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AI与古诗词融合：知识图谱与情感分析技术解析

gfyy2555·2026-06-13·阅读 38 GEO检测（免费）
知识图谱情感分析古诗词AI
|难度：普通|阅读约 14 分钟

1. 项目概述：当古诗词遇上AI技术栈

这个毕业设计项目堪称传统文化与前沿技术的完美碰撞。作为一名做过类似项目的开发者，我理解这个选题的吸引力——它既满足了计算机专业对技术深度的要求，又具备文化传播的社会价值。整套系统实际上包含了五个技术模块：知识图谱构建、可视化展示、情感分析、智能问答以及AI写诗，每个模块都可以独立成为一个完整的毕业设计课题。

从技术架构来看，项目采用了典型的Python全栈方案。知识图谱构建会用到Neo4j或NetworkX这类图数据库工具；可视化部分可能基于Echarts或D3.js；情感分析自然少不了NLP领域的BERT或LSTM；而智能问答和AI写诗则必须依赖当前火热的AI大模型技术。这种技术组合既体现了传统数据处理能力，又展现了AI前沿应用，非常符合当前"AI+"的毕业设计趋势。

提示：这类综合性项目最忌贪大求全。建议学弟学妹们选择2-3个核心模块重点突破，其他模块做基础演示即可，否则很容易陷入完成度不足的困境。

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. 核心模块技术解析

2.1 知识图谱构建：从零搭建古诗词关系网络

构建古诗词知识图谱是整个项目的数据基础。我推荐采用"结构化数据+信息抽取"的混合构建方式。首先需要整理包含诗人、朝代、题材、意象等字段的结构化数据，这部分可以从《全唐诗》《全宋词》等权威典籍的数字化版本中获取。然后用Python的py2neo库将数据导入Neo4j，建立诸如"李白-创作-《静夜思》"、"《春晓》-包含意象-春雨"这样的三元组关系。

对于非结构化数据（如诗词注释、赏析文本），可以采用基于BERT-CRF的实体识别模型。我在实践中发现，专门训练一个古诗词领域的NER模型能显著提升准确率。关键是要构建包含2000+标注样本的专用数据集，标注实体类型至少应包括：人物、地点、时间、意象、典故等。

python复制# Neo4j节点创建示例代码
from py2neo import Graph, Node

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
poet = Node("Poet", name="杜甫", dynasty="唐")
poem = Node("Poem", title="春望", content="国破
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