计算机毕业设计Django+Vue.js中华古诗词知识图谱可视化古诗词智能问答系统古诗词数据分析古诗词情感分析模型自然语言处理NLP 机器学习深度学习

最新推荐文章于 2025-12-21 12:44:31 发布

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#课程设计 #知识图谱 #自然语言处理 #hadoop #大数据 #hive #机器学习

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介绍资料

以下是一份关于《Django+Vue.js中华古诗词知识图谱可视化与古诗词智能问答系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、进度安排及考核标准等内容，供参考：

任务书

项目名称：Django+Vue.js中华古诗词知识图谱可视化与古诗词智能问答系统

一、任务背景

中华古诗词是中华文化的重要载体，但传统学习方式存在信息碎片化、检索效率低等问题。本项目旨在结合知识图谱技术（Knowledge Graph）与现代Web开发框架（Django+Vue.js），构建一个集诗词知识关联分析、可视化展示与智能问答于一体的交互式平台，提升古诗词学习与研究的效率与趣味性。

二、任务目标

知识图谱构建：完成中华古诗词（唐宋为主）知识图谱的构建，涵盖诗词、作者、朝代、意象等实体及关联关系。
可视化平台开发：基于Vue.js实现知识图谱的动态可视化展示，支持用户交互探索（如节点展开、路径搜索）。
智能问答系统：基于Django后端开发智能问答模块，支持自然语言查询（如“王维描写山水的诗有哪些？”），问答准确率不低于70%。
系统集成与测试：完成前后端集成，确保系统稳定性与响应速度（API平均响应时间≤500ms）。

三、任务分解与分工

任务模块	具体内容	负责人	起止时间
1. 数据采集与预处理	- 从公开数据集（如“全唐诗”“全宋词”）及网络爬虫获取诗词文本与元数据。 - 数据清洗（去重、格式标准化）。	张三	第1-2周
2. 知识图谱构建	- 使用NLP技术（命名实体识别、关系抽取）提取诗词、作者、朝代等实体及关系。 - 基于Neo4j图数据库存储结构化知识。	李四	第3-5周
3. 后端API开发	- 基于Django开发RESTful API，实现知识图谱查询（如按作者检索诗词）。 - 集成NLP模型（BERT微调）处理问答逻辑。	王五	第6-9周
4. 前端可视化开发	- 使用Vue.js构建响应式界面，集成ECharts/D3.js实现知识图谱可视化（力导向图、时间轴）。 - 设计交互功能（节点点击、关键词高亮）。	赵六	第7-10周
5. 智能问答模块	- 规则引擎开发：基于关键词与图谱路径匹配的简单问答。 - 深度学习模型：微调BERT处理复杂语义问题（如诗词意境分析）。	钱七	第8-12周
6. 系统集成与测试	- 前后端联调，优化API接口性能。 - 功能测试（问答准确率、可视化渲染速度）、压力测试（并发用户数≥100）。	全体成员	第13-14周
7. 文档撰写与答辩	- 完成系统使用说明书、技术报告、演示PPT。 - 准备项目答辩材料。	全体成员	第15周

四、技术路线

后端技术栈：
- 框架：Django 4.0 + Django REST Framework
- 数据库：Neo4j（知识图谱存储） + MySQL（用户数据存储）
- NLP模型：BERT-base-chinese（微调） + CRF（命名实体识别）
前端技术栈：
- 框架：Vue.js 3.0 + Vuex（状态管理） + Vue Router（路由）
- 可视化库：ECharts 5.0 + D3.js
- UI组件库：Element Plus
开发流程：
mermaid

graph LR
A[数据采集] --> B[知识抽取]
B --> C[Neo4j存储]
C --> D[Django API开发]
D --> E[Vue.js前端开发]
E --> F[系统集成]
F --> G[测试与优化]

五、考核标准

知识图谱质量：
- 实体覆盖率：诗词、作者、朝代等核心实体覆盖率≥90%。
- 关系准确性：实体间关系抽取准确率≥85%（人工抽检）。
系统功能完整性：
- 可视化功能：支持至少3种图谱展示模式（如力导向图、树状图）。
- 问答功能：简单问题（规则引擎）回答准确率≥80%，复杂问题（BERT模型）准确率≥70%。
性能指标：
- API响应时间：平均≤500ms，最大≤1s（100并发用户下）。
- 页面加载时间：首屏渲染≤2s（Chrome DevTools测试）。
文档规范性：
- 提交技术报告、用户手册、测试报告等文档，格式符合学校要求。

六、预期成果

系统平台：部署可公开访问的Web应用（域名待定），支持用户注册、诗词检索、图谱可视化与智能问答。
知识图谱数据集：开放结构化古诗词知识图谱数据（Neo4j导出格式）。
学术论文：撰写1篇中文核心期刊论文或国际会议论文（EI检索）。
软件著作权：申请1项基于Django+Vue.js的古诗词知识图谱系统软件著作权。

七、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量问题	原始诗词数据存在缺失或错误。	增加人工校验环节，使用多数据源交叉验证。
NLP模型性能不足	BERT微调后问答准确率低于预期。	引入领域适配技术（如继续预训练），结合规则引擎兜底。
前端渲染性能瓶颈	知识图谱节点过多导致页面卡顿。	实现虚拟滚动（Virtual Scrolling）与分页加载。

八、任务书审批意见

指导教师意见：
（签名）________________ 日期：________________

学院审核意见：
（盖章）________________ 日期：________________

备注：

本任务书需经指导教师与学院审核通过后执行。
任务进度可根据实际开发情况动态调整，但需提前报备指导教师。
每周需提交周报，汇报任务进展与问题。

运行截图

项目案例

优势

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