CADAL中国文学编年史系统的语义化构建的开题报告

CADAL中国文学编年史系统的语义化构建的开题报告一、研究背景与意义CADAL中国文学编年史是一个全面收录中国文学作品的数字化图书馆，目前已收录了超过20万册中外文学著作。其中，中国文学经典作品亦得到广泛收录，展现了中华文化精髓。然而，在众多的文学作品中，往往难以从中发现不同时期、不同流派等的文学发展脉络。因此，如何将这些作品按照一定的时间、地域、流派等进行分类，以及如何构建一个合理的知识图谱以展示中华文学的发展历程，是一个备受关注的问题。为了解决这一问题，基于信息技术的语义化方法成为了一个较为成熟的解决方案。该方法将文本的语义特征进行提取，并将之与知识库进行关联，从而构建一个知识图谱，方便用户在其中查找相关信息。在现有的文学知识图谱中，大多数都是针对特定作品或作家的，且以西方文学为主，较少关注中国文学的。因此，建立适用于中国文学的语义化知识图谱，对于中华文化的研究和传承具有重要的意义。二、研究内容与目标本研究旨在构建CADAL中国文学编年史的语义化知识图谱，以实现对文学作品的自动化分类，并展示中华文学发展脉络。研究内容主要包括以下几个方面：1.设计合理的知识图谱结构：本研究将以时间、地域、流派等为主要维度设计知识图谱结构，以反映中国文学的发展历程。2.文本语义化集成：通过自然语言处理技术，提取文本的语义特征，并将之封装为知识库中的实体。3.知识库构建：将相关实体之间的语义关系建立在知识库中，以构建知识图谱。4.知识图谱可视化：将知识图谱以可视化的形式呈现给用户，方便用户快速查找相关信息。最终的目标是实现一个全面、易用、高效的CADAL中国文学编年史知识图谱系统，并且能够不断迭代完善，以满足用户需求。三、研究方法与技术路线1.数据采集与处理：收集并处理CADAL数字化图书馆中的文学作品相关数据，包括作品的元信息、全文以及相关图片等。2.文本特征提取：利用自然语言处理技术，对文学作品进行分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等过程，提取文本的语义特征。3.知识库构建：将实体与关系建立在知识库中，以构建知识图谱。采用图数据库Neo4j来实现知识库构建。4.知识图谱可视化：利用Web开发技术，将知识图谱以图表、列表等形式进行展示。四、预期成果本研究预期实现以下几个方面的成果：1.CADAL中国文学编年史的语义化知识图谱模型构建：实现一个CADAL中国文学编年史的语义化知识图谱模型，以反映中国文学的发展历程。2.中文自然语言处理系统：实现一个中文自然语言处理系统来分析文学作品的语义特征。3.基于Neo4j的知识库构建：基于图数据库Neo4j实现知识库的构建与维护。4.可视化展示：将知识图谱以可视化的形式展示，方便用户浏览、搜索、分析。五、研究计划和进度1.阶段一（2019.6-2020.6）：数据采集与处理。完成CADAL数据库的数据获取和预处理，包括文本数据的清洗、去重、规范化等过程。2.阶段二（2020.6-2021.3）：文本特征提取。利用中文自然语言处理技术，提取文本的语义特征。包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。3.阶段三（2021.3-2022.6）：知识库构建。将实体与关系建立在知识库中，以构建知识图谱。采用图数据库Neo4j来实现知识库构建，并对数据进行优化处理。4.阶段四（2022.6-2023.6）：知识图谱可视化。利用Web开发技术，将知识图谱以图表、列表等形式进行展示，并进行用户交互设计和测试。5.阶段五（2023.6-2023.9）：系统集成和测试。将不同模块集成到一个完整的系统中，并进行测试和优化。六、参考文献1.李航,机器学习.北京:清华大