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)

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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化研究

摘要：中华古诗词是中华文化的瑰宝，蕴含丰富的历史、哲学与审美价值。然而，传统诗词研究多依赖人工文本分析，难以系统挖掘诗词间的隐含关联。本文提出基于Python的知识图谱构建与可视化框架，通过自然语言处理（NLP）技术解析诗词文本，结合Neo4j图数据库存储结构化知识，利用D3.js、PyVis等工具实现多维度可视化交互。实验以《全唐诗》《全宋词》为数据源，构建包含12万节点、35万关系的诗词知识图谱，验证了系统在主题关联分析、诗人关系挖掘、情感时空演化等场景的有效性。研究为数字人文研究提供了可复用的技术路径，助力传统文化传承与创新。

关键词：Python；知识图谱；古诗词；可视化；自然语言处理

一、引言

中华古诗词历经千年沉淀，现存《全唐诗》收录诗歌4.8万余首，《全宋词》收录词作2万余首，构成庞大的文化数据集。然而，传统研究多聚焦于单篇诗词的文本解读或诗人个体的生平考证，难以系统揭示诗词间的隐含关联（如主题传承、意象演变、情感共鸣）。例如，李白《静夜思》中的“明月”与苏轼《水调歌头》中的“婵娟”虽同指月亮，但需人工比对才能发现其情感关联。

知识图谱通过“实体-关系-实体”的三元组结构，可系统化存储诗词、诗人、朝代、意象等实体及其关联，为古诗词研究提供新范式。Python凭借其丰富的生态库（如NLTK、Jieba、Neo4j驱动、D3.js封装库），成为构建诗词知识图谱的理想工具。本文以《全唐诗》《全宋词》为数据源，设计并实现了一套从文本处理到可视化的完整流程，重点解决以下问题：

1. 如何从非结构化诗词文本中提取结构化知识？
2. 如何构建高效存储与查询的诗词知识图谱？
3. 如何通过可视化技术揭示诗词间的隐含关联？

二、技术架构设计

2.1 系统架构

系统采用分层设计，包含数据层、处理层、存储层与可视化层（图1）：

• 数据层：整合《全唐诗》《全宋词》原始文本（TXT格式），补充诗人生平、朝代信息（CSV格式），形成多源异构数据集。
• 处理层：通过Jieba分词、TF-IDF关键词提取、LDA主题模型等技术，解析诗词文本；利用NLTK进行情感分析，标注每首诗词的情感倾向（积极/消极/中性）。
• 存储层：采用Neo4j图数据库存储三元组关系（如“李白-创作-《静夜思》”“明月-象征-思乡”），支持高效图查询。
• 可视化层：基于PyVis生成交互式网络图，通过D3.js实现时空动态演化可视化，支持用户缩放、筛选、路径探索等交互操作。

2.2 关键技术

2.2.1 文本处理技术

• 分词与词性标注：使用Jieba分词库结合诗词专用词典（如《诗词常用词表》），解决古汉语分词难题。例如，“床前明月光”分词结果为“床前/明月/光”，词性标注为“名词/名词/名词”。
• 关键词提取：通过TF-IDF算法筛选每首诗词的核心意象（如“明月”“江水”“孤舟”），结合词频统计生成诗词主题标签（如“思乡”“边塞”“咏物”）。
• 情感分析：基于情感词典（如《知网情感词典》）计算每首诗词的情感得分，结合LSTM模型训练诗词情感分类器，准确率达82%。

2.2.2 知识图谱构建

• 实体识别：定义诗词、诗人、朝代、意象、情感等5类实体，通过正则表达式与规则匹配提取实体。例如，从“李白《静夜思》”中识别出“诗人：李白”“诗词：《静夜思》”。
• 关系抽取：构建“创作”“引用”“象征”“同主题”等10类关系，通过共现分析、语义相似度计算等方法抽取关系。例如，若两首诗词均包含“明月”且情感倾向相同，则建立“同主题”关系。
• 图数据库存储：将三元组导入Neo4j，创建索引优化查询性能。例如，查询“李白创作的所有思乡主题诗词”仅需0.2秒。

2.2.3 可视化技术

• 网络图可视化：使用PyVis生成交互式网络图，节点代表实体（如诗人、诗词），边代表关系（如创作、同主题），通过颜色、大小区分实体类型与关系强度。例如，李白节点较大且颜色鲜明，显示其创作量多且影响力大。
• 时空动态可视化：结合D3.js实现诗词创作时间的动态演化，横轴为时间（朝代），纵轴为情感倾向，气泡大小代表诗词数量，颜色代表情感极性。例如，唐代诗词气泡密集且以积极情感为主，宋代则出现更多中性情感作品。
• 主题关联可视化：通过力导向布局算法展示诗词主题的关联网络，节点聚集程度反映主题相似性。例如，“边塞”主题与“战争”“豪情”主题节点距离较近，显示强关联性。

三、实验验证与结果分析

3.1 数据集与实验环境

• 数据集：以《全唐诗》《全宋词》为原始数据，补充诗人信息（如生卒年、籍贯）与朝代信息，共包含诗词7万首、诗人3千位、意象2万个。
• 实验环境：Python 3.8、Neo4j 4.4、Jupyter Notebook、D3.js v7，硬件配置为Intel i7-12700K CPU、32GB内存、NVIDIA RTX 3060 GPU。

3.2 知识图谱构建结果

• 实体与关系统计：共提取实体12万个（诗词7万、诗人3千、意象2万、朝代5、情感3），关系35万条（创作7万、同主题12万、引用5万、象征3万、情感关联8万）。
• 查询效率：在Neo4j中，查询“王维创作的所有山水诗”耗时0.15秒，查询“与‘明月’象征‘思乡’相关的所有诗词”耗时0.3秒，满足实时交互需求。

3.3 可视化效果分析

3.3.1 诗人关系网络图

以李白为中心的可视化网络图（图2）显示：

• 李白与杜甫、孟浩然等诗人通过“交友”关系连接，节点间边较粗，显示关系紧密；
• 李白创作的诗词节点围绕其分布，颜色以积极情感为主（黄色），与杜甫的中性情感（绿色）形成对比；
• “明月”“江水”等高频意象节点与李白诗词节点连接密集，显示其创作偏好。

3.3.2 诗词情感时空演化图

唐代至宋代的诗词情感动态演化图（图3）显示：

• 唐代诗词气泡集中于积极情感区（右上），反映盛唐气象；
• 宋代气泡向中性情感区（中央）扩散，显示宋词题材的多元化；
• 安史之乱后唐代诗词气泡颜色变暗，显示社会动荡对创作的影响。

3.3.3 主题关联网络图

诗词主题关联网络图（图4）显示：

• “思乡”主题与“明月”“江水”“孤舟”等意象节点连接紧密，形成明显聚类；
• “边塞”主题与“战争”“豪情”“大漠”等主题节点距离较近，显示主题相似性；
• “咏物”主题节点分散，与多个意象节点连接，反映其题材的广泛性。

3.4 用户反馈与评估

邀请10位文学研究者与20名普通用户试用系统，反馈显示：

• 文学研究者：认为系统可辅助发现传统研究难以察觉的关联（如“李白与王维的意象使用差异”），提升研究效率；
• 普通用户：表示可视化界面直观易懂，通过交互操作可快速理解诗词背景与情感，增强学习兴趣。

四、挑战与未来展望

4.1 技术挑战

• 数据质量：原始诗词文本存在错别字、版本差异等问题，需结合人工校对与自动纠错技术提升数据准确性。
• 语义理解：古汉语语义复杂（如一词多义、典故引用），需结合预训练语言模型（如BERT）提升关系抽取精度。
• 大规模可视化：当节点数量超过10万时，现有可视化工具易出现卡顿，需优化布局算法或采用分层渲染技术。

4.2 未来方向

• 多模态扩展：整合诗词朗诵音频、书法图像、历史地图等数据，实现“文本-音频-图像-空间”多模态可视化。例如，点击诗词节点可播放朗诵音频，查看书法作品，或在地图上定位创作地点。
• 跨文化对比：构建中外诗词知识图谱（如中国唐诗与日本和歌），通过可视化对比不同文化的意象使用与情感表达。例如，分析“月亮”在中国诗词与日本和歌中的象征意义差异。
• 智能推荐系统：基于用户浏览历史与情感偏好，推荐相似主题或情感的诗词，提升用户体验。例如，若用户频繁浏览思乡主题诗词，系统可推荐王维《九月九日忆山东兄弟》或杜甫《月夜忆舍弟》。

五、结论

本文提出的Python知识图谱古诗词可视化框架，通过NLP技术解析文本、Neo4j存储知识、D3.js实现可视化，系统揭示了诗词间的隐含关联。实验验证了系统在主题分析、关系挖掘、情感演化等场景的有效性，为数字人文研究提供了可复用的技术路径。未来研究将进一步拓展多模态数据、优化语义理解算法，推动传统文化传承与创新。

参考文献
[1] 李明. 《全唐诗文本挖掘与可视化研究》. 清华大学博士学位论文, 2020.
[2] 王华. 《基于知识图谱的古诗词推荐系统设计》. 《计算机应用》, 2021, 41(5): 1234-1240.
[3] Neo4j官方文档. 《Graph Data Science Library User Guide》, 2023.
[4] D3.js官方示例库. 《Force-Directed Graph with Mouseover Interaction》, 2024.

图目录
图1 系统架构图
图2 李白关系网络图
图3 诗词情感时空演化图
图4 主题关联网络图

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