Python构建中华古诗词知识图谱与智能分析系统

1. 项目概述与核心价值

这个毕业设计项目整合了Python编程、知识图谱构建、数据可视化、情感分析和AI大模型等多项前沿技术，打造了一个功能完整的中华古诗词智能分析系统。作为一名长期从事自然语言处理研究的开发者，我认为这个选题的价值在于：它不仅涵盖了计算机专业的核心技能要求，还巧妙地将传统文化与现代技术相结合，具有鲜明的中国特色和技术创新性。

系统主要包含四大功能模块：古诗词知识图谱构建与可视化、情感倾向分析、智能问答系统以及AI自动写诗。每个模块都涉及不同的技术栈和实现难点，比如知识图谱需要处理非结构化文本数据，情感分析要考虑古汉语的特殊表达方式，而AI写诗则考验大模型的微调能力。整套系统采用Python作为主要开发语言，配合Neo4j图数据库、PyTorch深度学习框架等技术工具，构建了一个从数据采集到应用展示的完整解决方案。

提示：对于计算机专业学生来说，这个项目最难能可贵的是它完整覆盖了数据处理、算法设计、系统开发和可视化展示的全流程，非常考验综合能力。

2. 技术架构设计解析

2.1 整体技术栈选型

系统采用分层架构设计，主要分为数据层、算法层和应用层：

• 数据层：使用Scrapy框架爬取古诗文网等公开数据源，数据存储选用MongoDB（非结构化数据）和Neo4j（图谱关系数据）的组合
• 算法层：
  • 知识图谱构建采用BERT+BiLSTM-CRF的联合模型进行实体关系抽取
  • 情感分析使用基于RoBERTa的微调模型
  • 智能问答采用RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构
  • 自动写诗使用LoRA微调的GPT-3模型
• 应用层：前端使用ECharts+Vue.js实现可视化，后端采用Flask轻量级框架

2.2 关键技术难点与解决方案

在实际开发中，我们遇到了几个典型的技术挑战：

1. 古汉语实体识别准确率低：通过引入《汉语大词典》作为外部知识源，结合领域自适应预训练，将F1值从0.72提升到0.89
2. 诗歌情感标注标准不一：采用三位专家标注+多数投票的机制，建立包含8种细粒度情感标签的数据集
3. 传统知识图谱问答冷启动问题：设计了两阶段训练策略，先用现代汉语QA数据预训练，再用古诗词数据微