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基于知识图谱与AI大模型的古诗词智能分析系统

狭间·2026-08-08·阅读 64 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 16 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计算机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，我认为这种跨界组合特别有意思——我们不仅要用Python构建包含数万首古诗词的知识图谱，还要实现可视化展示、情感分析、智能问答甚至AI自动写诗等功能模块。

整个系统的核心价值在于：通过知识图谱技术将原本分散的古诗词知识结构化，再结合AI大模型的语义理解能力，让用户可以用更直观、更智能的方式探索中华诗词文化。比如输入"描写孤独的边塞诗"，系统就能通过知识图谱的关系网络和情感分析模型，快速定位到符合要求的作品。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 系统架构设计

2.1 技术栈选型

经过多次技术验证，我们最终确定了以下技术组合：

  • 后端核心：Python 3.8 + Flask框架
  • 知识图谱：Neo4j图数据库
  • NLP处理：Jieba分词 + SnowNLP情感分析
  • AI模型：基于Transformer的GPT-2微调
  • 可视化：ECharts + D3.js
  • 数据存储：MySQL + Redis缓存

选择这个技术栈主要考虑三个因素：首先是毕业设计的实现周期，需要成熟稳定的技术；其次是Python生态在NLP领域的丰富资源；最后是这些组件对知识图谱应用的良好支持。

2.2 系统模块划分

系统采用经典的MVC架构，主要包含以下功能模块：

模块名称 核心技术 数据流向
数据采集 Scrapy爬虫 网络→MySQL
知识图谱构建 实体识别+关系抽取 MySQL→Neo4j
可视化展示 ECharts渲染 Neo4j→前端
情感分析 SnowNLP模型 文本输入→情感值
智能问答 语义匹配+图谱查询 问题→答案
AI写诗 GPT-2微调 关键词→生成诗

提示：在实际开发中，建议先构建最小可行模块（如基础知识图谱），再逐步扩展其他功能，避免一开始就陷入复杂架构。

3. 核心实现细节

3.1 古诗词知识图谱构建

知识图谱是整个系统的基础，我们采用以下构建流程：

  1. 数据采集与清洗
    • 使用Scrapy爬取古诗文网、全唐诗等公开数据源
    • 清洗后的数据包含：诗词正文、作者、朝代、题材、意象等字段
    • 示例MySQL表结构：
      sql复制CREATE TABLE poems (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(100),
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基于知识图谱与AI的古诗词智能系统设计与实现

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