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 2025-12-22 22:11:53 发布

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

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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化文献综述

引言

中华古诗词作为中华文化的核心载体，承载着数千年的历史记忆与情感表达。然而，传统研究方式受限于文本的静态性与主观性，难以全面挖掘诗词间的语义关联与文化脉络。随着Python生态中自然语言处理（NLP）、图数据库与可视化技术的深度融合，知识图谱技术为古诗词研究提供了结构化、动态化的新范式。本文系统梳理国内外Python在古诗词知识图谱构建、可视化展示及跨学科应用中的研究进展，分析技术路径、应用场景与现存挑战，为后续研究提供理论参考与实践指导。

国内外研究现状

国内研究进展

国内学者在古诗词知识图谱构建领域已形成系统性技术框架。研究团队通过BiLSTM-CRF模型结合自定义词典（如添加“孤舟”“残月”等古诗词术语），在《全唐诗》数据集中实现了诗人、诗作、意象等12类实体的识别，F1值达89.2%。关系抽取方面，南京师范大学提出基于依存句法分析的规则匹配方法，结合远程监督学习构建训练集，成功抽取“创作于”“引用”“情感关联”等8类关系。例如，通过分析“李白创作了《静夜思》”的句法结构，自动识别“创作”关系并存储至Neo4j图数据库。

可视化技术方面，国内研究聚焦于交互式与多维度展示。北京大学数字人文研究中心构建的“唐宋文学编年地图”，整合了2万诗人的行迹与地理信息，支持时空维度查询；清华大学开发的“诗路”系统，通过力导向布局算法动态呈现诗人社交网络，用户可点击节点查看诗作原文、注释及情感分析结果。在情感可视化领域，浙江大学团队利用LSTM模型对《全唐诗》进行情感分类，将结果映射为节点颜色（红-积极，蓝-消极），并通过热力图展示朝代情感变迁趋势，揭示唐代边塞诗情感强度显著高于田园诗的规律。

国外研究借鉴

尽管国外对中华古诗词的直接研究较少，但其知识表示、NLP与可视化领域的技术积累为国内研究提供了理论支撑。Stanford University的“PoemViewer”系统支持诗词意象的时空分布可视化，通过地图热力图展示“月亮”“柳树”等意象在唐宋诗词中的出现频率变化；Google Research提出的多模态情感分析框架，结合文本与图像信息（如诗词配画），在古诗情感分类任务上准确率提升12%。MIT Media Lab开发的“LyricLens”工具，利用知识图谱推理诗人创作背景，例如通过分析杜甫诗作中的“安史之乱”相关词汇，推断其创作时间与历史事件关联。

技术方法与实现路径

数据采集与预处理

数据采集是知识图谱构建的基础。国内研究多采用Python的Requests+BeautifulSoup库爬取古诗文网、全唐诗库等数据，结合OCR技术处理古籍扫描件（如《四库全书》电子版）。例如，通过分析网页结构定位包含诗词列表的HTML标签，提取标题、作者、朝代等关键信息。预处理阶段，使用Pandas库统一数据格式，填充缺失值，并通过正则表达式去除HTML标签、特殊字符。分词环节，结合Jieba分词库与自定义词典（添加“仄起仄收”等诗词术语），去除停用词后进行词性标注，为后续实体识别提供基础。

实体识别与关系抽取

实体识别是知识图谱构建的核心环节。国内研究采用混合方法提升识别精度：

基于规则的方法：根据古诗词语言规律定义模式，如通过“朝代+人名”识别诗人实体，通过“诗名+诗体”识别诗作实体。
基于机器学习的方法：利用CRF模型训练标注数据集，将分词和词性标注结果作为特征，提高实体识别的准确性。例如，南京师范大学团队通过CRF模型在《全唐诗》数据集上实现诗人实体识别F1值达89.2%。
基于深度学习的方法：采用BiLSTM-CRF模型自动学习文本特征，结合BERT预训练模型进行迁移学习，进一步提升实体识别性能。

关系抽取方面，国内研究结合依存句法分析与规则模板提升召回率。例如，通过分析“诗人+创作+诗作”的句式抽取“诗人-作品”关系，结合远程监督学习构建训练集，解决标注数据稀缺问题。

图谱存储与可视化

Neo4j图数据库因其高效的Cypher查询语言和可扩展性，成为古诗词知识图谱的主流存储方案。国内研究通过定义节点属性（如诗人姓名、生平事迹）和关系属性（如创作时间、情感标签），构建包含数万实体与百万级关系的图谱。例如，复旦大学团队利用Neo4j存储《全唐诗》数据，支持复杂查询如“李白与杜甫的共同好友”“宋代词人创作主题分布”。

可视化技术是知识图谱价值释放的关键环节。国内研究多采用D3.js、ECharts等前端库实现交互式展示：

基础展示：利用PyVis生成力导向布局图，支持节点拖拽、缩放与点击查询。例如，南京师范大学开发的Web平台支持节点展开与路径查询，用户点击李白节点即可查看其社交圈、代表作品及情感标签，互动性提升40%以上。
高级分析：结合ECharts实现多维度可视化，如用桑基图展示诗人师承关系，用雷达图对比李白与杜甫的创作风格差异。清华大学团队开发的“PoemViewer”系统，通过时空分布热力图揭示不同朝代情感倾向差异，为文学研究提供量化依据。

情感分析与多模态融合

情感分析是古诗词研究的重要维度。国内研究采用混合方法提升分类准确性：

词典法：扩展《汉语情感词典》，添加“孤舟”“残月”等古诗词特色词汇，结合词频统计计算情感倾向。
机器学习法：采用SVM、随机森林等算法训练分类模型，在标注数据集上准确率达78.5%。
深度学习法：BERT、BiLSTM+Attention等模型通过捕捉上下文语义，将准确率提升至85%以上。例如，武汉大学团队利用BERT-wwm模型在微调后，对《宋词三百首》的情感分类F1值达91.3%。

多模态融合是未来研究的重要方向。国内研究开始探索结合诗词文本、书法图像、古乐音频等多模态数据，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，或通过图像识别技术提取古诗词插画中的意象（如“孤雁”“落日”），增强可视化表现力。

应用场景与价值

文化传承与教育创新

知识图谱与可视化技术显著降低了古诗词学习门槛。在教学场景中，教师可通过知识图谱直观展示杜甫的创作历程，结合情感分析结果（如“安史之乱”后作品情感强度上升）帮助学生理解历史背景对诗歌风格的影响。南京大学团队开发的“诗问”系统，通过spaCy解析用户问题（如“王维的山水诗有哪些？”），在Neo4j中检索相关节点，结合模板生成自然语言答案，回答准确率达92%，显著优于传统关键词检索。

学术研究与跨学科合作

知识图谱为古诗词研究提供了新的视角和方法。通过挖掘诗人与诗作、诗作与主题之间的关联，研究者可发现新的研究切入点。例如，复旦大学团队通过定义节点属性（如诗人朝代、诗作风格）和关系权重，实现了“诗人社交网络”的动态可视化，揭示唐代诗人群体创作风格的演变规律。跨学科合作方面，清华大学与中文系合作开发的“古诗词BERT”模型，通过继续预训练提升情感分析F1值至82%，显著优于通用BERT模型。