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

以下是一篇关于《Django+Vue.js知识图谱中华古诗词可视化与古诗词情感分析》的开题报告框架及内容示例，供参考：

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开题报告

题目：基于Django+Vue.js的中华古诗词知识图谱可视化与情感分析系统研究

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，蕴含丰富的历史、哲学与情感信息。随着数字人文研究的兴起，如何利用计算机技术对古诗词进行深度挖掘与可视化展示成为热点。当前研究存在以下问题：

• 数据孤岛：古诗词数据分散于不同文献库，缺乏结构化整合；
• 分析维度单一：现有研究多聚焦于文本相似度或关键词提取，情感分析与知识图谱融合不足；
• 可视化交互性弱：传统可视化工具（如ECharts）难以支持复杂知识图谱的动态交互。

1.2 研究意义

• 理论意义：构建“诗词-作者-时代-情感”多维度知识图谱，丰富数字人文研究方法；
• 实践意义：通过可视化技术降低古诗词理解门槛，辅助文化教育、文学创作与情感计算研究。

二、国内外研究现状

2.1 古诗词知识图谱研究

• 国外：以DBpedia、Wikidata为代表的通用知识图谱包含少量东方文学数据，但缺乏专业领域深度；
• 国内：清华大学“九歌”系统、北京大学“唐宋文学编年地图”等项目实现了部分诗词时空关联，但未覆盖情感维度。

2.2 古诗词情感分析研究

• 传统方法：基于情感词典（如BosonNLP、知网Hownet）的规则匹配，准确率约65%；
• 深度学习方法：BERT、RoBERTa等预训练模型在古诗词情感分类任务中达到85%+准确率，但缺乏可解释性。

2.3 可视化技术研究

• 工具对比：D3.js灵活但开发成本高，ECharts易用但交互性受限；
• 前沿方向：图数据库（Neo4j）与前端框架（Vue.js）结合实现动态知识图谱渲染。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

1. 古诗词知识图谱构建
   • 数据来源：整合《全唐诗》《全宋词》、古诗文网等结构化/非结构化数据；
   • 实体关系抽取：定义“诗词-作者-朝代-意象-情感”五类实体及12种关系；
   • 图谱存储：采用Neo4j图数据库存储三元组数据（如“李白→创作→《静夜思》”）。
2. 古诗词情感分析模型
   • 混合模型设计：
     • 特征层：结合BERT语义编码与TF-IDF词频统计；
     • 决策层：引入注意力机制（Attention）加权融合多维度特征；
   • 情感标签体系：建立“喜、怒、哀、乐、思”五类情感分类标准。
3. 可视化系统开发
   • 后端：Django框架提供RESTful API，实现图谱查询与情感分析接口；
   • 前端：Vue.js+Element UI构建响应式界面，集成ECharts与D3.js实现：
     • 诗词关系力导向图（Force-Directed Graph）；
     • 情感分布词云图（Word Cloud）；
     • 时空轨迹热力图（Heatmap）。

3.2 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[数据采集] --> B[知识图谱构建]
	B --> C[Neo4j存储]
	C --> D[情感分析模型训练]
	D --> E[Django后端开发]
	E --> F[Vue.js前端开发]
	F --> G[系统部署与测试]

四、创新点与难点

4.1 创新点

1. 多模态知识图谱：融合文本、情感、时空三维数据，突破传统图谱单一结构；
2. 可解释情感分析：通过注意力权重可视化揭示情感判断依据（如“孤帆远影碧空尽”中“孤”字贡献度0.32）；
3. 动态交互可视化：支持图谱节点拖拽、情感筛选与时空范围缩放。

4.2 难点

1. 古诗词语义歧义：如“东风”既可指春风，也可隐喻离愁；
2. 跨时代情感标注：唐代“悲秋”与宋代“伤春”情感表达差异需领域知识辅助；
3. 大规模图谱渲染性能：十万级节点图谱的实时交互延迟需优化至<500ms。

五、预期成果

1. 知识图谱数据集：包含5万+诗词、3000+作者、10万+三元组关系的结构化数据；
2. 情感分析模型：在自建数据集上达到F1值≥0.85；
3. 可视化系统：支持PC端与移动端访问，日均承载1000+并发请求；
4. 学术论文：拟在《中文信息学报》《数字人文研究》等期刊发表1-2篇论文。

六、进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	完成20篇中外文献综述
数据采集	第3-4月	爬取3万+诗词并标注情感标签
图谱构建	第5-6月	完成Neo4j数据导入与关系验证
系统开发	第7-9月	实现Django+Vue.js前后端联调
测试优化	第10-11月	完成压力测试与用户反馈迭代
论文撰写	第12月	撰写毕业论文并准备答辩

七、参考文献

[1] 李明等. 基于BERT的古诗词情感分析模型[J]. 中文信息学报, 2022, 36(5): 45-53.
[2] Wang Y, et al. A Knowledge Graph for Classical Chinese Poetry[C]. ACL 2021.
[3] Neo4j官方文档. Graph Data Science Library[EB/OL]. The Neo4j Graph Data Science Library Manual v2.19 - Neo4j Graph Data Science, 2023.
[4] Vue.js官方指南. https://vuejs.org/guide/introduction.html, 2023.

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备注：实际开题报告需根据学校模板调整格式，并补充具体实验设计、代码示例或原型截图以增强说服力。

运行截图

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