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 2025-12-07 20:47:24 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-07 20:47:24 发布 · 531 阅读

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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

以下是一份关于《Python知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析》的任务书模板，供参考：

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

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的情感、意象和历史信息。通过构建古诗词知识图谱，可以系统化整理诗人、作品、朝代、地域等关联信息；结合情感分析技术，可挖掘诗词中的情感倾向（如悲喜、思乡、爱国等），为文化研究、教育传播和数字人文提供支持。本项目旨在利用Python技术栈，实现古诗词知识图谱的构建与可视化，并开发情感分析模型，探索古诗词的情感表达规律。

二、项目目标

知识图谱构建目标：
- 采集结构化古诗词数据（诗人、作品、朝代、注释等）。
- 构建实体关系模型（如“诗人-创作-作品”“作品-表达-情感”）。
- 使用图数据库（Neo4j）存储知识图谱，支持复杂查询。
情感分析目标：
- 基于诗词文本训练情感分类模型（如七类情感：喜、怒、忧、思、悲、恐、惊）。
- 结合诗词的韵律、意象等特征优化模型性能。
- 实现情感分析结果的可视化展示。
可视化目标：
- 开发Web交互界面，展示知识图谱的关联关系。
- 通过词云、情感分布图、时空热力图等形式呈现分析结果。

三、任务分解与分工

1. 数据采集与预处理模块

任务内容：
- 从公开数据集（如“全唐诗”“全宋词”、古诗文网API）爬取古诗词文本及元数据。
- 数据清洗：去除重复、纠正错别字、标准化朝代/诗人名称。
- 标注情感标签：结合人工标注与现有研究成果（如《中国古代诗词情感分类词典》）。
负责人：数据组
交付物：清洗后的结构化数据集、情感标注文档。

2. 知识图谱构建模块

任务内容：
- 定义实体类型（诗人、作品、朝代、情感标签等）和关系类型（创作、引用、主题关联等）。
- 使用Python库（Py2neo）将数据导入Neo4j图数据库。
- 设计查询接口（如“查询李白描写月亮的诗词及其情感”）。
负责人：图谱组
交付物：Neo4j数据库文件、实体关系设计文档、查询示例。

3. 情感分析模型开发模块

任务内容：
- 基于预训练模型（如BERT、Siamese-LSTM）构建情感分类器。
- 提取诗词特征：TF-IDF词向量、韵律特征（平仄、押韵）、意象词（如“孤雁”“落花”）。
- 训练与调优：划分训练集/测试集，评估模型准确率、F1值。
负责人：算法组
交付物：情感分析模型代码、特征工程说明、评估报告。

4. 可视化与Web应用开发模块

任务内容：
- 使用Django/Flask搭建Web框架，集成知识图谱查询与情感分析功能。
- 可视化实现：
  - 知识图谱：D3.js/PyVis动态展示实体关系。
  - 情感分析：词云（WordCloud）、情感分布饼图（Matplotlib/ECharts）。
  - 时空分析：诗人活动地域热力图（Folium/Pydeck）。
- 设计用户交互界面（如搜索框、情感筛选器）。
负责人：开发组
交付物：Web应用代码、可视化界面截图、交互说明文档。

5. 系统测试与优化模块

任务内容：
- 功能测试：验证知识图谱查询准确性、情感分析分类正确率。
- 性能测试：优化图数据库查询速度、模型推理效率。
- 用户反馈收集：邀请文史领域专家试用并提出改进建议。
负责人：测试组
交付物：测试报告、优化方案、用户反馈记录。

四、时间计划

阶段	时间范围	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成数据源确认、实体关系设计、技术选型
核心功能开发	第3-5周	完成知识图谱构建、情感分析模型训练
可视化开发	第6-7周	完成Web界面设计与交互功能实现
系统测试与优化	第8周	完成功能测试、性能调优、用户反馈迭代
项目验收与部署	第9周	系统上线、提交最终文档与演示视频

五、技术栈

数据采集：Requests、Scrapy、BeautifulSoup
知识图谱：Neo4j、Py2neo、RDFlib
情感分析：PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、Jieba分词
可视化：D3.js、ECharts、Matplotlib、Folium
Web开发：Django/Flask、HTML/CSS/JavaScript、Bootstrap
部署：Docker、Nginx、Ubuntu Server

六、预期成果

可运行的古诗词知识图谱系统，支持复杂查询与关联分析。
情感分析模型，准确率不低于80%（测试集）。
交互式Web应用，包含知识图谱、情感分析、时空分布等可视化模块。
完整的项目文档（需求分析、设计文档、测试报告、用户手册）。

七、风险评估与应对

风险类型	应对措施
数据标注主观性	引入多位标注者交叉验证，统一标注规范
模型泛化能力差	增加训练数据多样性，引入领域适配技术
可视化性能不足	优化图数据库索引，采用数据分页加载

负责人签字：________________
日期：________________

可根据实际需求调整任务细节，例如增加多语言支持（中英文对照）、扩展情感类别等。