古诗词知识图谱与AI融合系统开发实践

1. 项目概述：当古诗词遇上知识图谱与AI

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深度融合，打造了一个集知识图谱构建、情感分析、智能问答和AI创作于一体的综合系统。作为一名长期从事自然语言处理开发的工程师，我认为这种跨界融合正是当前数字人文领域的典型实践——用技术手段让传统文化焕发新生。

系统核心功能模块包括：

• 基于Python的古诗词知识图谱构建
• 多维度的可视化展示界面
• 基于机器学习的情感分析引擎
• 融合大语言模型的智能问答系统
• AI辅助诗词创作模块

提示：知识图谱的构建质量直接影响后续所有功能的实现效果，建议优先确保基础数据结构的完整性。

2. 核心架构设计思路

2.1 技术选型决策过程

在技术栈选择上，我们经过多次原型验证后确定了以下方案：

后端技术栈：

• Python 3.8+（语言基础）
• Neo4j图数据库（知识图谱存储）
• PyTorch/TensorFlow（深度学习框架）
• Transformers库（大模型集成）
• Flask/Django（Web服务框架）

前端技术栈：

• ECharts.js（数据可视化）
• D3.js（关系图谱展示）
• Vue.js/React（前端框架）

选择Python作为主要开发语言主要基于三点考量：首先其在NLP领域的丰富生态（NLTK、spaCy等库）；其次是与深度学习框架的良好兼容性；最重要的是其简洁语法适合快速原型开发。

2.2 知识图谱构建方案

古诗词知识图谱的构建是本项目的基石，我们采用"实体-关系-属性"的三元组模型：

python复制# 示例三元组结构
{
    "head": "李白",
    "relation": "创作",
    "tail": "静夜思",
    "properties": {
        "创作时间": "唐玄宗开元十四年",
        "创作地点": "扬州"
    }
}

实体类型包括：

• 诗人（姓名、字号、朝代等属性）
• 诗作（标题、体裁、内容等）
• 地点（古今地名映射）
• 意象（明月、杨柳等常见意象）
• 情感标签（喜、怒、哀、乐等）

关系类型设计时特别考虑了古诗词特性：

• 创作关系（诗人→诗作）
• 引