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)

最新推荐文章于 2025-12-16 18:22:05 发布

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #hadoop #python #大数据 #django

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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》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

中华古诗词作为中华民族传统文化的瑰宝，承载着数千年的历史记忆、文化底蕴和情感表达。从先秦的《诗经》《楚辞》到唐宋的诗词巅峰，无数文人墨客留下了大量脍炙人口的佳作，这些诗词涵盖了丰富的主题，如爱情、友情、家国情怀、自然景观等，反映了不同时代的社会风貌和人们的精神世界。

随着信息技术的飞速发展，数字化手段为传统文化的研究和传承提供了新的途径和方法。知识图谱作为一种有效的知识表示和组织方式，能够将古诗词中的实体（如诗人、朝代、诗词主题等）以及它们之间的关系进行结构化展示，帮助人们更直观地理解古诗词的知识体系。同时，情感分析技术可以对古诗词中所蕴含的情感进行挖掘和解读，使读者更深入地体会诗人的情感世界。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，拥有丰富的库和工具，为古诗词知识图谱的构建和情感分析提供了有力的技术支持。

（二）选题意义

文化传承意义：通过对中华古诗词的可视化和情感分析，能够以更加生动、直观的方式展示古诗词的魅力，吸引更多人尤其是年轻人关注和了解中华传统文化，促进传统文化的传承和弘扬。
学术研究意义：为古诗词研究提供新的视角和方法，帮助学者更全面、深入地分析古诗词的知识结构和情感特征，丰富古诗词研究的理论体系。
教育应用意义：将可视化结果和情感分析应用于古诗词教学，能够提高学生的学习兴趣和理解能力，使古诗词教学更加生动有趣、富有成效。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

在国外，虽然没有直接针对中华古诗词的研究，但在知识图谱和情感分析领域已经取得了较为丰富的成果。知识图谱方面，Google推出的Knowledge Graph为搜索引擎提供了更智能的答案展示，推动了知识图谱在信息检索领域的应用。在情感分析方面，研究者们利用自然语言处理和机器学习技术，对社交媒体、新闻评论等文本进行情感分类和挖掘，取得了较高的准确率。例如，一些研究通过构建情感词典和训练分类模型，实现了对文本情感的自动判断。

（二）国内研究现状

国内在古诗词研究和信息技术应用方面也有一定的进展。在古诗词可视化方面，一些学者利用数据可视化技术对古诗词的创作年代、地域分布、主题词频等进行了可视化展示，但尚未形成完整的知识图谱体系。在古诗词情感分析方面，部分研究采用基于情感词典的方法或机器学习算法对古诗词进行情感分类，但存在情感词典覆盖不全、分类准确率有待提高等问题。此外，将知识图谱和情感分析相结合应用于古诗词研究的工作还相对较少。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

本研究旨在利用Python编程语言，构建中华古诗词知识图谱，实现对古诗词知识的可视化展示，并对古诗词进行情感分析，挖掘古诗词中所蕴含的情感信息，为古诗词的研究、传承和教育提供有力支持。

（二）研究内容

古诗词数据收集与预处理：收集大量的中华古诗词数据，包括诗词文本、作者信息、朝代信息等，并对数据进行清洗、去重、标注等预处理操作，为后续的知识图谱构建和情感分析提供高质量的数据。
古诗词知识图谱构建：利用Python的相关库（如Neo4j、NetworkX等）构建古诗词知识图谱，定义古诗词中的实体（如诗人、诗词、朝代、主题等）和它们之间的关系（如创作关系、所属关系等），将古诗词知识进行结构化存储和展示。
古诗词可视化展示：基于构建好的知识图谱，利用Python的可视化库（如Matplotlib、Pyecharts等）实现古诗词知识的可视化展示，包括实体关系图、时间轴展示、主题分布图等，使用户能够直观地了解古诗词的知识体系和演变规律。
古诗词情感分析：采用基于情感词典和机器学习相结合的方法对古诗词进行情感分析。首先构建适合古诗词的情感词典，然后利用机器学习算法（如支持向量机、朴素贝叶斯等）对古诗词进行情感分类，挖掘古诗词中所蕴含的积极、消极或中性情感。
系统集成与测试：将上述各个模块进行集成，开发一个完整的Python程序，实现对古诗词知识图谱的可视化和情感分析功能，并对系统进行测试和优化，确保系统的稳定性和准确性。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

文献研究法：查阅国内外相关文献，了解知识图谱、情感分析以及古诗词研究领域的最新进展和研究成果，为本研究提供理论支持和方法参考。
数据挖掘方法：利用数据挖掘技术对古诗词数据进行收集、预处理和分析，提取有价值的信息和知识。
实验研究法：通过构建实验环境，对不同的情感分析算法进行实验和比较，选择最适合古诗词情感分析的方法和模型。

（二）技术路线

数据收集与预处理阶段：使用网络爬虫技术从诗词网站、古籍数据库等收集古诗词数据，利用Python的字符串处理和正则表达式对数据进行清洗和预处理。
知识图谱构建阶段：使用Neo4j图数据库存储古诗词知识，利用Python的Neo4j驱动与数据库进行交互，定义实体和关系，构建知识图谱。
可视化展示阶段：根据知识图谱中的数据，使用Matplotlib、Pyecharts等可视化库生成各种图表，实现古诗词知识的可视化展示。
情感分析阶段：构建古诗词情感词典，利用Python的Scikit-learn库实现机器学习算法，对古诗词进行情感分类和分析。
系统集成与测试阶段：将各个模块进行集成，开发用户界面，对系统进行功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化和改进。

五、研究计划与安排

（一）第1 - 2周

完成选题调研和文献查阅，确定研究题目和研究方向，撰写开题报告。

（二）第3 - 4周

收集古诗词数据，进行数据清洗和预处理，构建古诗词数据集。

（三）第5 - 6周

研究知识图谱的构建方法，定义古诗词中的实体和关系，使用Neo4j构建古诗词知识图谱。

（四）第7 - 8周

利用Python的可视化库实现古诗词知识的可视化展示，包括实体关系图、时间轴展示等。

（五）第9 - 10周

构建古诗词情感词典，研究情感分析算法，利用机器学习算法对古诗词进行情感分类。

（六）第11 - 12周

将知识图谱可视化模块和情感分析模块进行集成，开发用户界面，完成系统初步开发。

（七）第13 - 14周

对系统进行功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化和改进，撰写论文初稿。

（八）第15 - 16周

对论文进行修改和完善，准备论文答辩。

六、预期成果

（一）研究成果

构建一个完整的中华古诗词知识图谱，实现对古诗词知识的结构化存储和可视化展示。
开发一套基于Python的古诗词情感分析系统，能够准确地对古诗词进行情感分类和挖掘。
撰写一篇高质量的学术论文，阐述本研究的方法、过程和结果，为古诗词研究和信息技术应用提供参考。

（二）应用成果

开发的系统可以应用于古诗词研究、教育和文化传承等领域，为相关人员提供便捷的工具和平台，促进中华传统文化的传播和发展。

七、参考文献

[此处列出在开题报告中引用的相关文献，按照学术规范的格式进行编排，例如：]
[1] [作者姓名]. [文献题目][文献类型].[期刊名称/出版社]，[发表年份]，[卷号（如有）]：[起止页码].
[2] [作者姓名]. [文献题目][文献类型].[会议名称]，[会议召开年份]：[起止页码].
[3] [作者姓名]. [文献题目][文献类型].[学位授予单位]，[学位授予年份].

以上开题报告仅供参考，你可以根据实际研究情况进行调整和补充。在研究过程中，还需密切关注相关领域的最新动态，不断完善研究方案。