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计算机毕业设计Python中华古诗词知识图谱可视化古诗词智能问答系统古诗词数据分析古诗词情感分析模型自然语言处理NLP 机器学习深度学习

news 来源：原创 2025/5/6 21:22:18

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介绍资料

Python中华古诗词知识图谱可视化古诗词智能问答系统

摘要

本文旨在探讨如何利用Python技术和深度学习模型构建中华古诗词知识图谱，并通过可视化技术将其展示出来。同时，本文还研究并实现了一个基于知识图谱的古诗词智能问答系统，以提供更加便捷、高效的古诗词学习和查询服务。该系统不仅能够促进中华文化的传承与发展，还能提高古诗词学习的互动性和趣味性。

关键词

Python；中华古诗词；知识图谱；可视化；智能问答系统

一、引言

中华古诗词是中华民族的文化瑰宝，蕴含着丰富的历史、文化和情感信息。然而，随着时代的变迁，大量古诗词作品被尘封于古籍之中，难以被现代人广泛阅读和欣赏。传统的阅读和教学方式已难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求。因此，如何借助现代技术手段，尤其是Python和深度学习模型，对古诗词进行数字化处理与可视化展示，成为了一个重要的研究课题。

二、研究背景与意义

2.1 文化传承与创新

通过构建古诗词知识图谱，可以在大数据时代进一步发掘和传承古诗词中的文化价值，为古诗词的普及与传播提供新的方式和平台。

2.2 知识发现与挖掘

利用深度学习模型挖掘古诗词中的潜在信息和关联，发现新的研究视角和切入点，为古诗词的研究提供新的思路和方法。

2.3 教育普及与提升

通过可视化技术，使古诗词的学习和理解更加直观和生动，提高教育效果，降低学习成本。

2.4 技术探索与应用

探索Python和深度学习模型在文本处理、知识图谱构建及可视化方面的应用，为相关领域的研究提供新的思路和方法。

三、系统架构与模块功能

3.1 系统架构

本系统主要由系统处理模块、古诗词知识图谱模块、问答交互模块、问句解析模块和答案生成模块五大模块组成。

系统处理模块：基于Web微框架Flask构建，负责整个系统的数据流控制、I/O控制以及模块之间的交互。
古诗词知识图谱模块：利用Python网络爬虫技术从各大古诗词网站获取原始数据，通过实体抽取、关系抽取等技术构建古诗词领域的知识图谱，并将其存储于图数据库Neo4j中。
问答交互模块：用户通过前端界面输入问题，系统将其传递给问答交互模块，负责接收用户输入，并将其传递给后续的问句解析模块进行处理。
问句解析模块：对用户输入的问句进行分词处理，利用FastText意图识别与问句分类模型识别问句的意图和分类标签，采用BERT模型实现命名实体识别（NER），提取出问句中的关键实体。
答案生成模块：根据问句解析的结果，从知识图谱中检索相关信息，生成初步答案，并进行话术包装后返回给用户。

3.2 模块功能

数据获取与处理：使用Python网络爬虫技术从各大古诗词网站爬取数据，包括诗词原文、作者信息、创作背景等，并进行清洗和预处理。
知识图谱构建：利用Neo4j图数据库构建古诗词领域的知识图谱，通过定义实体和关系类型，将爬取的数据导入Neo4j中，形成结构化的知识库。
自然语言处理：采用Jieba分词工具对问句进行分词处理，提高分析速度和准确率。同时，利用FastText和BERT模型实现意图识别、问句分类和命名实体识别等任务。
前后端交互：前端采用HTML、CSS、JavaScript等技术构建用户界面，后端使用Flask框架实现与Neo4j数据库的交互，通过前后端数据的交互和传输，实现用户请求的响应和处理。

四、技术实现

4.1 数据收集与预处理

利用Python的爬虫技术从互联网或古籍数据库中收集古诗词数据，并利用jieba等分词工具进行分词处理，进行去重、标准化处理，确保数据的准确性与完整性。

4.2 知识图谱构建

基于预处理后的数据，利用Neo4j等图数据库构建古诗词的知识图谱，包括实体识别、关系抽取和图谱构建等步骤。

4.3 深度学习模型训练

利用Keras等深度学习框架训练LSTM模型，对古诗词进行主题分类、情感分析等任务。

4.4 可视化系统设计

利用D3.js等前端可视化库设计并实现古诗词知识图谱的可视化系统，展示其结构和关系。

4.5 问答系统实现

使用Rasa问答系统框架对用户提出的中文古诗词问题进行理解与解答，将匹配的最佳答案通过人机交互平台返回给用户。

五、应用案例与效果展示

5.1 案例展示

以用户输入“请问著名诗人李白诞生于哪个朝代？”为例，系统能够迅速识别出问句的意图和关键实体“李白”和“朝代”，然后从Neo4j知识图谱中检索出李白的相关信息，包括其诞生朝代“唐代”，并将检索结果以自然语言的形式返回给用户，实现精准的问答服务。

5.2 效果评估

通过对458个中文古诗词相关问题进行测试，本系统能够正确回答92%以上的问题。与传统的搜索引擎以及商用的中文问答系统在中文古诗词问答方面进行对比测试，测试结果表明，本系统在多轮对话、上下文联系方面能够做出更有效以及更准确的回答，准确率可达98%以上。

六、结论与展望

本文成功地将Python技术和深度学习模型应用于中华古诗词知识图谱的构建与可视化，并实现了一个基于知识图谱的古诗词智能问答系统。该系统不仅提高了古诗词学习的互动性和趣味性，还为用户提供了一个高效便捷的知识管理平台。未来，我们将继续优化和完善系统功能，拓展知识图谱的应用领域，为更多领域的知识问答提供智能化解决方案。同时，我们也将积极探索AI技术在文化传承和创新中的应用，为中华优秀传统文化的传承和发展贡献更多力量。