知识图谱赋能古诗词问答系统

在大力倡导“文化自信”的时代背景下，中国古典诗词作为中华优秀传统文化的重要组成部分，正以其独特的艺术魅力和深厚的历史底蕴，吸引着越来越多人的关注和学习。然而，传统的古诗词学习方式往往受限于纸质书籍和搜索引擎，难以提供高效、精准的问答服务。为此，我们提出了一种基于知识图谱的古诗词问答系统，旨在为广大古诗词爱好者提供更加便捷、智能的学习途径。

一、系统背景与意义

古诗词是中华民族文化遗产中的瑰宝，它不仅是语言文字学习的宝库，更是人文教育的重要资源。然而，在数字化时代，如何更好地传承和弘扬这份文化遗产，让古诗词文化焕发新的生机与活力，成为了一个亟待解决的问题。基于知识图谱的问答系统，凭借其强大的信息组织和检索能力，为解决这一问题提供了新的思路和方法。

二、系统架构与模块功能

本系统主要由系统处理模块、古诗词知识图谱模块、问答交互模块、问句解析模块和答案生成模块五大模块组成。

1. 系统处理模块：基于Web微框架Flask构建，负责整个系统的数据流控制、I/O控制以及模块之间的交互。它如同系统的“大脑”，确保各模块之间能够协同工作，实现用户请求的流畅处理。

2. 古诗词知识图谱模块：该模块利用Python网络爬虫技术从各大古诗词网站获取原始数据，通过实体抽取、关系抽取等技术构建古诗词领域的知识图谱，并将其存储于图数据库Neo4j中。知识图谱以结构化的形式描述了古诗词中的人物、事件、作品等实体及其关系，为问答系统提供了丰富的知识库。

3. 问答交互模块：用户通过前端界面输入问题，系统将其传递给问答交互模块。该模块负责接收用户输入，并将其传递给后续的问句解析模块进行处理。

4. 问句解析模块：该模块首先对用户输入的问句进行分词处理，然后利用FastText意图识别与问句分类模型识别问句的意图和分类标签。接着，采用BERT模型实现命名实体识别（NER），提取出问句中的关键实体。这些处理结果为后续的答案生成提供了基础。

5. 答案生成模块：结合问句的意图、分类标签和命名实体，答案生成模块将命名实体填充到Cypher语句中，从Neo4j知识图谱中检索相关知识。最后，根据检索结果生成初步答案，并进行话术包装后返回给用户。

三、技术实现与细节

1. 数据获取与处理：使用Python网络爬虫技术从各大古诗词网站爬取数据，包括诗词原文、作者信息、创作背景等。然后，对数据进行清洗和预处理，为知识图谱的构建提供高质量的输入。

2. 知识图谱构建：利用Neo4j图数据库构建古诗词领域的知识图谱。通过定义实体和关系类型，将爬取的数据导入Neo4j中，形成结构化的知识库。

3. 自然语言处理：采用Jieba分词工具对问句进行分词处理，提高分析速度和准确率。同时，利用FastText和BERT模型实现意图识别、问句分类和命名实体识别等任务。

4. 前后端交互：前端采用HTML、CSS、JavaScript等技术构建用户界面，后端使用Flask框架实现与Neo4j数据库的交互。通过前后端数据的交互和传输，实现用户请求的响应和处理。

四、应用案例与效果展示

以用户输入“请问著名诗人李白诞生于哪个朝代？”为例，系统能够迅速识别出问句的意图和关键实体“李白”和“朝代”。然后，从Neo4j知识图谱中检索出李白的相关信息，包括其诞生朝代“唐代”。最后，将检索结果以自然语言的形式返回给用户，实现精准的问答服务。

五、产品关联：千帆大模型开发与服务平台

在构建基于知识图谱的古诗词问答系统的过程中，千帆大模型开发与服务平台提供了强大的技术支持。该平台支持多种AI模型的训练和部署，包括自然语言处理、知识图谱等。利用千帆大模型开发与服务平台，我们可以更加高效地构建和优化古诗词问答系统，提升系统的性能和准确性。同时，该平台还提供了丰富的数据资源和开发工具，为系统的开发和维护提供了极大的便利。

六、总结与展望

基于知识图谱的古诗词问答系统不仅提高了古诗词学习的互动性和趣味性，还为用户提供了一个高效便捷的知识管理平台。未来，我们将继续优化和完善系统功能，拓展知识图谱的应用领域，为更多领域的知识问答提供智能化解决方案。同时，我们也将积极探索AI技术在文化传承和创新中的应用，为中华优秀传统文化的传承和发展贡献更多力量。

通过构建基于知识图谱的古诗词问答系统，我们成功地将AI技术与古诗词文化相结合，为古诗词爱好者提供了一个全新的学习途径。这一项目的实施不仅有助于提升用户的古诗词学习体验，还为AI技术在文化传承中的应用提供了新的思路和启示。