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计算机毕业设计Python+Neo4j中华古诗词可视化古诗词智能问答系统古诗词数据分析古诗词情感分析 PyTorch Tensorflow LSTM

article 2024/11/13 19:16:38

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介绍

Python+Neo4j实现的古诗词知识图谱与问答系统的设计与实现

摘要

本文旨在介绍如何利用Python和Neo4j数据库构建一个古诗词知识图谱与问答系统。该系统能够展示诗人与诗作之间的关联，并通过智能问答系统快速回答用户关于古诗词的问题。该系统不仅可以作为学习和研究古诗词的工具，还可以作为展示Neo4j和Python结合应用的案例。

引言

古诗词是中国传统文化的重要组成部分，具有深厚的历史和文化底蕴。然而，随着信息时代的到来，如何高效、便捷地获取古诗词相关知识成为了一个挑战。因此，本文设计并实现了一个基于Python和Neo4j的古诗词知识图谱与问答系统，该系统能够展示诗人与诗作之间的关联，并提供智能问答功能，帮助用户快速获取所需信息。

系统设计

数据来源与处理

本系统所需的古诗词数据来源于多个公开数据库和网站，包括诗人信息、诗作内容、译文、注释、赏析等。数据通过Python爬虫技术进行抓取，并进行清洗和格式化处理，最终存储到Neo4j数据库中。

技术架构

本系统采用前后端分离的技术架构。前端使用HTML、CSS、JavaScript进行页面展示和交互，后端使用Django框架进行业务逻辑处理，并通过Py2neo库与Neo4j数据库进行交互。

数据库设计

本系统使用Neo4j图数据库存储古诗词知识图谱。图谱中的节点包括诗人、诗作、朝代、类别等，边表示节点之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代等。

系统实现

数据导入与存储

首先，将清洗后的古诗词数据通过Python脚本导入到Neo4j数据库中。导入过程中，使用Cypher查询语言创建节点和边，构建完整的古诗词知识图谱。

知识图谱展示

前端使用Echarts进行数据可视化，展示诗人与诗作之间的关联。用户可以通过点击节点或边，查看相关诗人或诗作的信息。

智能问答系统

智能问答系统使用自然语言处理技术对用户输入的问题进行分词和词性分析，然后通过Cypher查询语言在Neo4j数据库中查找相关信息，并返回给用户。系统支持多种类型的问题，如诗人作品查询、诗作创作时间查询等。

多数据库支持

本系统不仅支持Neo4j数据库存储知识图谱数据，还支持SQLite数据库存储用户数据。用户可以根据需要自定义切换数据库。

系统测试与优化

测试方法

本系统通过单元测试、集成测试和性能测试等方法进行测试。单元测试针对每个模块的功能进行测试，集成测试测试模块之间的交互，性能测试测试系统的响应速度和稳定性。

优化措施

根据测试结果，对系统进行了以下优化措施：

优化数据库查询语句，提高查询效率；
对前端页面进行代码优化，提高页面加载速度；
增加缓存机制，减少数据库访问次数。

结论

本文设计并实现了一个基于Python和Neo4j的古诗词知识图谱与问答系统。该系统能够展示诗人与诗作之间的关联，并提供智能问答功能，帮助用户快速获取所需信息。通过测试与优化，系统具有较高的稳定性和响应速度。该系统不仅可以作为学习和研究古诗词的工具，还可以作为展示Neo4j和Python结合应用的案例。未来，我们将进一步优化系统功能，提高用户体验。