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 2025-12-02 23:40:44 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布 · 648 阅读

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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，供参考：

背景
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。传统诗词学习方式以文本阅读为主，缺乏多维度关联分析与可视化呈现。通过构建古诗词知识图谱，结合Python可视化技术，可实现诗词内容的结构化展示与交互式探索，提升文化传播效率与用户体验。
目标
开发一套基于Python的古诗词知识图谱系统，完成以下任务：
- 构建包含诗人、朝代、作品、意象、地理等实体的知识图谱；
- 实现图谱数据的存储、查询与可视化展示；
- 提供交互式功能（如诗人关系网络、诗词意象分布、时空轨迹等）。

任务：
- 从公开数据源（如《全唐诗》《全宋词》、古诗文网、维基百科）采集古诗词文本及元数据（诗人、朝代、注释等）。
- 使用Python（Pandas、BeautifulSoup）清洗数据，提取结构化信息（如诗人别称、诗词意象、创作地点）。
- 标注实体类型（诗人、诗词、意象、地点等）及关系（创作、引用、同朝代等）。
输出：清洗后的结构化数据集（CSV/JSON格式）。

任务：
- 设计图谱模式（Schema），定义实体与关系类型（如“李白-创作-《静夜思》”“梅花-意象出现于-《卜算子·咏梅》”）。
- 使用Neo4j图数据库或Py2neo库存储图谱数据。
- 编写Python脚本实现图谱的批量导入与更新。
输出：可查询的古诗词知识图谱数据库。

任务：
- 诗词语义相似度计算：基于Word2Vec/BERT模型推荐相似诗词。
- 情感分析：标注诗词情感倾向（豪放/婉约），生成情感分布图表。
- 诗词生成：结合GPT等大模型实现指定主题的诗词续写（需额外标注训练数据）。
输出：扩展功能API接口或演示页面。

编程语言：Python 3.8+
数据处理：Pandas、NumPy、NLTK（文本处理）
知识图谱：Neo4j（图数据库）、Py2neo（Python驱动）
可视化：
- 基础图表：Matplotlib、Seaborn、Pyecharts
- 地理可视化：Folium、Leaflet
- 图网络可视化：PyVis、D3.js（通过Pyecharts集成）
开发环境：Jupyter Notebook、VS Code

阶段	任务内容	负责人	时间节点
第1周	数据采集与清洗	数据组	Day 1-7
第2周	知识图谱模式设计与数据导入	算法组	Day 8-14
第3周	基础可视化（词云、统计图表）	开发组	Day 15-21
第4周	交互式图谱可视化（关系网络、时间轴）	开发组	Day 22-28
第5周	高级功能开发与测试（情感分析、生成）	算法组	Day 29-35
第6周	系统整合与文档撰写	全体	Day 36-42

核心成果：
- 完整的古诗词知识图谱数据库（Neo4j格式）。
- 交互式可视化系统（Web端或Jupyter Notebook）。
- 技术文档与用户使用手册。
示例功能：
- 输入诗人姓名，展示其社交关系网络与创作轨迹地图。
- 输入意象（如“月亮”），推荐包含该意象的经典诗词及情感分析结果。