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AI与知识图谱在古诗词分析与创作中的应用实践

寒水微痕·2026-08-14·阅读 72 GEO检测（免费）
知识图谱AI大模型古诗词分析
|难度：普通|阅读约 14 分钟

1. 项目概述：当古诗词遇上知识图谱与AI大模型

这个毕业设计项目将传统中华古诗词文化与现代AI技术进行了深度融合。作为一名长期从事自然语言处理开发的工程师，我认为这种结合至少解决了三个行业痛点：一是古诗词数据长期处于非结构化状态，难以系统化研究；二是普通用户缺乏直观了解诗词关联的途径；三是传统诗词创作存在门槛。项目采用知识图谱技术构建诗词关系网络，结合情感分析算法和大模型能力，最终实现可视化展示、智能问答和自动写诗三大核心功能。

从技术架构上看，项目前端采用主流Web框架实现可视化交互，后端使用Python构建知识图谱和AI服务，整体分为数据采集、知识建模、算法实现和应用开发四个阶段。特别值得注意的是，项目在知识图谱构建环节创新性地融合了实体识别、关系抽取等NLP技术，在情感分析部分则结合了传统机器学习与深度学习方法的优势。

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2. 核心模块技术解析

2.1 古诗词知识图谱构建

知识图谱作为项目的核心基础设施，其构建质量直接影响后续所有功能。我们采用Neo4j图数据库作为存储引擎，其天然的图结构特性非常适合表现诗词间的复杂关系。构建过程主要分为三个关键步骤：

  1. 数据采集与清洗：从《全唐诗》《宋词三百首》等权威来源获取原始文本，使用Scrapy框架编写定向爬虫。考虑到古文的特殊性，我们特别开发了针对繁体字和异体字的转换模块，并设计了基于规则的正则过滤系统，处理诸如"东风"与"东風"这类同义不同形的表达。

  2. 实体关系抽取：这是最具挑战性的环节。我们采用BERT-BiLSTM-CRF混合模型进行命名实体识别，准确率达到92.3%。关系抽取方面，创新性地使用依存句法分析结合规则模板的方法，识别出包括"创作于""提及""引用"等12类关系。例如，从"李白《静夜思》写于扬州"中可提取(李白)-[创作于]->(扬州)的关系三元组。

  3. 图谱存储与优化：使用Py2neo库将处理后的数据导入Neo4j，针对高频查询如"杜甫写过哪些描写春天的诗"建立了索引优化。最终构建的知识图谱包含约3.7万首诗词、1.2万位作者、8000个地点实体，以及超过15万条关系边。

实际开发中发现，直接使用公开的诗词API往往存在数据不全或格式混乱的问题。我们最终采用了混合数据源策略，以《全唐诗》电子版为基础，辅以人工校验，确保了数

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