文学作品角色关系抽取及可视化的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
文学作品作为人类文化的重要载体，蕴含着丰富的社会关系和情感信息。

对文学作品中人物关系进行深入挖掘和分析，有助于更好地理解作品内涵、人物性格和故事情节发展，同时对于文化传承、知识发现等方面也具有重要的意义。

本选题旨在探究如何利用自然语言处理、知识图谱和数据可视化等技术，自动抽取和分析文学作品中的人物关系，并以可视化的方式进行展示，以期为文学研究、教育教学和文化传播提供新的视角和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
近年来，随着自然语言处理技术的快速发展，关系抽取成为了自然语言处理领域的研究热点，其在文本分析、知识获取等方面展现出巨大的应用潜力。

与此同时，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，也受到了学术界和工业界的广泛关注，并被应用于语义搜索、问答系统等领域。

##国内研究现状国内学者在关系抽取方面取得了一定的成果，特别是在新闻文本、医疗文本等领域，提出了一些基于深度学习的关系抽取模型，并在公开数据集上取得了较好的效果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.构建面向文学作品的角色关系抽取模型：针对文学作品文本的特点，研究和设计高效的角色实体识别和关系分类算法。

构建面向文学作品的角色关系抽取模型，实现对文学作品中人物关系的自动识别和抽取。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.准备阶段：完成文献调研，了解国内外研究现状，确定研究方向和研究内容。

学习和掌握相关理论知识，包括自然语言处理、关系抽取、知识图谱、数据可视化等。

收集和整理相关数据资源，包括文学作品文本、人物关系标注数据等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向文学作品文本的角色关系抽取模型：针对文学作品文本的特点，研究和设计高效的角色实体识别和关系分类算法，构建面向文学作品的角色关系抽取模型，以期提高关系抽取的准确率和召回率。

2.文学作品角色关系可视化方法：探索将抽取的人物关系信息进行结构化表示，并研究合适的可视化方法，以直观、清晰的方式展示人物关系网络，帮助用户更好地理解作品内容和人物关系，为文学作品分析提供新的视角。

3.文学作品角色关系分析系统：开发集角色关系抽取、可视化分析、查询检索等功能于一体的系统平台，为文学研究者、教育工作者以及普通读者提供便捷的分析工具，促进文学作品的数字化和知识化，推动人工智能技术在文学领域的应用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈佳俊,李寿山,陈华均.面向中文医疗文本的事件知识抽取方法[j].计算机科学,2021,48(12):192-200.

2.刘知远,孙茂松,林衍凯,等.知识图谱发展报告[m].北京:科学出版社,2020.

3.冯冲,任洁.知识图谱技术综述[j].电子科技,2020,33(01):26-32.