基于知识图谱与AI的古诗词智能分析系统设计与实现

1. 项目概述：基于知识图谱的古诗词智能分析系统

这个项目是我在指导计算机专业毕业设计时开发的一套综合性系统，它融合了知识图谱、情感分析和AI生成技术，专门用于中华古诗词的数字化研究与展示。作为一名长期从事自然语言处理研究的开发者，我发现传统文化领域的数字化存在几个痛点：一是古诗词数据分散且缺乏结构化关联；二是普通读者难以理解诗词中的深层情感；三是传统展示方式缺乏交互性。这套系统正是为了解决这些问题而设计的。

系统主要包含四大功能模块：

1. 知识图谱构建模块：自动抽取古诗词中的实体（诗人、朝代、意象等）和关系（创作、引用、情感关联等）
2. 可视化展示模块：通过动态交互式图表呈现诗词间的复杂关联
3. 情感分析模块：利用深度学习模型解析诗词情感倾向
4. 智能问答与创作模块：基于大模型的生成能力实现诗词问答和自动创作

从技术架构上看，系统采用Python作为主要开发语言，配合Neo4j图数据库存储知识图谱，前端使用Vue.js实现可视化交互，后端采用SpringBoot提供API服务。这种技术组合既保证了数据处理的高效性，又确保了用户体验的流畅度。

提示：在实际开发中，建议先从小规模数据（如《唐诗三百首》）开始验证技术路线，再逐步扩展到《全唐诗》等大型语料库，避免一开始就处理海量数据导致开发复杂度陡增。

2. 核心模块设计与技术实现

2.1 知识图谱构建流程

知识图谱是整个系统的核心数据结构，其构建过程可以分为以下几个关键步骤：

2.1.1 数据采集与清洗

我们首先需要建立古诗词语料库。我采用了混合采集策略：

• 对于公开的电子版古籍（如《全唐诗》），使用Scrapy框架编写定向爬虫
• 对于需要OCR识别的纸质资料，采用PaddleOCR进行文字识别
• 对于已有数据库（如中华经典古籍库），通过API接口获取结构化数据

数据清洗阶段需要特别注意古汉语的特殊性：

python复制def clean_text(text):
    # 处理异体字和通假字
    text = text.replace('郎', '郎').replace('恠', '怪')
    # 去除注释标记如[1][2]
    text = re.sub(r'\[[0-9]+\]', '', text)
    # 标准化标点符号