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 2025-12-18 14:23:27 发布

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #大数据 #毕业设计 #爬虫 #数据可视化

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介绍资料

以下是一篇关于《Python知识图谱中华古诗词可视化》的开题报告框架及内容示例，结合知识图谱构建与可视化技术设计：

开题报告

题目：基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化研究

一、研究背景与意义

背景
中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含历史、地理、人物、情感等多维度信息。传统诗词研究依赖人工查阅典籍或简单关键词检索，难以全面挖掘诗词间的关联关系（如作者生平、创作背景、意象隐喻等）。
知识图谱（Knowledge Graph）通过结构化语义网络展示实体及其关系，可高效整合诗词文本、注释、历史背景等数据。结合Python的NLP工具（如jieba、NLTK）与可视化库（如Pyecharts、NetworkX），能够实现古诗词知识的自动化提取与交互式展示，为文化传承与学术研究提供新范式。
意义
- 文化传承：以可视化图谱形式直观呈现诗词知识，降低传统文化传播门槛。
- 学术研究：辅助学者快速发现诗词中的隐含关联（如同一意象在不同朝代的使用演变）。
- 教育应用：开发诗词学习工具，帮助学生理解诗词创作背景与文化内涵。
- 技术价值：探索NLP与图谱可视化技术在人文领域的融合应用。

二、国内外研究现状

古诗词数字化研究现状
- 国内：已有诗词数据库（如“中国诗词网”“全唐诗分析系统”）提供检索功能，但缺乏关联分析与可视化。
- 国外：西方数字人文（Digital Humanities）领域利用TEI编码与GIS技术分析文学文本，但针对中文诗词的专项研究较少。
知识图谱与可视化研究现状
- 知识图谱构建：基于规则或深度学习的实体关系抽取（如Stanford CoreNLP、OpenIE）。
- 可视化工具：Gephi、Cytoscape等支持大规模网络展示，但需手动处理数据；Python库（Pyecharts、Plotly）更灵活，适合动态交互。
现有研究不足
- 多数研究聚焦单首诗词分析，忽视诗词间、作者间、朝代间的关联挖掘。
- 缺乏针对中文诗词的自动化知识图谱构建与可视化一体化方案。

三、研究目标与内容

研究目标
- 构建中华古诗词知识图谱，整合诗词文本、作者、朝代、意象等实体及关系。
- 开发Python可视化系统，支持图谱的动态展示、关系查询与文化分析。
研究内容
- 数据层：
  - 采集诗词文本数据（如《全唐诗》《全宋词》公开数据集）。
  - 标注实体类型（诗人、诗词、地名、意象等）与关系（创作、引用、地域关联）。
- 知识图谱构建：
  - 使用jieba分词与TF-IDF算法提取诗词关键词作为候选实体。
  - 基于规则匹配与BERT预训练模型识别实体关系（如“李白→创作→《静夜思》”）。
  - 存储图谱数据至Neo4j图数据库或JSON/CSV文件。
- 可视化设计：
  - 开发Web端交互界面，集成Pyecharts展示诗词关系网络、时空分布热力图。
  - 设计筛选功能（按朝代、诗人、意象搜索），支持点击实体查看详情与关联路径。

四、研究方法与技术路线

技术选型
- 数据处理：Python（pandas、numpy）清洗与标注诗词数据。
- NLP分析：jieba分词、SnowNLP情感分析、BERT关系抽取。
- 图谱存储：Neo4j（图数据库）或JSON（轻量级存储）。
- 可视化：Pyecharts（动态图表）、NetworkX（网络分析）、D3.js（高级交互）。
- Web框架：Flask/Django构建后端API，ECharts.js渲染前端页面。
技术路线
mermaid

graph TD
A[诗词数据采集] --> B[数据清洗与标注]
B --> C[实体识别与关系抽取]
C --> D[知识图谱存储]
D --> E[可视化系统开发]
E --> F[用户交互与文化分析]

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成古诗词知识图谱数据库构建，覆盖500+诗人、10000+诗词及关联关系。
- 开发可视化系统，支持关系网络图、时空分布图、意象演变趋势图等展示。
- 用户可通过系统发现诗词创作规律（如唐代边塞诗多提及“雁”“关”）。
创新点
- 多维度关联挖掘：整合诗词文本、历史背景、地理信息，突破单一文本分析。
- 自动化构建流程：结合规则与深度学习模型，减少人工标注成本。
- 动态交互设计：提供缩放、筛选、路径高亮等交互功能，增强用户体验。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2周	确定数据源、功能模块与可视化需求
数据采集	第3-4周	爬取诗词文本、诗人传记、历史地图数据
知识抽取	第5-6周	实体识别、关系标注与图谱存储
系统开发	第7-9周	后端API开发、前端页面设计与交互实现
测试优化	第10周	功能测试、性能调优与用户反馈
论文撰写	第11-12周	成果总结与论文撰写

七、参考文献

冯志伟. 自然语言处理中的知识图谱构建方法[J]. 中文信息学报, 2020.
王伟. 基于Neo4j的唐诗知识图谱设计与实现[D]. 北京大学, 2021.
Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers[J]. NAACL, 2019.
Pyecharts官方文档. https://pyecharts.org/
李白全诗数据集. https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry

备注：实际开发中需处理诗词的繁简转换、古今地名映射等问题，并针对不同用户群体（学者/学生/普通爱好者）设计差异化交互界面。

此开题报告聚焦古诗词文化场景，结合NLP与可视化技术，可根据实际数据规模（如单朝代或跨朝代诗词）调整图谱复杂度与可视化形式。

运行截图

项目案例

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