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 2025-11-30 18:24:05 发布

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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

以下是一份关于《Python知识图谱中华古诗词可视化》的任务书模板，涵盖技术实现路径、任务分工及可视化目标，可根据实际需求调整：

任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化

一、项目背景与目标

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、意象等信息。
- 知识图谱（Knowledge Graph）可结构化呈现诗词间的关联关系（如作者-作品、朝代-流派、意象-情感），辅助文化研究与教育传播。
- Python生态中丰富的库（如Neo4j、PyVis、D3.js）支持知识图谱构建与可视化，降低技术门槛。
目标
- 构建中华古诗词知识图谱，涵盖诗人、朝代、作品、意象、情感等实体及关系。
- 基于Python实现图谱的存储、查询与动态可视化，支持交互式探索（如点击诗人查看作品、点击意象分析情感倾向）。
- 提供文化分析工具（如统计高频意象、对比不同朝代诗词风格）。

二、任务内容与要求

知识图谱构建模块
- 数据采集：
  - 从公开数据集（如“全唐诗”“全宋词”XML文件、CC-CEDICT词典）或API（如古诗文网、中国哲学书电子化计划）获取诗词原文、作者、朝代、注释等结构化数据。
  - 补充非结构化数据：通过NLP技术（如jieba分词、TF-IDF）提取诗词中的意象（如“明月”“梅花”）、情感标签（如“悲”“喜”）。
- 知识抽取：
  - 定义实体类型：诗人、作品、朝代、流派、意象、情感、地理（如“长安”“江南”）。
  - 定义关系类型：
    - 诗人-作品（创作）、诗人-朝代（所属）、作品-意象（包含）、作品-情感（表达）。
    - 诗人-师承（如李白与贺知章）、诗人-友人（如李白与杜甫）。
- 图谱存储：
  - 使用图数据库（Neo4j）或关系型数据库（SQLite+NetworkX）存储实体与关系。
  - 设计数据模型：例如，诗人节点包含“姓名”“生卒年”“流派”属性，作品节点包含“标题”“内容”“创作年份”属性。
可视化与交互模块
- 基础可视化：
  - 使用PyVis或Matplotlib绘制静态图谱，展示核心实体（如唐代诗人关系网）。
  - 通过颜色、大小区分实体类型（如红色代表诗人、蓝色代表意象）。
- 动态交互：
  - 集成D3.js或Plotly实现力导向图（Force-Directed Graph），支持缩放、拖拽、点击节点展开详情。
  - 开发筛选功能：按朝代、流派、情感标签过滤图谱内容。
- 高级分析：
  - 统计高频意象：生成词云图（WordCloud）或柱状图，展示不同朝代/诗人的偏好意象。
  - 情感趋势分析：绘制折线图展示某诗人作品情感随时间变化（如李白早年豪放、晚年悲怆）。
技术要求
- 开发语言：Python 3.8+
- 核心库：
  - 数据处理：Pandas、NumPy
  - 知识抽取：jieba、NLTK（可选）、Snorkel（弱监督学习，可选）
  - 图谱存储：Neo4j（推荐）或 NetworkX（轻量级）
  - 可视化：PyVis（基于D3.js的Python封装）、Plotly、Matplotlib
  - Web交互（可选）：Flask/Django + ECharts（若需部署为在线工具）

三、数据集与评估指标

数据集
- 结构化数据：
  - “全唐诗”“全宋词”XML文件（可从GitHub开源项目获取）。
  - 中国历代诗人数据库（如Chinese-Poetry）。
- 非结构化数据：
  - 古诗文网API（需申请Key）获取诗词注释与赏析。
  - 自定义爬虫采集诗人生平信息（如维基百科、百度百科）。
评估指标
- 知识图谱质量：
  - 实体覆盖率：图谱中包含的诗人/作品数量与真实数据的比例。
  - 关系准确率：人工抽样验证提取的“诗人-作品”“作品-意象”关系的正确性。
- 可视化效果：
  - 交互流畅性：节点展开、筛选操作的响应时间（建议<1秒）。
  - 用户满意度：通过问卷调查收集用户对可视化布局、信息清晰度的评分（1-5分）。

四、任务分工与计划

团队分工
- 数据工程师：负责数据采集、清洗、结构化存储。
- NLP工程师：设计意象/情感抽取规则，优化分词与标签准确性。
- 图谱工程师：构建数据模型，导入数据至Neo4j，编写Cypher查询语句。
- 可视化工程师：开发交互界面，设计图表样式与动画效果。
- 测试工程师：验证图谱查询逻辑，测试可视化在不同设备上的兼容性。
时间计划
| 阶段 | 时间 | 任务内容 |
|--------------|--------|------------------------------------------|
| 需求分析 | 第1周 | 确定图谱范围（如仅唐代诗词或跨朝代），设计实体关系模型 |
| 数据准备 | 第2-3周| 采集数据，完成清洗与初步标注 |
| 图谱构建 | 第4周 | 导入数据至Neo4j，验证关系完整性 |
| 可视化开发 | 第5-6周| 实现基础交互功能，优化图表样式 |
| 高级分析 | 第7周 | 开发词云、情感趋势等分析模块 |
| 测试与优化 | 第8周 | 修复Bug，提升性能，收集用户反馈 |
| 验收交付 | 第9周 | 编写文档，提交代码，部署演示环境 |