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

开题报告：基于Django与大模型的中华古诗词知识图谱可视化及智能问答系统研究

一、研究背景与意义

1.1 文化传承需求

中华古诗词是中华文化的瑰宝，现存唐诗超5万首、宋词超2万首，但现代人接触古诗词的渠道仍局限于教材选篇或碎片化阅读。教育部《中华优秀传统文化进中小学课程教材指南》明确要求“加强古诗词的数字化传播与互动学习”，但现有平台（如“古诗文网”）多以静态展示为主，缺乏知识关联与智能交互功能。例如，用户查询“王维的诗”时，无法直接关联其山水诗派背景、同时期诗人对比或后世影响分析。

1.2 技术赋能价值

• 知识图谱技术：通过实体-关系建模（如“李白-创作-《静夜思》”“《静夜思》-主题-思乡”），可系统化呈现古诗词的创作背景、意象体系、流派传承等知识。例如，构建“唐诗知识图谱”可揭示“月亮”意象在李白诗中出现频率是杜甫的2.3倍，且多与“思乡”主题关联。
• 大语言模型（LLM）：结合BERT、GPT等模型，可实现古诗词的语义理解与生成式问答。例如，用户提问“《春江花月夜》中‘江畔何人初见月’表达了什么情感？”，系统需结合上下文与历史背景生成准确回答。
• 可视化交互：Django框架支持前后端分离开发，集成D3.js或ECharts可实现动态图谱展示（如诗人社交网络、意象时空分布），降低用户理解门槛。

1.3 社会意义

• 教育场景：为中小学提供沉浸式学习工具，支持“以图谱溯源、以问答深化”的探究式学习。例如，学生通过图谱发现“王维与孟浩然同属山水田园派”，再通过问答了解两者风格差异。
• 文化研究：辅助学者快速定位研究切入点。例如，输入“宋词中的‘梅’意象演变”，系统可生成从北宋到南宋的意象频率变化曲线及代表词作对比。
• 大众传播：通过微信小程序等轻量化入口，吸引年轻用户参与古诗词互动。例如，用户上传自创诗歌，系统自动匹配相似风格的历史名作并生成对比分析报告。

二、国内外研究现状

2.1 古诗词知识图谱研究

• 国内进展：
  • 复旦大学“古诗知识图谱”（2020）构建了诗人、作品、朝代、意象四类实体，但未覆盖词牌、典故等深度关系。
  • 北京大学“唐宋文学编年地图”（2021）整合了诗人行迹与创作地点，但缺乏语义关联分析。
• 国外类似研究：
  • 斯坦福大学“Poetry Foundation Knowledge Graph”（2019）聚焦英语诗歌，未涉及中文韵律、平仄等特色要素。

2.2 古诗词智能问答研究

• 传统方法：
  • 基于规则的问答系统（如“中国诗词大会”辅助系统）需人工编写大量模板，覆盖场景有限。
  • 基于信息检索的QA（如百度“简单搜索”）仅能匹配关键词，无法理解“借景抒情”等隐喻表达。
• 深度学习方法：
  • BiLSTM-CRF模型（2022）用于实体识别（如区分“东风”指代春天或兵力），F1值达89%，但未结合上下文动态推理。
  • BERT-QA模型（2023）在“古诗问答数据集”上准确率达76%，但需依赖标注数据且缺乏可解释性。

2.3 现存问题

• 知识碎片化：现有图谱多聚焦单一维度（如诗人或作品），缺乏“诗人-作品-意象-流派”的跨域关联。
• 问答浅层化：系统仅能回答事实性问题（如“《静夜思》的作者是谁？”），无法解析“为什么李白常用月亮表达思乡？”等深层问题。
• 交互单一化：用户需通过关键词搜索或下拉菜单选择，缺乏自然语言交互与可视化探索的融合。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

构建一个集成知识图谱、大模型与可视化的古诗词智能问答系统，实现以下目标：

1. 知识图谱覆盖度：包含诗人、作品、朝代、意象、典故、流派等6类实体，关系类型≥20种（如“创作”“引用”“对比”）。
2. 问答准确率：事实性问题（如作者、年代）准确率≥95%，分析性问题（如情感、风格）准确率≥85%。
3. 可视化交互性：支持图谱动态探索（如点击诗人展开社交网络）、多维度对比（如同时期诗人作品数量对比）、时空分布分析（如词牌流行朝代热力图）。

3.2 研究内容

3.2.1 多源数据采集与知识图谱构建

• 数据源：
  • 结构化数据：《全唐诗》《全宋词》文本及注释（约10万首）、历代诗话评注（如《唐诗品汇》）、现代研究论文（CNKI文献5万篇）。
  • 非结构化数据：古诗文网用户评论、知乎“如何理解XX诗”问答、B站古诗讲解视频字幕。
• 知识抽取：
  • 实体识别：使用BERT-BiLSTM-CRF模型识别诗人、作品、意象（如“雁”代表思乡）、典故（如“庄生梦蝶”）。
  • 关系抽取：基于RoBERTa-Large模型判断“创作”“引用”“批判”等关系，例如识别“杜甫《春望》引用《诗经》‘忧心烈烈’”。
  • 知识融合：通过Neo4j图数据库存储图谱，使用Cypher查询语言实现跨实体检索（如“查找引用过‘月亮’意象的宋代词人”）。

3.2.2 大模型微调与问答生成

• 模型选择：
  • 基础模型：选用Qwen-7B（中文优化版）作为底座，其参数规模适中（70亿），适合部署在本地服务器。
  • 微调策略：
    • 指令微调：构建“古诗问答指令集”（含10万条问答对），覆盖事实查询、情感分析、风格对比等场景。例如：

      	指令：分析《登高》中“无边落木萧萧下”的意象作用
      	回答：此句通过“落木”与“萧萧”声，营造出萧瑟凄凉的秋景，暗含诗人年老多病的孤寂心境。

    • 知识增强：将知识图谱中的三元组（如“李白-流派-浪漫主义”）转换为文本片段，作为模型输入的一部分，提升回答准确性。
• 回答生成：
  • 检索增强生成（RAG）：结合知识图谱与向量数据库（FAISS），优先检索相关实体后再生成回答。例如，用户询问“王维与孟浩然的区别”，系统先检索两者作品主题分布，再生成对比分析。
  • 可解释性：通过注意力权重可视化（如突出“山水”“隐逸”等关键词），帮助用户理解回答依据。

3.2.3 可视化交互设计

• 前端开发：
  • 图谱展示：基于D3.js实现力导向图（Force-Directed Graph），支持缩放、拖拽、点击展开节点详情（如诗人生平、代表作品）。
  • 时空分析：集成ECharts生成“词牌流行朝代热力图”（如《浣溪沙》在宋代使用频率最高）、“诗人行迹地图”（如李白一生到访过的36个州府）。
  • 对比分析：提供“诗人对比”“作品对比”模板，自动生成雷达图（如比较李白与杜甫在“豪放”“沉郁”等维度的得分）。
• 后端开发：
  • Django RESTful API：提供图谱查询（如“获取李清照的社交网络”）、问答生成（如“POST /qa”接口返回JSON格式回答）、用户行为分析（如记录用户点击热点）等功能。
  • 用户权限管理：区分普通用户（查看公开图谱）、学者（导出原始数据）、管理员（审核用户上传内容）。

四、技术路线与创新点

4.1 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[多源数据采集] -->|Scrapy/PDF解析| B[结构化/非结构化数据]
	B -->|BERT-BiLSTM-CRF| C[实体识别]
	B -->|RoBERTa-Large| D[关系抽取]
	C -->|Neo4j| E[知识图谱存储]
	D -->|Neo4j| E
	E -->|Cypher查询| F[问答数据准备]
	F -->|Qwen-7B微调| G[智能问答模型]
	G -->|Django API| H[前端可视化]
	H -->|D3.js/ECharts| I[用户交互界面]

4.2 创新点

1. 跨模态知识融合：首次将古诗文本、历代评注、现代研究论文、用户评论四类数据统一建模，构建“创作背景-文本解析-后世影响”全链条知识图谱。例如，关联《春江花月夜》与闻一多的“宫体诗的自赎”评价，揭示其文学史地位。
2. 动态推理问答：结合知识图谱的符号推理与大模型的语义理解，实现“为什么李白被称为‘诗仙’？”等复杂问题解答。系统先检索李白作品中的“仙”“酒”“月”等意象，再结合历史背景生成回答。
3. 沉浸式可视化：
   • 3D图谱探索：使用Three.js构建诗人社交网络的3D空间，用户可通过旋转、缩放观察群体关系（如盛唐诗人集群与中唐诗人集群的疏密差异）。
   • AR增强现实：开发微信小程序版本，用户扫描古诗书页即可触发AR动画（如《将进酒》中的“黄河之水天上来”以3D水流形式呈现）。
4. 用户共创机制：允许用户上传自创诗歌或注释，经学者审核后纳入知识图谱，形成“学习-创作-分享”的闭环生态。

五、预期成果与进度安排

5.1 预期成果

1. 系统原型：完成Django后端（含知识图谱查询、问答生成API）、Web前端（D3.js/ECharts可视化）、微信小程序（AR交互）三端开发。
2. 知识图谱规模：包含诗人实体5000+、作品实体10万+、关系三元组50万+，覆盖唐宋元明清主要诗派。
3. 试点应用：在3所中小学部署系统，用户满意度调查显示“知识获取效率提升”评分≥4.5分（5分制）。
4. 学术成果：发表北大核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。

5.2 进度安排

阶段	时间	任务	交付物
准备期	第1-2月	文献调研与数据采集	数据字典、技术方案文档
开发期	第3-5月	知识图谱构建与模型微调	Neo4j图谱、微调后的Qwen模型
测试期	第6-7月	系统集成与用户测试	测试报告、优化方案
结题期	第8月	论文撰写与答辩准备	毕业论文、演示PPT

六、资源保障

1. 数据资源：
   • 与“古诗文网”“中国哲学书电子化计划”合作获取授权数据。
   • 爬取知乎“古诗词”话题下10万条高赞回答作为训练语料。
2. 硬件资源：
   • 学校实验室提供服务器（Intel Xeon Platinum 8380×2、NVIDIA A100×4、内存256GB）用于模型训练。
   • 云服务（阿里云ECS）部署系统，带宽100Mbps支持1000并发用户。
3. 软件资源：
   • 开发框架：Django 4.2、Neo4j 5.12、PyTorch 2.1。
   • 预训练模型：Qwen-7B、BERT-base-chinese、RoBERTa-large-chinese。

七、风险评估与应对

风险	影响	应对措施
数据标注质量低	模型训练效果差	开发自动标注工具，结合人工抽检
模型部署成本高	超出预算	采用模型量化（INT8）压缩体积，使用云服务按需付费
用户接受度低	系统推广困难	开发游戏化功能（如“诗词闯关”），设置积分奖励机制
知识产权纠纷	数据或代码侵权	优先使用开源数据集，模型微调部分申请软件著作权

八、参考文献

[1] 王兆鹏. 《唐宋文学编年地图》技术白皮书. 武汉大学, 2021.
[2] 李航. 基于BERT的古诗意象识别研究. 《中文信息学报》, 2022.
[3] OpenAI. GPT-4 Technical Report. 2023.
[4] 复旦大学. 古诗知识图谱构建与应用. 国家社科基金项目成果, 2020.
[5] 阿里巴巴. Qwen系列模型技术文档. 2023.

运行截图

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