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 2025-12-01 19:45:15 发布

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

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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
学生姓名：XXX
学号：XXX
指导教师：XXX
专业/方向：计算机科学与技术/数据可视化/数字人文
日期：XXXX年XX月XX日

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、哲学、美学和情感信息。然而，传统诗词研究多依赖人工解读和文献分析，难以高效挖掘诗词间的关联关系（如作者、朝代、主题、意象等）。随着知识图谱技术的兴起，通过结构化数据建模和可视化展示，可系统化呈现诗词的语义网络，辅助用户快速理解诗词内涵及其文化背景。

Python作为数据科学和可视化的主流工具，拥有成熟的库（如Neo4j、Py2neo、NetworkX、Matplotlib、Pyvis）和框架（如Django/Flask），可高效实现从数据采集、知识图谱构建到交互式可视化的全流程开发。本研究旨在通过Python技术栈，构建中华古诗词知识图谱并开发可视化系统，为数字人文研究提供新范式。

1.2 研究意义

理论意义：探索知识图谱在非结构化文本（古诗词）中的应用方法，丰富数字人文领域的技术实践。
实践意义：
- 辅助诗词研究者快速发现诗词间的隐含关联（如意象传承、流派演变）；
- 为教育场景提供可视化工具，降低诗词学习门槛；
- 传承和弘扬中华优秀传统文化，增强文化自信。

二、国内外研究现状

2.1 知识图谱研究现状

通用领域：Google Knowledge Graph、Wikidata等已实现大规模实体关系建模，但聚焦中文诗词的垂直图谱较少。
中文诗词领域：
- 台湾大学“唐宋诗数据库”构建了部分诗词关系网络，但未公开可视化接口；
- 国内学者尝试用NLP技术提取诗词关键词（如“月”“酒”），但未系统化构建图谱。

2.2 可视化技术研究现状

静态可视化：使用Gephi、Cytoscape等工具生成节点链接图，但缺乏交互性和动态更新能力。
动态可视化：基于D3.js、ECharts的Web交互图表，但需大量前端开发工作。
Python生态：Pyvis、NetworkX等库支持快速生成交互式图谱，但尚未广泛应用于诗词场景。

2.3 现有研究不足

缺乏完整的诗词知识图谱构建流程（从数据采集到可视化）；
可视化效果多局限于简单网络展示，未结合诗词文本语义深化分析；
用户交互设计不足，难以支持探索式学习需求。

三、研究内容与创新点

3.1 研究内容

数据采集与预处理：
- 从公开数据集（如“全唐诗”“全宋词”、古诗文网API）采集诗词文本及元数据（作者、朝代、注释）；
- 使用Python进行数据清洗（去重、纠错）和分词（jieba、THULAC）。
知识图谱构建：
- 实体识别：提取诗词中的核心实体（如作者、意象、地名）；
- 关系抽取：定义实体间关系（如“作者-创作-诗词”“意象-出现于-诗词”）；
- 图谱存储：使用Neo4j图数据库存储结构化数据。
可视化系统开发：
- 基于Pyvis/D3.js实现交互式图谱展示（节点缩放、布局调整）；
- 结合诗词文本语义，设计多维可视化模块（如时间轴、意象云图）；
- 开发Web界面（Flask/Django），支持用户搜索、筛选和路径探索。

3.2 创新点

跨学科融合：将计算机技术（知识图谱、可视化）与人文研究（诗词分析）结合；
多维可视化：突破单一网络图展示，集成时间、空间、语义等多维度分析；
动态交互设计：支持用户通过点击、拖拽等操作探索诗词关联网络。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

文献调研法：分析知识图谱、诗词数字化相关论文；
实验法：在自建数据集上验证图谱构建和可视化效果；
用户调研法：通过问卷收集用户对可视化界面的需求反馈。

4.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[数据采集] --> B[数据清洗]
3    B --> C[实体识别]
4    C --> D[关系抽取]
5    D --> E[Neo4j存储]
6    E --> F[Pyvis可视化]
7    F --> G[Web交互开发]
8    G --> H[用户测试与优化]

五、预期成果

完成中华古诗词知识图谱数据库（含至少5000首诗词、10类实体关系）；
开发一套基于Python的交互式可视化系统，支持诗词关系探索与语义分析；
在数字人文领域会议或期刊发表1篇论文，申请1项软件著作权；
系统开源代码和演示Demo（GitHub/Gitee）。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、数据集准备、技术选型
2	第3-4月	知识图谱构建（实体关系抽取、Neo4j存储）
3	第5-6月	可视化系统开发与初步测试
4	第7月	用户调研、优化迭代、论文撰写

七、参考文献

[1] 李明等. 知识图谱构建技术综述[J]. 计算机学报, 2022.
[2] 王晓华. 基于D3.js的文学关系网络可视化研究[J]. 数字人文研究, 2021.
[3] Neo4j Documentation. https://neo4j.com/docs/
[4] 古诗文网API. https://www.gushiwen.org/api/

指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）

备注：