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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、人物和情感信息。本项目旨在利用Python构建古诗词知识图谱，通过可视化技术直观展示诗词中的实体关系（如诗人、朝代、地域、意象等），帮助用户探索诗词文化内涵，辅助教学与研究。

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”、诗词网站API）获取古诗词文本及元数据（作者、朝代、标题等）。
   • 清洗数据，处理缺失值、重复值及编码问题。
2. 知识图谱构建：
   • 提取诗词中的实体（诗人、地点、意象等）及关系（如“李白→出生于→江油”）。
   • 使用图数据库（Neo4j）或网络结构（NetworkX）存储知识图谱。
3. 可视化展示：
   • 基于Python库（PyVis、Matplotlib、D3.js）实现交互式可视化，支持节点点击、关系探索。
   • 展示诗词分布、诗人关系、意象关联等核心场景。
4. 功能扩展：
   • 支持按朝代/诗人筛选诗词。
   • 实现关键词搜索与路径推荐（如“从李白到杜甫的诗词关联”）。

三、技术栈与工具

技术/工具	用途
Python	主开发语言，用于数据处理、图谱构建与可视化。
Scrapy/Requests	爬取诗词数据（若需从网站获取）。
Pandas/NumPy	数据清洗与结构化处理。
Jieba/NLTK	中文分词与实体识别（如提取诗词中的地名、意象）。
Neo4j/NetworkX	知识图谱存储与图计算（Neo4j为图数据库，NetworkX为Python图库）。
PyVis/Matplotlib	动态可视化（PyVis支持网页交互，Matplotlib生成静态图表）。
D3.js（可选）	高级交互式可视化（需结合Flask/Django嵌入网页）。
Flask/Django	搭建Web服务（可选，用于部署可视化页面）。

四、任务分解与流程

1. 数据采集与清洗

• 输入：公开诗词数据集（如CSV/JSON文件）或网页数据。
• 输出：结构化数据表（含诗词文本、作者、朝代、地点等字段）。
• 步骤：
  1. 使用Scrapy爬取诗词网站（如古诗文网、中国哲学书电子化计划），或加载本地数据集。
  2. 通过Pandas清洗数据：
     • 统一编码格式（UTF-8）。
     • 填充缺失值（如未知作者标记为“佚名”）。
     • 去除重复诗词。

2. 实体与关系抽取

• 输入：清洗后的诗词数据。
• 输出：实体列表（诗人、地点、意象等）及关系三元组（如(李白, 出生地, 江油)）。
• 步骤：
  1. 实体识别：
     • 使用Jieba分词并加载自定义词典（如地名、朝代名）。
     • 通过规则或预训练模型（如LAC、HanLP）提取实体。
  2. 关系抽取：
     • 规则匹配：例如“出生于”“创作于”等关键词关联实体。
     • 统计共现：高频共现的实体对（如“月亮”与“李白”）建立弱关联。

3. 知识图谱存储

• 方案1（Neo4j）：
  • 安装Neo4j数据库，通过Py2neo库写入节点和关系。
  • 示例代码：

    python

    1from py2neo import Graph, Node, Relationship
    2graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
    3poet = Node("Poet", name="李白")
    4place = Node("Place", name="江油")
    5rel = Relationship(poet, "BORN_IN", place)
    6graph.create(rel)
    7

• 方案2（NetworkX）：
  • 使用NetworkX构建内存图，适合轻量级分析。
  • 示例代码：

    python

    1import networkx as nx
    2G = nx.Graph()
    3G.add_node("李白", type="Poet")
    4G.add_node("江油", type="Place")
    5G.add_edge("李白", "江油", relation="BORN_IN")
    6

4. 可视化实现

• 方案1（PyVis动态可视化）：
  • 生成交互式HTML页面，支持缩放、拖拽、节点点击。
  • 示例代码：

    python

    1from pyvis.network import Network
    2net = Network(height="750px", width="100%")
    3net.add_node("李白", title="唐代诗人")
    4net.add_node("江油", title="四川地名")
    5net.add_edge("李白", "江油", title="出生地")
    6net.show("poetry_graph.html")
    7

• 方案2（Matplotlib静态图表）：
  • 绘制诗人关系网络或诗词意象分布图。
  • 示例代码：

    python

    1import matplotlib.pyplot as plt
    2nx.draw(G, with_labels=True, node_color="skyblue")
    3plt.savefig("graph.png")
    4

5. 功能扩展（可选）

• Web服务部署：
  • 使用Flask搭建简单API，返回图谱数据或渲染可视化页面。
  • 示例路由：

    python

    1from flask import Flask, render_template
    2app = Flask(__name__)
    3@app.route("/")
    4def home():
    5    return render_template("graph.html")  # 嵌入PyVis图表
    6

• 高级分析：
  • 计算诗人中心性（如度中心性、介数中心性）。
  • 发现诗词意象的朝代演变趋势。

五、交付成果

1. 代码与脚本：
   • 数据采集、清洗、图谱构建的Python脚本。
   • 可视化代码（PyVis/Matplotlib/D3.js）。
2. 数据文件：
   • 原始诗词数据集（CSV/JSON）。
   • 知识图谱数据（Neo4j数据库文件或NetworkX图对象）。
3. 可视化结果：
   • 交互式HTML页面（PyVis输出）。
   • 静态图表（PNG/PDF格式）。
4. 报告文档：
   • 技术实现方案（含架构图、代码说明）。
   • 可视化结果解读与文化分析案例。

六、时间计划

阶段	时间	任务
环境搭建	第1周	安装Python库、Neo4j（可选）、配置开发环境。
数据采集与清洗	第2周	完成诗词数据爬取或加载，清洗结构化数据。
实体关系抽取	第3周	实现实体识别与关系抽取逻辑。
图谱构建	第4周	将数据写入Neo4j或NetworkX，验证图谱完整性。
可视化开发	第5周	完成PyVis/Matplotlib可视化，优化交互效果。
功能扩展与测试	第6周	部署Web服务（可选），进行用户测试与修复。

七、风险评估与应对

1. 数据质量问题：诗词元数据可能缺失或错误。
   • 应对：结合多数据源交叉验证，人工抽样检查。
2. 实体歧义：同名诗人或地名（如“长安”指代多个地点）。
   • 应对：通过上下文或朝代信息消歧。
3. 可视化性能：大规模图谱导致渲染卡顿。
   • 应对：简化图谱（如只展示核心节点），或使用WebWorker分块加载。

八、验收标准

1. 知识图谱覆盖至少100位诗人、500首诗词及核心关系。
2. 可视化支持缩放、拖拽、节点信息展示等基础交互。
3. 代码规范，附带详细注释与使用说明。
4. 报告包含至少3个文化分析案例（如“李白与杜甫的关系网络”）。

项目负责人：_________
日期：_________

运行截图

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