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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，涵盖项目目标、技术实现、开发计划等核心内容：

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任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化

一、项目背景与目标

1. 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。通过构建知识图谱（Knowledge Graph），可以系统化整理诗词中的实体关系（如诗人、朝代、地点、意象等），并结合可视化技术直观展示诗词文化网络，辅助文化研究、教育传播及数字人文探索。

2. 目标

   • 基于Python构建中华古诗词知识图谱，提取诗词中的实体及关系。
   • 实现知识图谱的存储与查询功能。
   • 开发交互式可视化系统，支持多维度探索（如诗人关系、地域分布、意象关联）。
   • 提供Web端或桌面端应用，便于用户浏览与分析。

二、项目范围与功能模块

1. 知识图谱构建

• 数据来源：
  • 公开古诗词数据集（如《全唐诗》《全宋词》、CC100等）。
  • 结构化数据补充（如诗人生平、朝代年表、地理信息）。
• 实体与关系抽取：
  • 实体类型：诗人、诗词、朝代、地点、意象（如“月”“酒”）、情感标签。
  • 关系类型：
    • 诗人-朝代（如“李白→唐朝”）。
    • 诗词-诗人（如“《静夜思》→李白”）。
    • 诗词-地点（如“《黄鹤楼》→武汉”）。
    • 诗词-意象（如“《将进酒》→酒”）。
  • 技术方法：
    • 基于规则匹配（如正则表达式提取地名）。
    • 使用NLP工具（如Jieba分词、Spacy、StanfordNLP）进行命名实体识别（NER）。
    • 结合预训练模型（如BERT、ERNIE）优化关系抽取。

2. 知识图谱存储

• 图数据库选择：Neo4j（支持Cypher查询语言）或JanusGraph。
• 数据导入：通过Python驱动（如py2neo）批量写入实体与关系。

3. 可视化系统开发

• 功能需求：
  • 全局概览：展示诗词文化网络的整体结构（如诗人-诗词-朝代关联）。
  • 交互查询：支持按诗人、朝代、意象等筛选，动态生成子图。
  • 地理可视化：结合地图库（如Folium、Pyecharts）展示诗词地域分布。
  • 时序分析：按朝代统计诗词数量或主题演变趋势。
  • 意象云图：生成高频意象的词云图（WordCloud）。
• 技术栈：
  • 后端：Python（Flask/Django）提供API接口。
  • 前端：
    • Web端：D3.js/ECharts/Pyecharts（动态图交互）。
    • 桌面端：PyQt/Tkinter（简单本地应用）。
  • 部署：Docker容器化（可选）。

三、技术实现路径

1. 数据预处理

   • 清洗原始诗词数据（去重、纠错、编码统一）。
   • 标注实体与关系（人工标注少量样本，训练NER模型）。

2. 知识图谱构建流程

   python

   1# 示例：使用py2neo创建Neo4j节点与关系
   2from py2neo import Graph, Node, Relationship
   3
   4graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
   5poet = Node("Poet", name="李白", dynasty="唐朝")
   6poem = Node("Poem", title="《静夜思》", content="床前明月光...")
   7relation = Relationship(poet, "WROTE", poem)
   8graph.create(relation)

3. 可视化实现

   • 关系图：使用NetworkX生成图结构，导出为JSON供前端渲染。
   • 地理分布：

     python

     1import folium
     2map = folium.Map(location=[35, 105])  # 中国中心坐标
     3folium.Marker([39.9, 116.4], popup="北京").add_to(map)  # 示例标记
     4map.save("poem_map.html")

四、项目计划与里程碑

阶段	时间节点	交付成果
数据收集与清洗	第1周	结构化诗词数据集（CSV/JSON格式）
知识图谱构建	第2-3周	Neo4j图数据库（含1000+实体/关系）
可视化开发	第4-5周	交互式Web原型（含基础查询功能）
系统优化与测试	第6周	完整应用（支持50+并发查询）
文档撰写	第7周	用户手册、技术报告、演示视频

五、资源需求

1. 数据资源：
   • 古诗词文本数据（需包含作者、朝代、正文）。
   • 地理信息数据（如城市经纬度）。
2. 硬件资源：
   • 服务器：4核8G内存（Neo4j图数据库运行需求）。
   • 开发环境：Python 3.8+、Jupyter Notebook（实验调试）。
3. 第三方库：
   • py2neo（Neo4j驱动）、Jieba（中文分词）、Pyecharts（可视化）。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量问题	原始数据缺失或标注错误	人工校验关键实体，结合规则过滤噪声
关系抽取误差	NLP模型误识别实体关系	引入人工复核机制，优化模型阈值
可视化性能瓶颈	大规模图渲染卡顿	分页加载数据，优化图布局算法

七、验收标准

1. 知识图谱覆盖率：包含至少500位诗人、5000首诗词、1000个地点/意象。
2. 可视化功能：支持3种以上交互模式（如筛选、缩放、悬停提示）。
3. 性能指标：查询响应时间 ≤ 3秒（复杂查询 ≤ 5秒）。
4. 用户反馈：测试组满意度 ≥ 90%（针对界面友好性与信息准确性）。

项目负责人（签字）：
日期：

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此任务书可根据实际数据规模调整技术细节（如是否引入深度学习模型优化关系抽取），或扩展可视化功能（如3D图谱、动态演变动画）。

运行截图

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