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 · 597 阅读

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介绍资料

以下是为《Python知识图谱中华古诗词可视化》设计的任务书模板，涵盖项目背景、技术架构、功能模块及实施计划：

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、地理、人物和情感信息。然而，传统诗词学习方式存在以下痛点：

本项目基于Python生态（如Neo4j图数据库、NetworkX/PyVis图可视化库、NLTK/Spacy自然语言处理工具），构建古诗词知识图谱，并通过可视化技术呈现诗词间的关联关系（如作者-作品-朝代-意象的网状结构），辅助用户高效学习与探索。

核心目标
- 构建古诗词知识图谱，存储诗词文本、作者信息、朝代背景、意象标签等结构化数据。
- 开发交互式可视化界面，支持按作者、朝代、主题等维度筛选并展示诗词关联网络。
- 实现诗词智能检索与关联推荐（如输入“李白”，展示其作品及同时代诗人关系）。
功能需求
- 数据采集与处理：
  - 从公开数据集（如《全唐诗》《全宋词》）、诗词API（如诗经网、古诗文网）获取原始文本。
  - 提取实体（诗人、朝代、诗词名、意象词）与关系（如“李白-创作-《静夜思》”“《静夜思》-包含意象-明月”）。
- 知识图谱构建：
  - 使用Neo4j存储图数据，定义节点类型（诗人、诗词、朝代、意象）与边类型（创作、属于、包含）。
- 可视化分析：
  - 动态展示诗词知识网络，支持缩放、拖拽、点击节点查看详情。
  - 提供时间轴视图，按朝代动态演化诗词创作趋势。

数据层
- 数据源：
  - 结构化数据：诗词文本（TXT/CSV）、作者生平（维基百科词条）。
  - 半结构化数据：诗词注释（HTML网页）、学术研究论文（PDF）。
- 存储方案：
  - Neo4j图数据库：存储诗人、诗词、朝代、意象的关联关系（如(李白)-[创作]->(《静夜思》)）。
  - MySQL/SQLite：存储诗词文本、作者基础信息（姓名、生卒年、籍贯）。
计算层
- Python库：
  - NLTK/Spacy：分词、命名实体识别（提取诗人名、诗词名、意象词）。
  - NetworkX/PyVis：生成初始知识图谱网络，计算节点中心性（如度中心性、介数中心性）。
  - Gensim：训练词向量模型，计算诗词语义相似度（用于推荐）。
- 数据处理流程：
  1. 爬取诗词数据 → 清洗（去重、修正错别字） → 实体识别 → 构建图数据 → 导入Neo4j。
  2. 定期更新数据（如新增诗词、修正关系）。
应用层
- Web可视化：
  - 前端：D3.js/ECharts动态渲染图谱，支持力导向布局、环形布局切换。
  - 后端：Flask/Django提供RESTful API，查询Neo4j数据并返回JSON格式。
- 交互功能：
  - 搜索框：输入诗人/诗词名，高亮显示关联节点。
  - 过滤器：按朝代、诗词类型（如边塞诗、田园诗）筛选子图。

知识图谱构建模块
- 实体识别：
  - 使用Spacy的中文模型（zh_core_web_sm）识别诗词中的诗人、朝代、地名（如“长安”）。
  - 自定义词典补充专业术语（如“五言绝句”“词牌名”）。
- 关系抽取：
  - 规则匹配：如“[诗人] + [朝代] + [诗词名]” → 生成“创作”关系。
  - 语义分析：通过词向量计算诗词主题相似度，生成“主题相关”边。
可视化展示模块
- 基础图谱视图：
  - 节点：诗人（圆形）、诗词（方形）、朝代（菱形），颜色区分类型。
  - 边：关系类型用不同线条样式表示（如实线=创作，虚线=包含意象）。
- 高级分析视图：
  - 时间轴：按朝代滑动，动态显示诗词数量变化。
  - 聚类视图：基于NetworkX的社区检测算法，分组显示风格相近的诗人。
交互功能模块
- 搜索与推荐：
  - 输入“月亮”，展示包含“月亮”意象的诗词及关联诗人。
  - 点击诗人节点，推荐其未被广泛收录的冷门诗词。
- 路径探索：
  - 展示从“李白”到“杜甫”的最短关联路径（如通过共同好友“王维”）。

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	调研用户需求（如诗词学习者、教育研究者），明确可视化维度（作者/朝代/意象）。
数据准备	第2-3周	爬取诗词数据（使用Scrapy框架），清洗并标注实体；设计Neo4j图模式（节点/边类型）。
图谱构建	第4-5周	开发实体识别与关系抽取脚本；导入数据至Neo4j，验证图数据完整性（如检查孤立节点）。
可视化开发	第6-7周	使用PyVis生成静态图谱，集成至Flask后端；开发前端交互逻辑（如节点点击事件）。
测试优化	第8周	用户测试（如检查路径推荐准确性），优化图布局算法（减少边交叉）。
部署上线	第9周	容器化部署（Docker），编写使用文档；监控API响应时间（<500ms）与可视化加载速度。

知识图谱数据
- 包含10,000+首诗词、2,000+位诗人、300+个意象的关联数据。
- 支持Cypher查询语言（如MATCH (p:诗人)-[:创作]->(s:诗词) RETURN p,s）。
可视化系统
- Web端交互式图谱，支持500+节点同时渲染，响应延迟<300ms。
- 提供导出功能（PNG/SVG格式图谱、CSV格式数据）。
应用场景
- 教育领域：辅助语文教师讲解诗词背景，学生自主探索知识关联。
- 文化研究：分析诗人社交网络（如“唐宋八大家”互引关系）、意象演变趋势。