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

以下是一份关于《Python知识图谱中华古诗词可视化》的任务书模板，结合知识图谱构建与可视化技术，聚焦古诗词领域的数据分析与展示：

任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化

一、项目背景

中华古诗词是中华文化的瑰宝，蕴含丰富的历史、地理、人物和情感信息。本项目旨在通过Python构建古诗词知识图谱，提取诗词中的实体（如诗人、朝代、地点、意象）及其关系，并利用可视化技术直观呈现诗词间的关联与文化脉络，辅助文学研究、教育传播及文化创意开发。

二、项目目标

技术目标：
- 使用Python完成古诗词数据采集、清洗与知识图谱构建。
- 通过图数据库（Neo4j）或网络模型（NetworkX）存储诗词-诗人-意象关系。
- 开发交互式可视化面板，支持动态探索诗词网络、时空分布及情感分析。
功能目标：
- 实现诗词文本的实体识别（如人物、地点、季节）与关系抽取（如“李白→写→《静夜思》”）。
- 构建多维可视化：诗人社交网络、诗词地理分布、意象共现图谱。
- 提供查询接口，支持按诗人、朝代、关键词检索诗词关联信息。

三、任务分工与职责

角色	职责
项目经理	统筹项目进度，协调数据源获取（如古籍数据库、公开诗集），管控技术风险。
数据工程师	使用Python爬取古诗词数据（如《全唐诗》《全宋词》），清洗格式（去除注释、标点）。
NLP工程师	实现实体识别（Spacy/Jieba）与关系抽取（规则匹配/依存句法分析）。
图谱工程师	构建知识图谱模型，设计节点（诗人、诗词、地点）与边（创作、引用、地域）。
可视化工程师	开发交互式界面（Pyecharts/D3.js），展示图谱关系、时空热力图、情感词云。
测试工程师	验证实体识别准确率、图谱查询效率及可视化交互流畅性。

四、技术架构

数据层：
- 数据采集：Python爬虫（Requests+Scrapy）从公开诗集（如“中国哲学书电子化计划”“古诗文网”）获取结构化数据。
- 数据清洗：
  - 去除重复诗词、非完整作品。
  - 标准化朝代（如“唐→唐代”）、地点（如“长安→西安市”）。
知识图谱层：
- 实体识别：
  - 使用Jieba分词+自定义词典提取诗人、地名、意象（如“月”“酒”“柳”）。
  - 规则匹配识别关系（如“作者→创作→诗词”“诗词→提及→地点”）。
- 图谱存储：
  - 方案1：Neo4j图数据库，支持Cypher查询语言。
  - 方案2：NetworkX+Matplotlib，生成静态/动态图谱。
可视化层：
- 基础可视化：
  - 诗人社交网络图（节点大小代表作品数量，边粗细代表合作频率）。
  - 诗词地理分布图（基于经纬度的散点图/热力图）。
- 高级交互：
  - 力导向图（Force-Directed Graph）展示诗词-意象关联。
  - 时间轴滑动查看不同朝代诗词风格演变。

五、实施步骤

需求分析与数据采集（第1-2周）
- 确定核心实体：诗人、诗词、朝代、地点、意象。
- 爬取数据：覆盖唐宋元明清代表诗人的作品（目标≥10,000首）。
数据预处理与实体识别（第3-4周）
- 清洗数据：统一编码（UTF-8），处理繁体转简体（OpenCC库）。
- 实体识别：
  - 诗人：通过标题/落款提取（如“唐·李白”）。
  - 地点：基于地名库（如GeoNames）匹配诗词中的地理名词。
  - 意象：统计高频词（如“孤舟”“寒梅”），人工标注语义类别。
知识图谱构建（第5-6周）
- 设计图谱模式：
  - 节点类型：诗人（属性：朝代、生卒年）、诗词（属性：标题、文本）、地点（属性：经纬度）。
  - 边类型：创作、提及、同朝代。
- 导入数据：
  - Neo4j方案：使用py2neo库批量插入节点和关系。
  - NetworkX方案：生成Graph对象，保存为GEXF格式。
可视化开发（第7-8周）
- 基础图表：
  - 使用Pyecharts生成诗人作品数量柱状图、意象词云。
  - 使用Folium生成诗词提及地点的地图标记。
- 交互图谱：
  - 基于D3.js开发力导向图，支持点击节点查看诗词详情。
  - 添加时间轴控件，筛选特定朝代图谱。
系统集成与测试（第9-10周）
- 开发Web界面（Flask/Django），集成查询与可视化模块。
- 测试指标：
  - 实体识别准确率（F1值≥0.85）。
  - 图谱查询响应时间（≤1秒）。
  - 可视化渲染帧率（≥30FPS）。
优化与交付（第11-12周）
- 优化查询效率：对Neo4j图谱添加索引（如诗人姓名）。
- 用户反馈迭代：增加“随机推荐”“相似诗词”功能。

六、预期成果

完成古诗词知识图谱，包含≥10,000首诗词、≥2,000位诗人、≥500个地点的关联数据。
开发交互式可视化平台，支持以下功能：
- 诗人关系网络图（可缩放、拖拽、点击详情）。
- 诗词地理分布热力图（按朝代分层展示）。
- 意象共现网络（如“月”与“思乡”的关联强度）。
交付物：
- 技术文档：图谱模式设计、数据清洗规则、API接口说明。
- 用户手册：可视化操作指南、案例分析（如“李白与杜甫的诗词关联”）。
- 测试报告：实体识别准确率、图谱查询性能、用户满意度评分。

七、验收标准

功能验收：
- 系统能正确展示诗人社交网络、诗词地理分布、意象共现图谱。
- 支持按诗人、朝代、关键词检索，返回关联诗词及图谱片段。
性能验收：
- 图谱查询延迟≤500ms（P90），可视化渲染无卡顿。
- 数据覆盖率：诗人、诗词、地点实体覆盖率≥90%。
文档验收：
- 提供完整的代码仓库（GitHub）、数据样本、可视化配置文件。

八、风险评估与应对

风险	应对措施
数据不完整或错误	人工抽样校验，结合多数据源交叉验证。
实体识别准确率低	引入预训练模型（如BERT+CRF）优化分词与关系抽取。
可视化交互卡顿	优化图谱布局算法（如力导向图参数调整），减少节点数量。
图谱查询效率低	对Neo4j添加复合索引，或采用子图分割技术。