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

任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化

一、项目背景与目标

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、情感等信息。传统诗词学习依赖文本阅读或简单分类，难以直观呈现诗词间的关联（如作者关系、意象共现、朝代演变）。本项目旨在利用Python知识图谱技术，构建包含诗人、朝代、诗词、意象等实体的关联网络，并通过可视化技术（如D3.js、PyVis、NetworkX）实现多维交互展示，帮助用户探索诗词文化脉络，提升文化传承效率。

二、项目目标

1. 核心目标：构建中华古诗词知识图谱，支持实体关系查询与可视化分析。
2. 功能目标：
   • 实体抽取：从诗词文本中识别诗人、朝代、关键词（如“月”“酒”）、情感标签等实体。
   • 关系构建：建立“诗人-朝代”“诗词-意象”“诗人-友人”等关联关系。
   • 可视化交互：提供网络图、时间轴、地理地图等视图，支持缩放、筛选、路径搜索。
3. 性能目标：
   • 支持处理10万首诗词数据，图谱构建时间≤2小时。
   • 可视化渲染延迟≤1秒（针对千级节点网络）。

三、系统架构设计

1. 整体架构

采用“数据采集→知识抽取→图谱构建→可视化展示”的流水线架构，分为数据层、处理层、存储层和应用层：

• 数据层：
  • 结构化数据：诗词文本（如《全唐诗》《全宋词》）、诗人传记（维基百科/百度百科）。
  • 非结构化数据：诗词评论、研究论文（用于情感分析）。
• 处理层：
  • NLP工具：Jieba分词、StanfordNLP（实体识别）、TextRank（关键词提取）。
  • 知识抽取：规则匹配（如朝代归属）、聚类算法（意象分组）。
• 存储层：
  • 图数据库：Neo4j（存储实体与关系）或NetworkX（内存图结构）。
  • 文件存储：JSON/CSV格式的图谱数据（备选）。
• 应用层：
  • 可视化工具：PyVis（动态网络图）、ECharts（时间轴/地理图）、D3.js（高级交互）。
  • Web服务：Flask/Django提供API接口，支持前端调用图谱数据。

2. 技术选型

• 编程语言：Python 3.8+（主导）、JavaScript（D3.js可视化部分）
• NLP库：Jieba、Snorkel（弱监督实体识别）、Gensim（主题模型）
• 图谱工具：NetworkX（轻量级图处理）、PyVis（基于D3.js的Python封装）
• 数据库：Neo4j（推荐）或SQLite（轻量级存储）
• 可视化库：
  • PyVis：快速生成交互式网络图。
  • ECharts：渲染时间轴（朝代演变）、地理分布（诗人籍贯）。
  • D3.js：定制复杂交互（如力导向图动态布局）。

四、功能模块设计

1. 数据采集与预处理模块

• 功能：
  • 从公开数据集（如Chinese-Poetry、古诗文网）爬取诗词文本与诗人信息。
  • 清洗数据：去除重复诗词、标准化诗人姓名（如“李白”与“李太白”合并）。
• 技术实现：
  • 使用Scrapy框架爬取古诗文网，存储至CSV文件。
  • 示例代码片段：

    python

    1import pandas as pd
    2from pyquery import PyQuery as pq
    3
    4def scrape_poetry(url):
    5    doc = pq(url)
    6    poems = []
    7    for item in doc('.poem-item').items():
    8        title = item('.poem-title').text()
    9        author = item('.poem-author').text()
    10        content = item('.poem-content').text()
    11        poems.append({"title": title, "author": author, "content": content})
    12    return pd.DataFrame(poems)
    13

2. 知识抽取与图谱构建模块

• 功能：
  • 实体识别：提取诗人、朝代、关键词（意象）、情感标签（如“悲”“喜”）。
  • 关系抽取：构建“诗人-朝代”“诗词-意象”“诗人-合作”等关系。
  • 图谱存储：将实体与关系导入Neo4j或生成NetworkX图对象。
• 技术实现：
  • 朝代归属：通过诗人出生年份匹配历史朝代时间范围（如唐朝：618-907年）。
  • 意象提取：使用TF-IDF或TextRank从诗词中筛选高频名词（如“月”“柳”）。
  • 情感分析：基于情感词典（如BosonNLP）标注诗词情感倾向。
  • 示例代码片段（NetworkX图构建）：

    python

    1import networkx as nx
    2
    3G = nx.Graph()
    4# 添加诗人节点
    5G.add_node("李白", type="poet", dynasty="唐")
    6G.add_node("杜甫", type="poet", dynasty="唐")
    7# 添加关系边
    8G.add_edge("李白", "杜甫", relation="friend", poems_joint=["《赠汪伦》"])
    9# 添加诗词节点
    10G.add_node("《静夜思》", type="poem", author="李白", keywords=["月", "故乡"])
    11

3. 可视化与交互模块

• 功能：
  • 网络图：展示诗人关系（如李白与杜甫的友人连线）、诗词意象共现网络。
  • 时间轴：按朝代分布展示诗人数量与代表诗词。
  • 地理图：在地图上标注诗人籍贯与活动区域（如苏轼的足迹）。
  • 交互操作：点击节点展开详情、筛选特定朝代/意象、搜索最短路径（如“从李白到王维的诗词传承链”）。
• 技术实现：
  • PyVis动态网络图：

    python

    1from pyvis.network import Network
    2
    3net = Network(height="750px", width="100%", directed=False)
    4net.add_node(1, label="李白", title="唐代诗人")
    5net.add_node(2, label="杜甫", title="唐代诗人")
    6net.add_edge(1, 2, title="友人")
    7net.show("poets_network.html")
    8

  • ECharts时间轴：

    javascript

    1// 示例：按朝代统计诗人数量
    2option = {
    3    xAxis: { type: 'category', data: ['唐', '宋', '元', '明', '清'] },
    4    yAxis: { type: 'value' },
    5    series: [{ data: [1200, 800, 300, 500, 700], type: 'bar' }]
    6};
    7

五、项目实施计划

1. 阶段划分

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	调研诗词数据源，明确可视化需求（如重点展示诗人关系还是意象网络）。
数据采集	第2周	爬取诗词文本与诗人信息，清洗数据并存储至CSV/SQLite。
知识抽取	第3-4周	实现实体识别、关系抽取算法，生成初步图谱数据。
可视化开发	第5-6周	开发网络图、时间轴、地理图视图，集成交互功能（如点击展开、路径搜索）。
系统集成	第7周	整合图谱数据与可视化界面，完成前端（HTML/JS）与后端（Flask）联调。
测试优化	第8周	用户测试（如历史学者反馈），修复布局重叠、数据加载慢等问题。
部署上线	第9周	部署至云服务器（如阿里云ECS），编写使用文档与演示视频。

2. 关键里程碑

• 第2周：完成1万首诗词数据采集与清洗。
• 第4周：知识抽取算法验证通过（如意象提取准确率≥85%）。
• 第6周：可视化原型支持基础交互（缩放、筛选）。
• 第9周：系统通过验收并上线。

六、资源与风险管理

1. 资源需求

• 硬件：云服务器（4核/8GB内存/50GB存储）用于图谱存储与Web服务。
• 软件：Python 3.8+、Neo4j Community Edition、PyVis、ECharts、D3.js。
• 人员：NLP工程师1名、前端开发1名、数据标注员（兼职）1名。

2. 风险与应对

• 数据偏差风险：部分诗人信息缺失（如生卒年不详），采用模糊匹配或众包补充。
• 性能风险：千级节点网络渲染卡顿，优化方案包括：
  • 使用Web Worker多线程加载数据。
  • 对大型图谱分页显示（如先展示朝代概览，再加载诗人详情）。
• 交互复杂性风险：用户不熟悉图谱操作，提供引导教程与简化模式（如一键切换至时间轴视图）。

七、交付成果

1. 系统代码：GitHub仓库（含Python后端、HTML/JS前端、数据采集脚本）。
2. 文档：需求规格说明书、知识抽取算法说明、用户操作手册。
3. 数据集：清洗后的诗词数据（CSV格式）、图谱关系数据（JSON/Neo4j导出）。
4. 演示视频：展示核心功能（如从李白点击到其友人网络）。

八、验收标准

1. 系统支持展示至少5000名诗人、10万首诗词的关联网络。
2. 可视化界面响应时间≤1秒（针对500节点网络）。
3. 用户可通过交互操作完成以下任务：
   • 查找特定诗人的友人网络。
   • 筛选出包含“月”意象的唐诗。
   • 查看某朝代诗人数量与代表诗词。

项目负责人：__________
日期：__________

备注：本项目可扩展为文化教育工具，后续可增加诗词生成、对联匹配等趣味功能。

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↓↓↓↓↓↓↓↓