计算机毕业设计对标硕论Django+大模型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

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介绍资料

以下是为《Django+大模型中华古诗词知识图谱可视化与智能问答系统》设计的任务书模板，涵盖技术架构、功能模块、任务分解及实施计划：

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任务书：基于Django与大模型的中华古诗词智能分析系统

一、项目背景

1. 文化价值
   • 中华古诗词是传统文化瑰宝，但现有数字资源分散（如诗词网站、学术数据库），缺乏系统性关联与智能化检索。
   • 用户需求从“关键词搜索”向“语义理解”“知识推理”升级（如“李白的诗中哪些提到月亮？”）。
2. 技术机遇
   • 知识图谱：构建“诗人-作品-意象-朝代”多维度关联网络，支持复杂语义查询。
   • 大模型能力：利用LLM（如Qwen、DeepSeek）解析自然语言问题，结合图谱生成精准回答。
   • 可视化交互：Django快速搭建Web平台，集成D3.js/ECharts实现动态图谱展示。
3. 项目意义
   打造集“知识存储、语义检索、智能问答、可视化分析”于一体的古诗词文化传承工具，助力教育与研究。

二、项目目标

1. 核心功能

• 知识图谱构建
  • 输入：结构化数据（诗人信息、诗词文本、注释）与非结构化数据（学术文献、网络解析）。
  • 输出：包含5类实体（诗人、诗词、朝代、意象、地点）和8类关系（创作于、提及、属于、风格相似）的图谱。
• 智能问答
  • 输入：自然语言问题（如“苏轼和辛弃疾的豪放词有哪些异同？”）。
  • 输出：基于图谱的回答，附诗词原文、创作背景及对比分析。
• 可视化分析
  • 提供3种视图：诗人关系网络图、诗词意象词云、朝代诗词数量时间轴。

2. 性能指标

• 图谱规模：覆盖10,000+首诗词、2,000+位诗人、500+个核心意象。
• 问答精度：复杂问题（多跳推理）回答准确率≥85%，简单问题（单实体查询）准确率≥95%。
• 响应速度：90%请求在1.5秒内返回结果（含图谱渲染）。

三、技术方案

1. 系统架构

mermaid

	graph TD
	A[数据源] --> B[知识抽取模块]
	B --> C[Neo4j图数据库]
	C --> D[Django Web服务]
	D --> E[大模型问答引擎]
	D --> F[D3.js可视化]
	E --> G[用户交互]

2. 关键技术模块

模块	技术选型	功能描述
知识抽取	Python + SpaCy + 规则引擎	从文本中识别实体（如“李白”）与关系（如“《静夜思》-创作于-唐朝”）
图谱存储	Neo4j Cypher	存储诗人、诗词、意象等节点及关系，支持高效图查询
大模型集成	Qwen-7B/DeepSeek-R1	解析用户问题意图，生成Cypher查询语句或直接调用图谱API
Web服务	Django + RESTful API	提供问答接口、图谱数据查询、用户管理（如收藏诗词）
可视化	D3.js + ECharts	动态渲染关系网络、词云、时间轴，支持缩放与点击交互

3. 大模型与图谱协同流程

1. 用户提问（如“王维的山水诗中常出现哪些意象？”）→ 大模型解析为结构化查询：

   json

   	{
   	"task_type": "意象分析",
   	"poet": "王维",
   	"genre": "山水诗",
   	"limit": 5
   	}

2. 系统响应：
   • 调用Neo4j查询意象高频词 → 大模型生成回答：
     “王维山水诗中高频意象包括‘空山’（出现12次）、‘明月’（9次）、‘青松’（7次），体现其‘诗中有画’的禅意风格。”

四、任务分解与里程碑

阶段1：数据层建设（4周）

• 任务1.1：数据收集与清洗
  • 爬取《全唐诗》《全宋词》等开源数据集，整合诗词文本、注释、诗人生平。
  • 使用OpenRefine去除重复数据，标准化朝代名称（如“唐”→“唐朝”）。
• 任务1.2：知识抽取与图谱构建
  • 开发SpaCy规则模型，识别诗词中的诗人、意象、地点实体。
  • 编写Cypher脚本，批量导入Neo4j（示例）：

    cypher

    	CREATE (p:Poet {name: '李白', dynasty: '唐朝'})
    	CREATE (poem:Poem {title: '静夜思', content: '床前明月光...'})
    	CREATE (p)-[:WROTE]->(poem)

• 任务1.3：图谱质量验证
  • 随机抽样100首诗词，人工检查实体识别准确率（目标≥90%）。

阶段2：大模型微调与问答引擎开发（3周）

• 任务2.1：微调LLM理解古诗词语义
  • 在“古诗词问答对”数据集上微调Qwen-7B，强化对意象、典故的解析能力。
  • 示例训练数据：

    json

    	{
    	"input": "‘春风又绿江南岸’中的‘绿’字好在哪里？",
    	"output": "‘绿’字动态化描写春色，兼具视觉与生机感，比‘到’‘过’更生动。"
    	}

• 任务2.2：开发问答路由逻辑
  • 区分事实性问题（查询图谱，如“李清照的丈夫是谁？”）与分析性问题（调用LLM，如“比较柳永与秦观的词风”）。
• 任务2.3：实现回答可解释性
  • 在回答中标注数据来源（如“根据《宋史》记载…”或“基于图谱中50首词的统计分析”）。

阶段3：Web平台开发（3周）

• 任务3.1：Django后台搭建
  • 设计数据库模型（用户、诗词收藏、问答日志），配置Django Admin管理界面。
• 任务3.2：开发RESTful API
  • 封装图谱查询接口（如/api/poet/李白/poems）与问答接口（/api/ask）。
• 任务3.3：集成可视化组件
  • 使用D3.js实现诗人关系力导向图，支持点击节点查看诗词详情。
  • 使用ECharts生成朝代诗词数量堆叠柱状图。

阶段4：系统测试与优化（2周）

• 任务4.1：功能测试
  • 模拟100个用户提问，验证问答准确率与图谱渲染正确性。
• 任务4.2：性能优化
  • 对Neo4j查询添加索引（如CREATE INDEX ON :Poem(title)），减少响应时间。
  • 使用Django缓存（Redis）存储高频问答结果。
• 任务4.3：部署上线
  • 部署至腾讯云CVM，配置Nginx反向代理与HTTPS证书。

五、资源与风险评估

1. 资源需求

• 硬件：1台8核32G服务器（Neo4j+Django）、1台GPU服务器（LLM微调）。
• 数据：需获取《全唐诗》《全宋词》文本、诗人维基数据、学术注释库。
• 人员：NLP工程师（1人）、前端开发（1人）、全栈开发（1人）。

2. 风险与应对

• 风险1：古诗词语义复杂导致LLM误答 → 增加人工审核环节，对高风险回答（如涉及历史争议）标记“仅供参考”。
• 风险2：图谱关系缺失影响查询结果 → 开发数据补全脚本，从学术文献中抽取隐含关系（如“苏轼受佛学影响”）。
• 风险3：Django并发性能不足 → 优化数据库查询（使用select_related/prefetch_related），添加异步任务队列（Celery）。

六、交付成果

1. 系统代码：GitHub仓库（含Django项目、知识抽取脚本、LLM微调代码）。
2. 数据资产：Neo4j图谱数据库（dump文件）、清洗后的诗词文本集。
3. 测试报告：问答准确率统计、性能测试结果、用户反馈汇总。

项目负责人：XXX
起止日期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日

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此任务书可结合实际数据规模调整技术选型（如替换Neo4j为JanusGraph支持分布式图存储），重点突出“知识图谱+大模型”的语义理解与推理能力设计。

运行截图

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