进文化传播。

结论

Django+Vue.js框架为古诗词知识图谱与智能问答系统提供了高效的技术实现路径。国内研究在数据融合、模型优化及交互设计方面取得显著进展，但仍面临数据质量、模型泛化等挑战。未来需结合多模态技术、强化学习与低代码开发，推动古诗词数字化从“可视化展示”向“智能化服务”升级，为文化传承与教育创新提供更强支撑。

参考文献
[1] 李明等. 基于BERT的古诗词情感分析模型[J]. 中文信息学报, 2022, 36(5): 45-53.
[2] Wang Y, et al. A Knowledge Graph for Classical Chinese Poetry[C]. ACL 2021.
[3] 张华等. Django+Vue.js前后端分离架构在古诗词可视化中的应用[J]. 计算机应用研究, 2023, 40(3): 1-8.
[4] 陈静等. 基于注意力机制的古诗词情感分析可解释性研究[J]. 人工智能, 2023, 15(2): 34-42.
[5] Neo4j官方文档. Graph Data Science Library[EB/OL]. The Neo4j Graph Data Science Library Manual v2.19 - Neo4j Graph Data Science, 2023.