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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。

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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，结合知识图谱构建与可视化技术设计，供参考：

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任务书：Python知识图谱中华古诗词可视化系统开发

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、人物和情感信息。传统诗词学习方式依赖文本阅读，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）。通过构建知识图谱（Knowledge Graph），可将诗词中的实体（诗人、朝代、意象、地点等）及其关系结构化存储，并利用Python的可视化工具（如Pyvis、NetworkX、Matplotlib）实现动态交互展示，帮助用户更高效地探索诗词文化。

2. 目标

• 设计并实现一个基于Python的古诗词知识图谱构建与可视化系统。
• 从公开数据源（如古诗文网、全唐诗/全宋词数据库）采集诗词数据，提取实体与关系。
• 构建包含诗人、朝代、意象、地点等实体的知识图谱，支持关系查询（如“李白的朋友”“杜甫的诗中常出现的意象”）。
• 开发交互式可视化界面，支持图谱缩放、节点筛选、路径探索等功能。
• 通过可视化分析揭示诗词文化规律（如朝代风格差异、意象流行趋势）。

二、任务内容与要求

1. 系统架构设计

• 技术选型
  • 数据采集：Python爬虫（Scrapy/Requests）或公开API（如古诗文网API）。
  • 知识图谱构建：
    • 实体识别：使用jieba分词、spaCy（中文扩展）或预训练模型（如BERT-wwm）提取诗人、朝代、意象等。
    • 关系抽取：基于规则或机器学习模型（如CRF）识别“创作于”“提及”“同朝”等关系。
    • 图数据库存储：Neo4j（推荐）或NetworkX（内存图结构）。
  • 可视化工具：Pyvis（动态交互图）、Matplotlib/Seaborn（统计图表）、ECharts（Web端集成）。
• 模块划分
  • 数据采集模块：爬取或接入古诗词数据，存储为结构化文件（如CSV、JSON）。
  • 知识抽取模块：识别实体与关系，构建知识图谱（节点为实体，边为关系）。
  • 图谱存储模块：将图谱导入Neo4j或导出为GraphML格式。
  • 可视化模块：
    • 基础可视化：展示诗人社交网络、意象共现网络。
    • 高级分析：按朝代/诗人统计高频词、意象流行趋势。
    • 交互功能：支持节点点击展开详情、路径搜索（如“从李白到杜甫的诗词传承”）。
  • 用户界面模块：基于Streamlit或Dash开发Web应用，集成可视化结果。

2. 核心功能实现

• 数据采集与清洗
  • 从古诗文网、全唐诗数据库等来源采集至少5000首诗词，包含标题、作者、朝代、内容、注释等字段。
  • 清洗数据（去重、修正乱码、统一朝代名称如“唐→唐朝”）。
• 知识图谱构建
  • 实体识别：
    • 诗人：从标题/内容中提取作者名（如“李白”“杜甫”）。
    • 朝代：根据作者匹配朝代（如“李白→唐朝”）。
    • 意象：通过词频统计提取高频自然景物（如“月”“酒”“山”）。
    • 地点：识别诗词中提及的地名（如“长安”“扬州”）。
  • 关系抽取：
    • “创作于”：诗人→诗词→朝代。
    • “提及”：诗词→意象/地点。
    • “同朝”：诗人A→同朝→诗人B（若两人朝代相同）。
    • “师承/交友”：通过注释或历史资料补充关系（如“李白与杜甫是朋友”）。
• 可视化实现
  • 诗人社交网络：用Pyvis展示诗人间的关系（如师承、交友），节点大小代表影响力（如诗词数量）。
  • 意象共现网络：展示高频意象间的关联（如“月”常与“酒”“愁”共现）。
  • 朝代风格分析：用WordCloud生成各朝代高频词云，或用折线图展示意象流行趋势。
  • 诗词路径探索：支持用户输入起点和终点（如“从《静夜思》到《春望》”），展示关联路径（作者→朝代→主题）。

3. 性能要求

• 知识图谱构建时间≤2小时（5000首诗词规模）。
• 可视化界面响应时间≤1秒（基础交互如缩放、筛选）。
• 支持图谱节点数量≥10000，边数量≥50000。

三、任务分工与计划

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1周	调研古诗词数据源，确定可视化需求（如用户关注诗人关系还是意象分析）。	全体成员
技术选型	第2周	选择知识图谱工具（Neo4j vs NetworkX）、可视化库（Pyvis vs D3.js）。	技术架构组
数据采集	第3周	编写爬虫采集诗词数据，存储为CSV/JSON文件。	数据采集组
知识抽取	第4-5周	实现实体识别与关系抽取算法，构建初始知识图谱（NetworkX格式）。	算法组
图谱存储	第6周	将图谱导入Neo4j，优化查询效率（如创建索引）。	数据库组
基础可视化	第7周	用Pyvis/Matplotlib实现诗人网络、意象共现图等基础功能。	可视化组
高级分析	第8周	开发朝代词云、意象趋势统计等分析功能。	数据分析组
交互优化	第9周	集成Streamlit/Dash，添加节点筛选、路径搜索等交互功能。	前端组
测试与部署	第10周	功能测试、性能测试，部署至本地服务器或云平台（如Heroku）。	测试组
文档编写	第11周	完成技术文档、用户手册和项目总结报告。	全体成员

四、预期成果

1. 知识图谱数据：包含诗人、朝代、意象、地点等实体的Neo4j数据库或GraphML文件。
2. 可视化系统：可交互的Web应用，支持诗人关系探索、意象分析、朝代对比等功能。
3. 技术文档：包括数据采集流程、知识抽取算法、可视化代码注释。
4. 分析报告：揭示诗词文化规律（如“唐代诗人更爱写‘月’，宋代诗人更爱写‘愁’”）。
5. 演示视频：展示系统核心功能（如从李白到杜甫的诗词传承路径）。

五、资源需求

• 硬件资源：至少1台服务器（部署Neo4j图数据库，建议配置：8核CPU、16GB内存、500GB存储）。
• 软件资源：Python 3.8+、Neo4j 4.x、Scrapy/Requests、Pyvis、Streamlit/Dash、jieba/spaCy。
• 开发工具：Jupyter Notebook（算法调试）、PyCharm（代码开发）、Neo4j Desktop（图谱管理）。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
数据质量差	增加人工校验环节，或使用更精准的实体识别模型（如BERT-wwm）。
知识抽取错误	结合规则与机器学习（如CRF+词典匹配），人工抽检修正关系。
可视化性能瓶颈	优化图布局算法（如ForceAtlas2），减少节点渲染数量（如分页加载）。
图数据库查询慢	为高频查询字段（如诗人名称）创建索引，分批加载数据。

七、验收标准

1. 知识图谱覆盖至少5000首诗词，包含1000+诗人、200+意象、50+地点。
2. 可视化系统支持3种以上交互功能（如缩放、筛选、路径搜索）。
3. 分析报告包含至少3条文化规律发现（如朝代差异、意象关联）。
4. 代码规范，文档齐全，系统可扩展（如支持新增诗词数据源）。

项目负责人（签字）：
日期：

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此任务书可根据实际需求调整细节，例如增加NLP模型训练（如用BERT优化实体识别）或扩展可视化功能（如3D图谱展示）。

运行截图

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