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

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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》的任务书模板，涵盖项目背景、技术方案、任务分工、实施计划等内容，供参考：

任务书

项目名称：Python知识图谱中华古诗词可视化
项目周期：202X年XX月-202X年XX月
负责人：XXX
团队成员：数据工程师（XXX）、算法工程师（XXX）、前端开发（XXX）、测试工程师（XXX）

一、项目背景与目标

背景
- 中华古诗词是中华文化的重要载体，但传统阅读方式难以直观展现诗词间的关联（如作者、朝代、意象、主题等）。
- 知识图谱技术可通过图结构（节点-边）表示诗词及其元数据，结合可视化技术实现交互式探索。
- Python生态（如Neo4j、Py2neo、D3.js）适合快速构建轻量级知识图谱与可视化系统。
目标
- 开发基于Python的古诗词知识图谱系统，实现：
  - 诗词数据采集与结构化存储（作者、朝代、内容、意象等）。
  - 知识图谱构建（节点：诗词/诗人/朝代；边：创作关系、意象关联）。
  - 交互式可视化（力导向图、时间轴、关键词云）。
  - 基础查询功能（如“查找李白描写月亮的诗词”）。

二、技术方案

技术栈
- 数据采集：爬虫（Scrapy/Requests） + 正则表达式（诗词文本清洗）。
- 数据存储：Neo4j图数据库（存储诗词、诗人、朝代等实体及关系）。
- 知识图谱构建：Py2neo（Python操作Neo4j） + NLP处理（jieba分词提取意象）。
- 可视化：
  - 后端：Flask/Django提供API（查询图谱数据）。
  - 前端：D3.js/ECharts（力导向图、时间轴） + Bootstrap（界面布局）。
数据流程
- 数据采集：从古诗文网、全唐诗库等网站爬取诗词及元数据。
- 数据清洗：去除重复诗词、标准化朝代名称（如“唐”统一为“唐朝”）。
- 知识抽取：
  - 实体识别：诗词、诗人、朝代、意象（如“月”“酒”）。
  - 关系抽取：诗人-创作-诗词、诗词-包含-意象。
- 图谱存储：将实体和关系导入Neo4j。
- 可视化渲染：前端通过API请求图谱数据，动态生成交互式图表。

三、项目任务与分工

数据采集与清洗模块（负责人：XXX）
- 任务：
  - 使用Scrapy框架编写爬虫，抓取指定网站的诗词文本、作者、朝代等信息。
  - 通过正则表达式清洗数据（去除HTML标签、统一格式）。
  - 存储清洗后的数据到CSV/JSON文件，供后续处理。
- 输出：
  - 原始数据集（CSV/JSON）。
  - 数据清洗日志与质量报告。
知识图谱构建模块（负责人：XXX）
- 任务：
  - 使用Py2neo连接Neo4j数据库，定义节点（诗词、诗人、朝代、意象）和边类型。
  - 通过jieba分词提取诗词中的高频意象（如“月”“山”“秋”），构建“诗词-意象”关系。
  - 导入清洗后的数据到Neo4j，生成初始知识图谱。
- 输出：
  - Neo4j数据库脚本（节点/关系定义）。
  - 图谱数据导入日志。
可视化与交互模块（负责人：XXX）
- 任务：
  - 使用Flask开发后端API，支持按诗人、朝代、关键词查询图谱数据。
  - 前端通过D3.js实现力导向图（展示诗词关联）和时间轴（按朝代展示诗词分布）。
  - 添加交互功能（点击节点显示详情、缩放图谱、关键词高亮）。
- 输出：
  - 可视化页面代码（HTML/CSS/JavaScript）。
  - API文档与调用示例。
系统测试与优化模块（负责人：XXX）
- 任务：
  - 测试爬虫的稳定性（如反爬机制处理）。
  - 验证知识图谱的准确性（如关系是否完整）。
  - 优化可视化性能（如大数据量下的渲染效率）。
- 输出：
  - 测试报告（功能/性能）。
  - 优化建议文档。

四、预期成果

核心功能
- 知识图谱查询：支持按诗人、朝代、关键词检索诗词及其关联信息。
- 可视化展示：
  - 力导向图：展示诗词间的隐性关联（如共同意象）。
  - 时间轴：按朝代分布展示诗词数量变化。
  - 关键词云：高频意象可视化。
- 交互操作：点击节点查看详情、拖拽图谱、筛选显示范围。
交付物
- 完整源代码（Python/JavaScript）。
- Neo4j数据库备份文件（含图谱数据）。
- 用户操作手册与案例演示视频。

五、时间计划

阶段	时间范围	任务内容
数据采集	第1周	编写爬虫、抓取并清洗数据
知识图谱构建	第2-3周	定义图谱结构、导入数据到Neo4j
可视化开发	第4周	实现后端API与前端交互页面
测试与优化	第5周	功能测试、性能调优、用户反馈收集
验收与交付	第6周	编写文档、部署系统、项目交付

六、风险评估与应对

数据质量风险：爬取的诗词可能存在错别字或缺失信息。
- 应对：人工抽样校验 + 结合公开数据集（如《全唐诗》电子版）补充。
图谱复杂度风险：关系过多导致可视化混乱。
- 应对：限制单次查询的节点数量，提供筛选功能（如仅显示“李白相关诗词”）。
技术兼容性风险：D3.js与浏览器版本不兼容。
- 应对：使用ECharts作为备选库，或提供降级展示方案。

七、预算与资源

硬件资源：
- 开发服务器（4核8G内存，用于运行Neo4j和Flask）。
- 本地开发环境（团队成员自备）。
软件资源：
- Neo4j社区版（免费）。
- Python库（Scrapy、Py2neo、jieba、Flask）。
- 前端库（D3.js/ECharts、Bootstrap）。
数据资源：古诗文网API（如有）、公开古籍数据集。

项目负责人签字：________________
日期：202X年XX月XX日

备注：可根据实际需求扩展功能（如引入NLP情感分析标注诗词风格，或添加用户收藏功能）。