AI与古诗词融合：知识图谱与情感分析实践

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。作为一名在自然语言处理领域摸爬滚打多年的开发者，看到这样融合知识图谱、情感分析和生成式AI的古诗词系统，依然会眼前一亮。整套系统实际上构建了一个完整的古诗词智能处理流水线：从结构化存储（知识图谱）、多维分析（情感计算）到创造性输出（AI写诗），最后通过可视化界面和问答系统实现人机交互。

2. 核心技术架构解析

2.1 知识图谱构建流水线

古诗词知识图谱的构建需要解决几个特殊挑战：

• 实体识别：诗人、朝代、地点等常规实体外，还需识别"意象实体"（如"明月"、"杨柳"）
• 关系定义：采用"诗人-创作-诗词"三元组基础框架，补充"诗词-引用-典故"等特殊关系
• 数据清洗：处理古汉语中的通假字、异体字问题（建议使用OpenCC进行繁简转换）

python复制# 典型的知识图谱构建代码结构
import py2neo
from pyhanlp import *

graph = py2neo.Graph()
text = "李白《静夜思》床前明月光"
# 使用HanLP进行实体识别
ner = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(True)
term_list = ner.seg(text)
# 构建节点和关系
poet_node = Node("Poet", name="李白")
poem_node = Node("Poem", title="静夜思", content="床前明月光")
graph.create(Relationship(poet_node, "创作", poem_node))

2.2 情感分析的特殊处理

古诗词情感分析与传统文本有三点本质不同：

1. 情感载体差异：主要通过意象传达（"落花"表伤春）
2. 表达方式含蓄：常用借景抒情、托物言志
3. 时代语境变迁：古今情感表达差异

解决方案：

• 构建专有情感词典（从《人间词话》等文献提取）
• 采用LSTM+Attention模型捕捉长距离依赖
• 引入时代背景特征（朝代embedding）

实践发现：单纯使用现代汉语情感词典准确率仅41%，加入意象特征后提升至78%

3. 智能