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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，涵盖项目背景、目标、技术方案及实施计划等内容：

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任务书：基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化

一、项目背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、地理、人物和情感信息。通过构建知识图谱（Knowledge Graph），可以系统化地挖掘诗词中的实体（如诗人、朝代、地点、意象）及其关系（如创作背景、情感关联），并结合可视化技术直观展示诗词文化网络，为教育、研究及文化传播提供新工具。本项目旨在利用Python技术栈（如Neo4j图数据库、Py2neo、D3.js/PyVis）实现古诗词知识图谱的构建与动态可视化。

二、任务目标

1. 数据采集与清洗：从公开数据集（如“全唐诗”“全宋词”）或API（如诗词吾爱、古诗文网）获取结构化诗词数据。
2. 知识图谱构建：
   • 提取诗词中的核心实体（诗人、朝代、地点、关键词等）。
   • 定义实体间关系（如“李白→出生于→唐朝”“《静夜思》→描写→月亮”）。
3. 图数据库存储：使用Neo4j存储知识图谱，支持高效查询与扩展。
4. 可视化实现：
   • 开发交互式网页端可视化工具（如基于D3.js或PyVis）。
   • 支持按诗人、朝代、主题等维度筛选并展示图谱。
5. 功能扩展：实现诗词推荐（基于图谱相似性）或情感分析（结合NLP）。

三、技术方案

1. 数据层

• 数据来源：
  • 公开数据集：中国诗词大会数据集、GitHub开源诗词库（如chinese-poetry）。
  • API接口：通过爬虫获取古诗文网、诗词吾爱等平台数据（需遵守robots协议）。
• 数据清洗：
  • 使用Python（Pandas/OpenRefine）处理缺失值、重复数据及乱码。
  • 标准化实体名称（如“李白”与“李太白”合并）。

2. 知识图谱构建

• 实体识别：
  • 诗人、朝代、地点：基于规则或预训练模型（如Jieba分词+自定义词典）。
  • 诗词意象：通过TF-IDF或Word2Vec提取高频关键词（如“月亮”“长江”）。
• 关系抽取：
  • 显式关系：从诗词元数据中提取（如“作者=杜甫”“朝代=唐朝”）。
  • 隐式关系：通过共现分析（如“李白”与“汪伦”同时出现在《赠汪伦》中）。
• 图数据库存储：
  • 使用Neo4j创建节点（实体）和边（关系），示例：

    cypher

    1CREATE (poet:Person {name: '李白'})  
    2CREATE (dynasty:Dynasty {name: '唐朝'})  
    3CREATE (poem:Poem {title: '静夜思'})  
    4CREATE (poet)-[:BORN_IN]->(dynasty), (poet)-[:WROTE]->(poem)

3. 可视化实现

• 前端技术：
  • PyVis（Python库）：快速生成交互式图谱，嵌入Jupyter Notebook或导出HTML。
  • D3.js（JavaScript库）：定制化力导向图（Force-Directed Graph），支持缩放、拖拽、高亮。
• 后端交互：
  • 使用Flask/Django构建API，接收前端查询请求并返回Neo4j查询结果。
  • 示例接口：/api/poets?dynasty=唐朝 返回唐朝诗人列表。

4. 功能扩展（可选）

• 诗词推荐：基于图谱中诗人/主题的相似性推荐（如“读《春晓》的人也喜欢《鸟鸣涧》”）。
• 情感分析：使用SnowNLP或TextBlob分析诗词情感倾向（积极/消极），标注在图谱节点上。

四、任务分解与分工

阶段	任务内容	负责人	交付物
需求分析	确定图谱范围（如仅唐诗或扩展至宋词）、可视化交互需求	张三	需求文档
数据采集	编写爬虫或下载数据集，存储为CSV/JSON格式	李四	原始诗词数据集
数据清洗	处理缺失值、标准化实体名称，生成结构化表格	王五	清洗后数据表（CSV）
图谱构建	编写Python脚本提取实体/关系，导入Neo4j	赵六	Neo4j数据库（含初始图谱）
可视化开发	实现PyVis/D3.js交互界面，支持按条件筛选图谱	陈七	可视化网页或Jupyter示例
系统测试	验证图谱准确性（如随机抽查100条关系）、测试可视化性能（响应时间<2秒）	全体成员	测试报告
部署上线	将系统部署至云服务器（如阿里云ECS），配置域名访问	刘八	部署文档与访问链接

五、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1周	确定图谱实体类型与关系模型
数据采集与清洗	第2-3周	完成数据标准化与存储
图谱构建	第4-5周	Neo4j导入数据并验证完整性
可视化开发	第6-7周	完成基础交互功能
功能扩展	第8周	实现诗词推荐或情感分析模块
系统测试与优化	第9周	修复Bug并优化查询性能
项目验收	第10周	提交代码仓库与演示视频

六、资源需求

1. 硬件资源：
   • 开发环境：个人电脑（Python 3.8+，至少8GB内存）。
   • 部署环境：云服务器（2核4G内存，安装Neo4j社区版）。
2. 软件依赖：
   • Python库：Py2neo、Pandas、Jieba、Flask/Django、PyVis。
   • 前端库：D3.js（可选）、Bootstrap（美化界面）。
3. 数据支持：
   • 公开诗词数据集（如chinese-poetry）。
   • 诗词注释数据（如“古诗文网”的解析内容，用于关系抽取）。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
数据质量差（如缺失作者）	结合多数据源交叉验证，或标记为“未知作者”
图谱关系冗余	定义关系白名单（如仅保留“作者”“朝代”“主题”等核心关系）
可视化性能不足	减少同时显示的节点数量（如默认展示Top 100诗人），或采用Web Worker分块渲染
Neo4j查询效率低	为常用查询创建索引（如CREATE INDEX ON :Person(name)）

八、验收标准

1. 知识图谱完整性：覆盖至少500位诗人、1000首诗词及核心关系。
2. 可视化交互性：支持点击节点展开详情、拖拽布局、按条件筛选。
3. 性能要求：查询响应时间≤3秒，支持200个节点同时渲染。
4. 代码规范性：提交GitHub仓库，包含README说明与注释清晰的代码。

负责人签字：_________________
日期：_________________

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可根据实际需求调整技术细节（如替换Neo4j为JanusGraph）或扩展功能（如添加时间轴动画展示诗词演变）。

运行截图

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