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

原创最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布 · 835 阅读

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#人工智能 #课程设计 #知识图谱 #python #大数据 #深度学习 #毕业设计

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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：基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化研究

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瑰宝，承载着历史、哲学、美学与情感价值。随着数字人文（Digital Humanities）的发展，利用计算机技术对古诗词进行结构化存储、语义分析与可视化展示，成为传承与弘扬传统文化的重要手段。

知识图谱（Knowledge Graph）以图结构组织实体及其关系，能够直观呈现古诗词中的作者、朝代、主题、意象等复杂关联。Python凭借其丰富的开源库（如Neo4j、Py2neo、Matplotlib、D3.js），成为构建与可视化知识图谱的理想工具。本研究旨在通过Python技术实现古诗词知识图谱的自动化构建与交互式可视化，为文化研究、教育传播提供新范式。

1.2 研究意义

理论意义：探索知识图谱在人文领域的应用，验证图数据库对非结构化文本的处理能力。
实践意义：
- 构建古诗词知识库，支持语义搜索与关联分析（如“李白诗中的月亮意象”）。
- 通过可视化技术降低古诗词理解门槛，辅助教学与文化传播。

二、国内外研究现状

2.1 古诗词数字化研究

国内研究：
- 诗词数据库建设：如“中国哲学书电子化计划”（CTEXT）、搜韵网等，提供诗词文本与注释，但缺乏语义关联。
- 文本挖掘：基于NLP的诗词主题分类（如LDA模型）、情感分析（如基于词典的方法），但未构建知识网络。
国外研究：
- 数字人文项目：如斯坦福大学的“Poetry Visualization”项目，通过词频统计与简单网络图展示诗词特征，但未涉及知识图谱。

2.2 知识图谱应用研究

通用领域：Google Knowledge Graph、百度知识图谱等已实现大规模实体关系抽取，但针对古诗词的垂直领域图谱较少。
人文领域：
- 历史人物关系图谱（如“唐宋文学编年地图”）。
- 古籍文献关联分析（如《四库全书》知识图谱），但诗词专项研究不足。

2.3 现有研究的不足

数据层面：缺乏标准化、结构化的古诗词知识库，现有数据多以文本形式存储，难以直接用于图谱构建。
技术层面：
- 实体关系抽取依赖人工标注，自动化程度低。
- 可视化多采用静态图表，缺乏交互性与动态探索能力。
应用层面：未充分挖掘图谱在诗词教育、创作辅助等场景的潜力。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

构建古诗词知识图谱：从公开数据源抽取诗词、作者、朝代、意象等实体及其关系，存储至图数据库。
实现交互式可视化：基于Python开发可视化系统，支持用户通过图网络探索诗词关联（如“同一意象在不同诗人的使用对比”）。
验证应用价值：通过案例分析（如“唐诗宋词中的季节意象”）展示图谱在文化研究中的实用性。

3.2 研究内容

数据采集与预处理
- 数据来源：爬取公开诗词网站（如古诗文网、搜韵网）、开源数据集（如CC-100中文语料库）。
- 数据清洗：去除重复诗词、修正错误标注、统一实体命名（如“东坡”→“苏轼”）。
- 结构化存储：将诗词文本、作者信息、注释等存储至CSV/JSON文件。
知识图谱构建
- 实体识别：
  - 诗词实体：标题、正文、朝代、作者。
  - 概念实体：意象（如“月”“酒”）、主题（如“思乡”“边塞”）、情感（如“哀愁”“豪迈”）。
- 关系抽取：
  - 诗词-作者：“创作于”。
  - 诗词-意象：“包含意象”。
  - 作者-朝代：“属于朝代”。
  - 诗词-主题：“表达主题”。
- 图数据库存储：使用Neo4j或JanusGraph存储图数据，支持高效查询。
可视化系统开发
- 技术选型：
  - 后端：Python（Flask/Django）提供API接口，连接图数据库。
  - 前端：D3.js/PyVis实现动态力导向图，支持缩放、筛选、路径搜索。
- 功能设计：
  - 基础查询：输入诗人/诗词名，展示关联节点与关系。
  - 高级分析：
    - 意象网络：统计高频意象及其共现关系（如“月”与“酒”的关联）。
    - 主题聚类：通过社区发现算法（如Louvain）划分诗词主题群组。
案例验证与优化
- 选取特定主题（如“送别诗”）或诗人（如“李白”），分析图谱能否准确呈现关联。
- 用户调研：收集教育工作者与诗词爱好者的反馈，优化交互设计。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

文献研究法：梳理知识图谱与古诗词数字化的相关文献，明确研究空白。
实证分析法：基于真实诗词数据验证图谱构建与可视化效果。
用户测试法：通过问卷调查评估系统易用性与实用性。

4.2 技术路线

数据层：
- Python爬虫（Scrapy/Requests）获取数据 → Pandas清洗 → 存储至Neo4j。
算法层：
- 实体识别：基于规则（如正则表达式）与预训练模型（如BERT-Chinese）。
- 关系抽取：结合依存句法分析与关键词匹配。
可视化层：
- 后端：Py2neo操作Neo4j → Flask提供RESTful API。
- 前端：D3.js渲染动态图网络，支持点击展开、高亮路径。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

完成古诗词知识图谱构建，包含至少10,000首诗词、500位作者、200个核心意象。
开发交互式可视化系统，支持语义搜索与关联分析。
发表1篇核心期刊论文，申请1项软件著作权。

5.2 创新点

多维度知识建模：不仅存储诗词文本，还关联作者生平、历史背景、意象象征意义等深层信息。
动态可视化交互：用户可通过图网络自由探索诗词关联，突破传统线性阅读模式。
跨领域融合：结合NLP、图数据库与可视化技术，为数字人文研究提供工具支持。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理知识图谱与古诗词数字化研究现状。
数据准备	第3月	完成数据采集与预处理。
图谱构建	第4-5月	实现实体识别、关系抽取与图数据库存储。
可视化开发	第6-7月	完成前后端系统开发与初步测试。
案例验证与优化	第8月	通过用户测试优化系统功能。
论文撰写	第9-10月	完成论文与成果总结。

七、参考文献

（示例，需补充具体文献）
[1] 李四等. 基于Neo4j的古籍知识图谱构建研究[J]. 图书情报工作, 2021.
[2] Neo4j官方文档. https://neo4j.com/docs/
[3] Bostock M. D3.js Data-Driven Documents[EB/OL]. https://d3js.org/

备注：