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开题报告：Python中华古诗词知识图谱可视化

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

中华古诗词是中国传统文化的瑰宝，蕴含了丰富的历史、文化、艺术和哲理。古诗词不仅是中国文学的核心部分，也是中华文明的文化传承的重要载体。随着现代信息技术的不断发展，尤其是人工智能、自然语言处理（NLP）和数据可视化技术的成熟，如何利用现代技术手段对古诗词进行有效的解析和展示，已成为一个重要的研究课题。

近年来，知识图谱作为一种新兴的技术，通过将信息进行结构化和图形化展示，能够帮助我们更加直观地理解复杂的知识体系。古诗词知识图谱作为对古诗词中人物、地理、历史、诗歌意象等多维度信息的结构化展示，能够为古诗词的研究提供新的视角，也为广大古诗词爱好者提供更为便捷的学习工具。

1.2 研究意义

**文化传承与创新**：通过构建古诗词知识图谱，可以在大数据时代进一步发掘和传承古诗词中的文化价值，为古诗词的普及与传播提供新的方式和平台。
**教育与学习**：为学生和研究者提供更加清晰、系统的古诗词知识体系，有助于提高学习和研究的效率，增强对古诗词的理解与欣赏。
**数据可视化应用**：推动数据可视化技术在文化领域的创新应用，提升古诗词研究和展示的互动性与趣味性。
**跨学科研究**：本项目不仅涉及文学，还涉及自然语言处理、图数据分析和可视化技术的结合，具有重要的跨学科研究价值。

二、研究目标

本项目旨在通过Python技术构建中华古诗词的知识图谱，并通过数据可视化工具对图谱进行展示，具体目标包括：

**古诗词知识提取与分析**：利用自然语言处理技术，自动化提取古诗词中的相关实体，如诗人、诗词、地名、人物、事件等，并构建知识图谱的基本结构。
**知识图谱构建**：根据提取出的信息，构建一个包含诗人、作品、主题、意象等节点和它们之间关系的知识图谱。
**可视化展示**：利用图形化工具（如NetworkX、Gephi、Plotly等）将知识图谱可视化，帮助用户直观理解古诗词中的各种联系。
**交互式功能设计**：为用户提供交互式界面，允许用户查询诗词、浏览知识图谱、了解诗人及其作品背景等信息。

三、研究内容与方法

3.1 数据收集与处理

**数据来源**：主要从公开的古诗词数据库（如《唐诗三百首》、古诗文网等）中收集古诗词数据。数据将包括诗歌内容、作者、创作时间、背景等信息。
**数据清洗与预处理**：对收集到的数据进行去重、标准化处理，确保数据的准确性与完整性。

3.2 知识图谱构建

**实体识别**：利用自然语言处理技术（如结巴分词、spaCy等）对古诗词文本进行实体识别，提取出诗人、地名、历史事件等信息。
**关系抽取**：通过依存句法分析等技术，挖掘诗词中的关系，如"诗人创作了某诗"，"某地与某诗相关"等。
**知识图谱建模**：使用RDF（资源描述框架）等技术构建图谱模型，设计节点和边的类型及属性，保证图谱的可扩展性与可查询性。

3.3 数据可视化

**图谱可视化**：使用Python中的可视化工具（如NetworkX、Matplotlib、Plotly等）将构建好的知识图谱进行可视化，采用力导向布局、圆形布局等方式展示不同节点和关系。
**交互式可视化**：利用Plotly等支持交互的可视化库，为用户提供图谱的放大、缩小、查看节点属性等功能。
**多维度展示**：根据需要设计不同的可视化视图，例如按诗人、朝代、地域等维度展示不同的子图。