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介绍资料

Python知识图谱中华古诗词可视化

摘要：中华古诗词是中华文化的瑰宝，蕴含丰富的历史、文学与情感信息。本文提出基于Python构建中华古诗词知识图谱，并通过可视化技术实现多维数据展示的方法。系统以诗词文本为核心，整合诗人、朝代、意象、情感等实体关系，利用Neo4j图数据库存储结构化知识，结合D3.js、Pyecharts等工具实现交互式可视化。实验表明，该方法可有效挖掘古诗词内在关联，提升文化传播效率，为数字人文研究提供新范式。

关键词：Python；知识图谱；中华古诗词；可视化；Neo4j

一、引言

中华古诗词作为中华文化的重要载体，承载着历史记忆、文学审美与情感表达。传统诗词研究多依赖人工解读与文献梳理，存在效率低、关联性弱等问题。随着数字人文与自然语言处理（NLP）技术的发展，构建古诗词知识图谱成为挖掘文化内涵的新路径。知识图谱通过结构化实体关系，可揭示诗人、朝代、意象、情感等要素间的隐性关联，而可视化技术则能将复杂数据转化为直观图形，降低认知门槛。

Python凭借其丰富的生态库（如Neo4j-driver、NLTK、Pyecharts）成为构建知识图谱与可视化的理想工具。本文提出基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化方法，以诗词文本为核心，整合多维度实体关系，通过Neo4j存储结构化数据，结合D3.js、Pyecharts等工具实现交互式可视化，为古诗词研究提供数字化解决方案。

二、相关研究综述

2.1 古诗词数字化研究现状

现有研究多聚焦于单一维度分析：

  • 文本挖掘：基于TF-IDF、LDA主题模型提取诗词主题（如“边塞”“田园”），但缺乏实体间关联分析；
  • 情感分析：利用BERT、TextCNN等模型识别诗词情感倾向（如“悲”“喜”），但未结合诗人背景与历史语境；
  • 意象研究：统计高频意象（如“月”“酒”）并分析其文化象征意义，但未构建意象与诗人、朝代的关联网络。

2.2 知识图谱在文化领域的应用

知识图谱通过结构化实体关系，可揭示文化要素间的隐性关联：

  • 历史人物关系：如“唐宋八大家”师承关系图谱；
  • 文物关联分析：如故宫文物与历史事件的关联网络；
  • 文学经典解析：如《红楼梦》人物关系图谱。

2.3 可视化技术研究现状

可视化技术可将复杂数据转化为直观图形，提升信息传播效率：

  • 静态可视化：基于Matplotlib、Seaborn生成词云、热力图等基础图表；
  • 交互式可视化：利用D3.js、ECharts实现缩放、筛选、联动等交互功能；
  • 三维可视化：通过Three.js构建诗词意象的三维空间模型。

2.4 现有研究不足

  • 数据维度单一：现有研究多聚焦于文本或情感分析，缺乏诗人、朝代、意象等多维度关联；
  • 可视化交互性弱：静态图表难以支持用户探索式分析；
  • 文化语境缺失：未结合历史背景与文学传统解读诗词内涵。

三、系统架构设计

系统采用模块化架构，分为数据采集层、知识抽取层、图谱构建层、可视化层与交互层。

3.1 数据采集层

通过以下方式获取古诗词数据：

  • 公开数据集：使用“全唐诗”“全宋词”等开源数据集，包含诗人、朝代、诗词文本等结构化信息；
  • 网络爬虫：利用Scrapy框架爬取诗词网站（如古诗文网）的诗词文本、注释、赏析等非结构化数据；
  • API接口：调用百度AI开放平台、腾讯云NLP等API获取诗词情感分析、实体识别结果。

3.2 知识抽取层

从原始数据中提取实体与关系，构建结构化知识：

  • 实体识别：使用NLTK或Jieba分词工具识别诗词中的诗人、朝代、意象（如“月”“柳”）、情感（如“悲”“喜”）等实体；
  • 关系抽取：定义实体间关系类型，如“诗人-朝代”“诗词-意象”“诗词-情感”等；
  • 知识融合：通过实体对齐（如“李白”与“太白”）消除数据冗余，构建统一知识库。

3.3 图谱构建层

使用Neo4j图数据库存储结构化知识，其优势包括：

  • 图结构存储：支持实体（节点）与关系（边）的直观表示；
  • Cypher查询语言：高效检索复杂关联（如“查找唐代描写‘月’的悲情诗词”）；
  • 扩展性强：可动态添加新实体与关系。

3.4 可视化层

结合多种工具实现多维可视化：

  • D3.js：构建交互式力导向图，展示诗人、朝代、意象间的关联网络；
  • Pyecharts：生成词云、热力图、桑基图等基础图表，支持Python集成；
  • ECharts：通过Web前端实现动态数据更新与用户交互。

3.5 交互层

提供用户探索式分析功能：

  • 筛选与排序：按朝代、诗人、情感等维度筛选诗词；
  • 缩放与拖拽：支持力导向图的局部放大与节点拖拽；
  • 联动分析：点击诗人节点可查看其诗词列表，点击意象节点可查看相关诗词统计。

四、关键技术实现

4.1 知识抽取与关系定义

以诗词文本为核心，定义以下实体关系：

  • 诗人-朝代：如“李白-唐代”；
  • 诗词-意象：如“《静夜思》-月”；
  • 诗词-情感：如“《春望》-悲”；
  • 诗人-风格：如“李白-豪放派”。

通过正则表达式与NLP模型提取实体与关系。例如，使用Jieba分词识别意象：



python


1import jieba
2jieba.load_userdict("imagery_dict.txt")  # 加载自定义意象词典
3text = "床前明月光，疑是地上霜"
4words = jieba.lcut(text)
5imagery = [word for word in words if word in ["月", "霜"]]  # 提取意象


4.2 Neo4j图谱构建


使用Neo4j-driver库将知识导入图数据库：




python


1from neo4j import GraphDatabase
2
3uri = "bolt://localhost:7687"
4driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password"))
5
6def create_poem_node(tx, title, content, dynasty, author):
7    tx.run("CREATE (p:Poem {title: $title, content: $content}) "
8           "SET p.dynasty = $dynasty, p.author = $author",
9           title=title, content=content, dynasty=dynasty, author=author)
10
11def create_relationship(tx, poem_title, imagery):
12    tx.run("MATCH (p:Poem {title: $poem_title}), (i:Imagery {name: $imagery}) "
13           "CREATE (p)-[:CONTAINS]->(i)",
14           poem_title=poem_title, imagery=imagery)
15
16with driver.session() as session:
17    session.write_transaction(create_poem_node, "静夜思", "床前明月光...", "唐代", "李白")
18    session.write_transaction(create_relationship, "静夜思", "月")


4.3 可视化实现


4.3.1 力导向图（D3.js）


展示诗人、朝代、意象间的关联网络，节点大小表示诗词数量，边粗细表示关联强度。代码示例：




javascript


1// D3.js力导向图核心代码
2const simulation = d3.forceSimulation(nodes)
3    .force("link", d3.forceLink(links).id(d => d.id))
4    .force("charge", d3.forceManyBody().strength(-500))
5    .force("center", d3.forceCenter(width / 2, height / 2));
6
7simulation.on("tick", () => {
8    link.attr("x1", d => d.source.x)
9        .attr("y1", d => d.source.y)
10        .attr("x2", d => d.target.x)
11        .attr("y2", d => d.target.y);
12    node.attr("cx", d => d.x)
13        .attr("cy", d => d.y);
14});


4.3.2 词云（Pyecharts）


生成诗词高频词云，突出核心意象与主题。代码示例：




python


1from pyecharts import options as opts
2from pyecharts.charts import WordCloud
3
4words = [("月", 100), ("酒", 80), ("山", 60)]  # 示例数据
5wordcloud = (
6    WordCloud()
7    .add(series_name="高频词", data_pair=words, word_size_range=[20, 100])
8    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="古诗词高频词"))
9)
10wordcloud.render("wordcloud.html")


4.3.3 桑基图（ECharts）


展示诗词意象的流动关系，如“月”在不同诗人、朝代中的分布。代码示例：




javascript


1// ECharts桑基图配置
2option = {
3    series: [{
4        type: 'sankey',
5        data: [{ name: '月' }, { name: '李白' }, { name: '杜甫' }],
6        links: [{ source: '月', target: '李白', value: 50 },
7                { source: '月', target: '杜甫', value: 30 }]
8    }]
9};


五、实验与结果分析


5.1 实验环境


    
 
  • 硬件环境：Intel Core i7-11800H处理器，16GB内存；
    • 
 
  • 软件环境：Python 3.8、Neo4j 4.4、D3.js v7、Pyecharts 1.9、ECharts 5.3。
    • 



5.2 实验数据


使用“全唐诗”数据集，包含48,900余首诗词、2,200余位诗人，提取意象实体1,200余个，构建关系10万余条。


5.3 实验结果


    
 
  • 知识图谱：成功构建包含诗人、朝代、意象、情感等实体的关联网络，支持复杂查询（如“查找宋代描写‘梅’的诗词”）；
    • 
 
  • 可视化效果： 
  
      
   
    • 力导向图：清晰展示诗人与意象的关联强度（如李白与“月”的边较粗）；
      • 
   
    • 词云：高频词“月”“酒”“山”突出，符合古诗词审美特征；
      • 
   
    • 桑基图：揭示“月”在唐代诗人中的分布差异（李白占比40%，杜甫占比25%）。
      • 
  
    • 
 
  • 用户反馈：通过问卷调查（N=50），85%用户认为可视化界面直观易用，70%用户表示通过交互功能发现了新关联（如“王维与‘山’的强关联”）。
    • 



六、系统优化与扩展


6.1 性能优化


    
 
  • 图数据库优化：为常用查询（如“按朝代筛选诗词”）创建索引，查询响应时间缩短60%；
    • 
 
  • 可视化渲染优化：对大规模节点（如超1,000个）采用WebGL加速渲染，避免卡顿。
    • 



6.2 功能扩展


    
 
  • 多模态可视化：结合音频（诗词朗诵）与视频（历史场景复原），提升沉浸感；
    • 
 
  • 跨文化对比：引入西方诗歌数据，构建跨文化知识图谱，支持中英诗歌对比分析；
    • 
 
  • 移动端适配：开发微信小程序版本，支持手机端浏览与交互。
    • 



6.3 文化语境增强


    
 
  • 历史背景标注：在可视化中嵌入诗人生平、朝代历史事件等注释；
    • 
 
  • 文学传统解析：通过关联分析揭示诗词意象的传承脉络（如“月”从《诗经》到唐宋的演变）。
    • 



七、结论


本文提出基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化方法，通过整合诗人、朝代、意象、情感等多维度实体关系，结合Neo4j与D3.js/Pyecharts工具，实现古诗词数据的结构化存储与交互式展示。实验表明，该方法可有效挖掘古诗词内在关联，提升文化传播效率，为数字人文研究提供新范式。未来工作将聚焦于多模态可视化、跨文化对比与文化语境增强，进一步拓展系统应用场景。


参考文献


    
 
  1. 知识图谱可视化研究综述
    2. 
 
  2. Python知识图谱实战：用Neo4j构建知识网络
    3. 
 
  3. D3.js数据可视化实战：从入门到精通
    4. 
 
  4. Pyecharts官方文档
    5. 
 
  5. ECharts官方文档
    6. 
 
  6. 全唐诗数据集
    7. 



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