温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化技术说明

一、技术背景与目标

中华古诗词作为中华文化的重要载体，蕴含着丰富的历史、地理、人物及情感信息。传统诗词研究多依赖人工文本分析，难以挖掘其深层关联。知识图谱技术通过结构化数据建模，可揭示诗词中实体（如诗人、朝代、意象）间的复杂关系；可视化技术则将抽象数据转化为直观图形，辅助用户快速理解诗词网络。本方案旨在利用Python构建古诗词知识图谱，并通过可视化技术实现多维信息展示，为文化研究、教育传播提供工具支持。

二、系统架构设计

系统采用模块化设计，分为数据采集、知识图谱构建、可视化展示三大核心模块，各模块间通过JSON/CSV格式交互数据。

（一）数据采集与预处理

1. 数据源选择
   • 结构化数据：从《全唐诗》《全宋词》等古籍数字化文本中提取诗词元数据（标题、作者、朝代、正文）。
   • 半结构化数据：爬取诗词网站（如古诗文网、搜韵网）的诗人简介、创作背景、注释等非结构化文本。
   • 外部知识库：整合DBpedia、百度百科等开放知识库中的诗人关系（师承、交游）、历史事件等数据。
2. 数据清洗与标准化
   • 使用正则表达式去除HTML标签、特殊符号，统一诗人姓名别称（如“李白”与“李太白”）。
   • 通过NLTK分词工具对诗词正文分词，标注词性（名词、动词等），提取高频意象（如“月”“酒”“雁”）。
   • 示例代码：

     python

     1import re
     2from nltk.tokenize import word_tokenize
     3
     4def clean_poem(text):
     5    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)  # 去除HTML标签
     6    tokens = word_tokenize(text)
     7    return [token for token in tokens if token.isalpha()]  # 保留字母字符

（二）知识图谱构建

1. 实体识别与关系抽取
   • 实体类型：诗人、朝代、诗词、意象、地点。
   • 关系类型：
     • 诗人-朝代（如“李白→唐朝”）
     • 诗人-诗词（如“杜甫→《春望》”）
     • 诗词-意象（如“《静夜思》→月”）
     • 诗人-交游（如“李白→杜甫”）
   • 使用Spacy库进行命名实体识别（NER），结合规则匹配抽取关系。
   • 示例代码：

     python

     1import spacy
     2
     3nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")  # 加载中文模型
     4doc = nlp("李白与杜甫是好友，均活跃于唐朝")
     5for ent in doc.ents:
     6    print(ent.text, ent.label_)  # 输出实体及类型

2. 图数据库存储
   • 选择Neo4j图数据库存储知识图谱，利用其Cypher查询语言高效检索关系。
   • 通过Py2neo库实现Python与Neo4j交互，批量导入实体和关系。
   • 示例代码：

     python

     1from py2neo import Graph, Node, Relationship
     2
     3graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("user", "password"))
     4li_bai = Node("Poet", name="李白")
     5du_fu = Node("Poet", name="杜甫")
     6friendship = Relationship(li_bai, "FRIEND_WITH", du_fu)
     7graph.create(friendship)

（三）可视化展示

1. 静态可视化：NetworkX+Matplotlib
   • 生成诗人社交网络图，节点大小表示诗词数量，边粗细表示交游频率。
   • 示例代码：

     python

     1import networkx as nx
     2import matplotlib.pyplot as plt
     3
     4G = nx.Graph()
     5G.add_edge("李白", "杜甫", weight=5)
     6G.add_edge("李白", "孟浩然", weight=3)
     7pos = nx.spring_layout(G)  # 布局算法
     8nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=1000, width=[d["weight"]*0.5 for _, _, d in G.edges(data=True)])
     9plt.show()

2. 动态可视化：PyVis+D3.js
   • 使用PyVis生成交互式HTML图表，支持缩放、拖拽、悬停显示详情。
   • 示例代码：

     python

     1from pyvis.network import Network
     2
     3net = Network(height="750px", width="100%", directed=False)
     4net.add_node(1, label="李白", size=20)
     5net.add_node(2, label="杜甫", size=15)
     6net.add_edge(1, 2, title="好友")
     7net.show("poets_network.html")  # 生成HTML文件

3. 时空可视化：Folium+Geopandas
   • 结合诗词创作地点与时间轴，生成动态地图展示诗人游历轨迹。
   • 示例代码：

     python

     1import folium
     2import geopandas as gpd
     3
     4# 加载中国地图数据
     5china = gpd.read_file("china_shapefile.shp")
     6m = folium.Map(location=[35, 105], zoom_start=4)
     7for _, row in china.iterrows():
     8    folium.GeoJson(row["geometry"], name=row["name"]).add_to(m)
     9# 添加诗人轨迹点
     10folium.Marker([31.2, 121.5], popup="李白在苏州").add_to(m)
     11m.save("poets_map.html")

三、关键技术实现

（一）诗人交游关系挖掘

1. 共现分析：统计诗词中同时提及两位诗人的频率，作为交游强度指标。
2. 文本相似度：计算诗人诗词的TF-IDF向量余弦相似度，辅助判断风格影响关系。

   python

   1from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
   2from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
   3
   4poems = ["李白诗1", "杜甫诗1", "李白诗2"]
   5vectorizer = TfidfVectorizer()
   6tfidf = vectorizer.fit_transform(poems)
   7similarity = cosine_similarity(tfidf[0], tfidf[1])  # 李白与杜甫诗词相似度

（二）意象情感分析

1. 情感词典匹配：构建中文情感词典（如BosonNLP），标注意象情感倾向（积极/消极）。
2. LSTM模型训练：使用诗词数据集训练情感分类模型，预测整首诗词情感极性。

   python

   1from tensorflow.keras.models import Sequential
   2from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
   3
   4model = Sequential([
   5    LSTM(64, input_shape=(100, 1)),  # 假设诗词长度为100
   6    Dense(1, activation="sigmoid")
   7])
   8model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam")
   9model.fit(X_train, y_train, epochs=10)  # X_train为词向量序列

四、应用场景与效果

1. 教育领域：生成诗人关系图谱辅助课堂教学，学生可通过交互式图表探索诗词背景。
2. 文化研究：量化分析诗人风格演变（如从盛唐到中唐的意象变化），为学术研究提供数据支持。
3. 公众传播：开发微信小程序，用户输入诗人姓名即可查看其社交网络与代表诗词地图。

效果示例：

• 在李白知识图谱中，用户点击“李白”节点可展开其好友（杜甫、孟浩然）、游历地点（长安、洛阳）、代表诗词（《将进酒》《静夜思》）等子节点。
• 时空地图动态展示李白一生轨迹，标记关键事件（如“赐金放还”发生地）。

五、未来优化方向

1. 多模态扩展：引入诗词朗诵音频、书法图片等非文本数据，丰富图谱维度。
2. 实时更新：对接诗词创作平台API，动态添加新作品至知识图谱。
3. 跨语言支持：构建中英双语知识图谱，促进国际文化交流。

本方案通过Python生态工具链实现了古诗词知识图谱的自动化构建与可视化，为传统文化数字化提供了可复用的技术框架。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓