计算机毕业设计Django+Vue.js知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Django+Vue.js知识图谱中华古诗词可视化、古诗词情感分析、古诗词智能问答系统、AI大模型自动写诗》开题报告

一、研究背景与意义

（一）研究背景

中华古诗词的文化价值：中华古诗词承载着丰富的历史文化信息，蕴含着深厚的情感内涵和审美价值。然而，随着时代变迁，古诗词的传播和传承面临挑战，传统的教学方式难以满足现代人的学习需求。
技术发展现状：
- 知识图谱技术：在知识表示、推理和可视化方面具有优势，能够清晰展示古诗词及其相关元素之间的关系。
- 情感分析技术：自然语言处理技术的发展，使得对古诗词情感进行自动分析成为可能。
- 智能问答系统：基于深度学习等技术，能够为用户提供个性化的古诗词学习服务。
- AI大模型：如文心一言等，具备强大的语言生成能力，为自动写诗提供了技术支持。

（二）研究意义

文化传承：通过现代技术手段，创新古诗词的传播和传承方式，让更多人领略古诗词的魅力。
教育研究：为古诗词教学提供新的工具和方法，提高教学效果和学生的学习兴趣。
技术发展：将知识图谱、情感分析、智能问答和AI大模型等技术应用于古诗词领域，拓展技术的应用场景。

二、研究目标与内容

（一）研究目标

构建一个基于Django和Vue.js的中华古诗词知识图谱可视化系统。
实现古诗词情感分析功能，准确识别古诗词中蕴含的情感。
开发古诗词智能问答系统，为用户提供个性化的学习服务。
利用AI大模型实现自动写诗功能，生成符合中华古诗词风格的诗句。

（二）研究内容

知识图谱构建：
- 收集、整理中华古诗词及其相关元素（如诗人、朝代、意象等）的数据。
- 利用知识图谱构建技术，建立古诗词知识图谱，展示古诗词及其相关元素之间的关系。
可视化展示：
- 基于Django和Vue.js框架，结合Echarts等可视化库，实现知识图谱的可视化展示。
- 提供交互功能，如节点搜索、关系查询等，方便用户浏览和探索古诗词知识。
情感分析：
- 研究古诗词情感分析算法，利用自然语言处理技术，对古诗词进行情感分类和情感强度分析。
- 构建情感分析模型，对古诗词进行自动情感标注。
智能问答系统：
- 建立古诗词知识库，包含古诗词原文、注释、赏析等内容。
- 开发智能问答系统，能够理解用户提出的古诗词相关问题，并从知识库中检索出相关信息，生成准确的答案。
自动写诗：
- 利用AI大模型，如文心一言等，训练自动写诗模型。
- 通过输入提示词，如诗词主题、风格等，生成符合中华古诗词风格的诗句。

三、技术路线

（一）系统架构

前端：使用Vue.js框架，结合Echarts等可视化库，实现知识图谱的可视化展示和用户交互界面。
后端：使用Django框架，提供API服务，处理数据请求和业务逻辑。
数据库：选择合适的数据库，如MySQL、MongoDB等，存储古诗词知识图谱数据、用户数据等。
AI大模型：集成文心一言等AI大模型，实现自动写诗功能。

（二）关键技术

知识图谱构建技术：利用Neo4j等图数据库，构建古诗词知识图谱。
可视化技术：使用Echarts等可视化库，实现知识图谱的交互式可视化。
情感分析技术：利用自然语言处理技术，如BERT、GPT等，构建古诗词情感分析模型。
智能问答技术：基于深度学习技术，如Seq2Seq、Transformer等，构建古诗词智能问答系统。
AI大模型集成技术：利用文心一言等AI大模型的API接口，实现自动写诗功能。

四、预期成果

知识图谱系统：构建一个包含丰富古诗词知识的知识图谱，并实现可视化展示和交互功能。
情感分析模型：训练一个能够准确识别古诗词情感的模型，并对古诗词进行自动情感标注。
智能问答系统：开发一个能够理解用户问题并生成准确答案的古诗词智能问答系统。
自动写诗系统：利用AI大模型，实现一个能够生成符合中华古诗词风格诗句的系统。

五、可行性分析

（一）技术可行性

知识图谱构建和可视化：已有成熟的构建和可视化技术，如Neo4j、Echarts等，能够满足需求。
情感分析：自然语言处理技术的发展，为古诗词情感分析提供了技术支持。
智能问答系统：基于深度学习的智能问答技术已经广泛应用于各个领域，具备可行性。
自动写诗：AI大模型在文本生成方面表现出色，能够实现自动写诗功能。

（二）数据可行性

古诗词数据：存在大量的古诗词数据集，如《全唐诗》、《宋词三百首》等，为知识图谱构建和情感分析提供数据支持。
用户数据：通过用户交互和反馈，可以不断收集和完善用户数据，优化智能问答和自动写诗系统。

（三）研究团队可行性

研究团队具备计算机科学、汉语言文学等多学科背景，能够协同开展研究工作，具备完成该项目的能力。

六、研究计划

文献调研与需求分析（第1-2个月）：
- 调研知识图谱构建、可视化、情感分析、智能问答和自动写诗的相关技术和研究现状。
- 分析用户需求，明确系统功能和性能指标。
技术选型与系统设计（第3个月）：
- 选择合适的技术栈，如Django、Vue.js、Echarts、BERT、GPT、文心一言等。
- 设计系统架构，包括前端、后端、数据库和AI大模型集成等部分。
知识图谱构建与可视化实现（第4-6个月）：
- 收集、整理古诗词数据，构建古诗词知识图谱。
- 利用Echarts等可视化库，实现知识图谱的可视化展示和交互功能。
情感分析模型训练与实现（第7-9个月）：
- 研究古诗词情感分析算法，构建情感分析模型。
- 对古诗词进行自动情感标注，并与人工标注结果进行对比，优化模型性能。
智能问答系统开发（第10-12个月）：
- 建立古诗词知识库，开发智能问答系统。
- 测试问答系统的性能，如准确率、响应时间等，并进行优化。
自动写诗系统实现（第13-15个月）：
- 集成文心一言等AI大模型，实现自动写诗功能。
- 测试自动写诗系统的性能，如生成诗句的质量、风格一致性等，并进行优化。
系统整合与测试（第16个月）：
- 将知识图谱可视化、情感分析、智能问答和自动写诗等功能整合到一个系统中。
- 进行系统测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等，确保系统稳定、高效、易用。
项目总结与论文撰写（第17-18个月）：
- 总结项目研究成果，撰写开题报告和学术论文。
- 准备项目验收和成果展示。