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介绍资料

任务书：Python知识图谱构建与中华古诗词可视化及情感分析

一、项目背景与目标

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的情感、意象和历史背景。本项目旨在通过Python技术栈构建古诗词知识图谱，结合自然语言处理（NLP）技术实现古诗词的情感分析，并通过可视化技术直观展示诗词间的关联及情感分布，为文化研究、教育传播及智能创作提供支持。

二、项目目标

1. 知识图谱构建：
   • 提取古诗词中的实体（如诗人、朝代、意象、主题）及关系（如“李白→创作→《静夜思》”“月亮→象征→思乡”）。
   • 构建结构化知识图谱，支持图数据库存储（如Neo4j）及查询。
2. 情感分析：
   • 基于NLP模型（如BERT、TextCNN）分析古诗词的情感倾向（积极/消极/中性）及细粒度情感（如哀愁、豪迈）。
3. 可视化展示：
   • 通过Python可视化库（如PyVis、Matplotlib、ECharts）展示知识图谱网络及情感分布。
4. 交互应用：
   • 开发Web或桌面应用，支持用户查询诗词、查看关联知识及情感分析结果。

三、技术架构

1. 数据层
   • 数据来源：
     • 公开诗词数据集（如《全唐诗》《全宋词》、CC100古诗文数据）。
     • 爬取诗词网站（如古诗文网、搜韵网）的文本及注释数据。
   • 数据存储：
     • 结构化数据：MySQL/MongoDB存储诗词元数据（标题、作者、朝代等）。
     • 图数据：Neo4j存储实体关系（诗人-作品-意象-情感）。
2. 处理层
   • 知识抽取：
     • 使用NLP工具（如Jieba、StanfordNLP）分词、词性标注、命名实体识别（NER）。
     • 自定义规则或监督学习提取关系（如“创作”“引用”“象征”）。
   • 情感分析：
     • 预训练模型：基于BERT微调古诗文情感分类模型。
     • 传统方法：构建情感词典（如《知网》情感词典扩展版）匹配评分。
3. 可视化层
   • 知识图谱可视化：
     • PyVis/D3.js生成交互式网络图，展示诗人、作品、意象的关联。
   • 情感分析可视化：
     • Matplotlib/Seaborn绘制情感分布柱状图、词云图。
     • ECharts实现动态时间轴情感趋势分析。
4. 应用层
   • Web应用（可选）：
     • Flask/Django搭建后端API，提供诗词查询、情感分析接口。
     • Vue/React开发前端页面，集成可视化组件。
   • 桌面应用（可选）：
     • PyQt/Tkinter实现本地化交互界面。

四、任务分解与分工

1. 数据采集与预处理（负责人：数据工程师）

• 任务：
  • 爬取诗词文本及元数据，清洗噪声（如HTML标签、重复数据）。
  • 标注情感极性（人工标注少量样本，用于模型训练）。
• 输出：
  • 清洗后的诗词数据集（CSV/JSON格式）。
  • 情感标注样本集（用于监督学习）。

2. 知识图谱构建（负责人：NLP工程师）

• 任务：
  • 设计图谱模式（Schema），定义实体类型（诗人、作品、意象等）及关系。
  • 使用规则或模型抽取实体关系，导入Neo4j图数据库。
  • 编写Cypher查询语句，验证图谱正确性。
• 输出：
  • Neo4j图数据库（含诗词知识图谱）。
  • 知识抽取代码及文档。

3. 情感分析模型开发（负责人：算法工程师）

• 任务：
  • 基于BERT/TextCNN训练情感分类模型，评估准确率、F1值。
  • 构建情感词典，实现基于规则的辅助分析。
  • 融合模型与词典结果，输出最终情感标签。
• 输出：
  • 训练好的情感分析模型（PyTorch/TensorFlow格式）。
  • 情感分析API接口文档。

4. 可视化与交互开发（负责人：前端/全栈工程师）

• 任务：
  • 使用PyVis生成知识图谱交互网页，支持缩放、点击查询。
  • 开发情感分析结果展示页面（如诗词列表、情感词云）。
  • 集成Flask后端，实现数据动态加载。
• 输出：
  • 可运行的Web应用代码（GitHub仓库）。
  • 可视化截图及操作演示视频。

五、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1周	完成技术选型与图谱模式设计
数据采集与清洗	第2周	诗词数据集准备完成
知识图谱构建	第3-4周	Neo4j图谱导入与验证通过
情感分析模型开发	第5周	模型训练完成，准确率≥85%
可视化与交互开发	第6周	Web应用原型上线
系统测试与优化	第7周	完成压力测试与UI优化
项目交付	第8周	提交代码、文档及演示视频

六、资源需求

1. 硬件资源：
   • 服务器：4核8G（用于模型训练及图数据库部署）。
   • 存储：至少200GB空间（存储诗词数据及图数据库）。
2. 软件资源：
   • Python 3.8+、Neo4j 4.x、PyTorch/TensorFlow、Flask/Django。
   • 可视化库：PyVis、Matplotlib、ECharts。
3. 人员配置：
   • 数据工程师×1、NLP工程师×1、算法工程师×1、前端工程师×1。

七、风险评估与应对

1. 数据偏差风险：
   • 应对：增加多来源数据，人工抽检标注样本。
2. 模型泛化风险：
   • 应对：引入对抗训练或数据增强，提升跨朝代诗词分析能力。
3. 可视化性能风险：
   • 应对：对大规模图谱数据分页加载，优化前端渲染效率。

八、交付成果

1. 古诗词知识图谱（Neo4j数据库文件）。
2. 情感分析模型及API接口。
3. 可视化Web应用（含源代码与部署文档）。
4. 项目报告（技术方案、测试结果、用户手册）。

项目负责人签字：________________
日期：________________

运行截图

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