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 2025-12-13 07:00:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-13 07:00:14 发布 · 732 阅读

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

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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，供参考：

开题报告

题目：Python知识图谱中华古诗词可视化

一、研究背景与意义

背景
- 文化传承需求：中华古诗词是中华文化的重要载体，但传统阅读方式（如纸质书籍、电子文档）难以直观展现诗词间的关联（如作者关系、主题演变、意象共现）。
- 数据爆炸与知识挖掘：全唐诗、全宋词等古籍数字化后，形成海量结构化/半结构化数据（如作者生平、创作年代、诗词内容），需通过知识图谱技术挖掘隐性知识。
- 可视化技术发展：Python生态中的NetworkX、PyVis、D3.js等库支持动态、交互式图谱展示，可降低古诗词理解门槛，提升文化传播效率。
意义
- 理论意义：探索知识图谱在文学领域的应用方法，构建诗词-作者-时代-意象的多维关联模型。
- 实践意义：通过可视化交互界面，辅助学者研究诗词演变规律，帮助普通用户快速理解诗词背景与文化内涵。

二、国内外研究现状

古诗词数字化研究
- 国内进展：
  - 已有项目完成《全唐诗》《全宋词》的文本校对与结构化存储（如中国哲学书电子化计划）。
  - 部分研究通过TF-IDF、LDA主题模型分析诗词主题分布，但缺乏关联关系可视化。
- 国外相关：
  - 数字人文（Digital Humanities）领域广泛应用知识图谱分析文学文本（如莎士比亚戏剧人物关系图谱），但针对中文古诗词的研究较少。
知识图谱与可视化技术
- 知识图谱构建：
  - 通用方法：基于RDF/OWL的语义网技术（如DBpedia），但需针对古诗词领域定制本体（Ontology）。
  - 工具应用：Python的RDFLib库支持图谱存储，Neo4j图数据库适合复杂关系查询。
- 可视化技术：
  - 静态可视化：Gephi、Cytoscape可生成节点链接图，但交互性不足。
  - 动态可视化：PyVis、Plotly支持Web端交互，D3.js可定制复杂布局（如力导向图、时间轴）。
现存问题
- 数据质量：古籍数字化存在错别字、断句歧义，需结合NLP技术预处理。
- 关联挖掘不足：现有研究多关注单首诗词分析，忽视作者-时代-主题的跨诗词关联。
- 可视化交互性差：多数成果为静态图片，无法支持用户动态探索（如点击节点展开详情）。

三、研究目标与内容

研究目标
- 构建基于Python的古诗词知识图谱，实现以下功能：
  - 自动抽取诗词中的实体（作者、朝代、意象）及关系（创作时间、主题关联）。
  - 通过力导向图、时间轴等可视化形式展示诗词关联网络。
  - 支持用户交互（如筛选朝代、点击查看诗词原文）。
研究内容
- 数据层：
  - 数据来源：公开古籍库（如“中国古典诗歌数据库”）、API接口（如诗词名句网）。
  - 数据清洗：使用正则表达式、jieba分词修正错别字与断句。
- 知识图谱构建层：
  - 实体识别：通过CRF模型或预训练语言模型（如BERT）抽取作者、朝代、意象。
  - 关系抽取：定义关系类型（如“李白-创作-《静夜思》”“唐诗-包含主题-边塞诗”）。
  - 图谱存储：使用Neo4j或NetworkX存储节点与边数据。
- 可视化层：
  - 基础可视化：用Matplotlib/Seaborn绘制诗词主题分布柱状图。
  - 交互式图谱：基于PyVis实现力导向图（节点大小代表诗词数量，颜色区分朝代）。
  - 时间轴可视化：用Plotly展示不同朝代诗词创作数量变化。

四、研究方法与技术路线

方法
- NLP方法：
  - 使用jieba分词与词性标注提取诗词关键词（如“月”“酒”等意象）。
  - 通过TextRank算法提取诗词摘要，辅助图谱节点标签生成。
- 图谱构建方法：
  - 定义古诗词领域本体（如“诗词”类包含“标题”“内容”“朝代”属性）。
  - 使用SPARQL查询语言检索图谱数据（如“查询李白创作的所有边塞诗”）。
- 可视化方法：
  - 力导向图布局：通过节点间的“引力-斥力”模型自动排列关联密切的诗词。
  - 动态过滤：允许用户通过下拉菜单筛选特定朝代或主题的子图谱。

技术路线

mermaid

1graph TD
2A[数据采集] --> B[数据清洗与分词]
3B --> C[实体与关系抽取]
4C --> D[Neo4j图谱存储]
5D --> E[基础可视化: 主题分布]
6D --> F[交互式图谱: PyVis力导向图]
7D --> G[时间轴可视化: Plotly]
8E --> H[用户交互界面]
9F --> H
10G --> H

五、预期成果与创新点

预期成果
- 完成古诗词知识图谱系统原型，支持10万+诗词数据的存储与查询。
- 生成3种以上可视化形式（力导向图、时间轴、主题词云）。
- 发表1篇会议论文，开源代码与数据集供后续研究复用。
创新点
- 领域适配创新：针对古诗词特点定制本体（如“意象”作为独立实体类型），区别于通用知识图谱。
- 交互设计创新：支持多维度筛选（朝代+主题+作者）与动态细节展示（如鼠标悬停显示诗词原文）。
- 文化传播创新：通过可视化降低古诗词理解门槛，助力传统文化数字化传播。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析	第1月	调研古诗词数据结构与可视化需求
数据采集	第2月	爬取公开诗词数据并清洗
图谱构建	第3月	实体识别、关系抽取与Neo4j存储
可视化开发	第4月	实现力导向图、时间轴等交互界面
系统测试	第5月	用户调研与功能优化
论文撰写	第6月	总结成果并投稿