计算机毕业设计Django+LLM大模型知识图谱古诗词情感分析 古诗词推荐系统 古诗词可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM大模型知识图谱古诗词情感分析》的任务书模板，结合Web开发、大语言模型（LLM）和知识图谱技术，可根据实际需求调整内容：

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任务书

项目名称：Django + LLM大模型知识图谱古诗词情感分析系统
项目周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日
负责人：XXX
团队成员：XXX、XXX、XXX

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达（如哀怨、豪迈、婉约）蕴含丰富的文化语义。
   • 传统情感分析方法依赖规则或浅层机器学习，难以捕捉古诗词的隐喻、典故等深层语义。
   • 结合大语言模型（LLM）的语义理解能力与知识图谱的结构化知识，可提升古诗词情感分析的准确性和文化适应性。
   • 通过Django构建Web系统，实现用户交互与结果可视化，推动传统文化数字化研究。
2. 目标
   • 构建基于LLM的古诗词情感分析模型，识别诗句的情感倾向（如喜、怒、哀、乐）。
   • 结合知识图谱（如诗人关系、历史背景、典故知识）增强模型的文化理解能力。
   • 使用Django开发Web系统，支持用户上传诗词、查看分析结果与知识图谱关联信息。
   • 实现系统部署与文档化，供研究人员或文化爱好者使用。

二、任务内容与分工

1. 数据准备与知识图谱构建（负责人：XXX）

• 任务：
  • 收集古诗词数据集（如《全唐诗》《全宋词》）、诗人信息、历史背景数据。
  • 构建知识图谱：
    • 实体识别：诗人、朝代、诗词标题、关键词（如“孤舟”“明月”）。
    • 关系抽取：诗人师生关系、诗词创作背景、典故引用关系。
    • 存储格式：Neo4j图数据库或RDF三元组。
• 输出：知识图谱数据文件（如CSV/JSON）、图数据库导入脚本。

2. LLM模型训练与情感分析（负责人：XXX）

• 任务：
  • 选择或微调LLM（如BERT、ChatGLM、Llama中文版）：
    • 预训练模型加载与领域适配（在古诗词语料上继续训练）。
    • 情感分析任务微调：标注部分诗词情感标签（如“哀”“乐”），训练分类模型。
  • 结合知识图谱增强推理：
    • 通过知识图谱查询补充背景信息（如诗人流放经历对应“哀”情感）。
    • 设计提示词工程（Prompt Engineering），将知识图谱信息融入LLM输入。
• 输出：微调后的模型权重文件、情感分析API接口文档。

3. Django Web系统开发（负责人：XXX）

• 任务：
  • 前端开发：
    • 设计用户界面（HTML/CSS/JavaScript），支持诗词输入、结果展示。
    • 集成ECharts或D3.js可视化情感分析结果（如情感分布雷达图）。
  • 后端开发：
    • 使用Django框架搭建服务端，处理用户请求与数据库交互。
    • 调用LLM情感分析API，查询知识图谱补充信息（如诗人生平、典故解释）。
  • 部署与测试：
    • 部署至云服务器（如阿里云、AWS），配置Nginx + Gunicorn。
    • 功能测试与性能优化（如响应时间、并发处理）。
• 输出：Django项目代码仓库、部署文档、测试报告。

4. 系统整合与文档撰写（负责人：XXX）

• 任务：
  • 整合前端、后端与模型服务，确保全流程贯通。
  • 撰写用户手册与技术文档（如系统架构图、API调用示例）。
  • 准备项目答辩PPT，演示系统功能与核心技术创新点。
• 输出：项目文档（Word/PDF）、答辩PPT、演示视频（可选）。

三、技术要求

1. 编程语言：Python 3.x
2. 关键技术栈：
   • LLM框架：Hugging Face Transformers、LangChain（可选）
   • 知识图谱：Neo4j/Py2neo、RDFlib
   • Web开发：Django、HTML/CSS/JavaScript、Bootstrap
   • 可视化：ECharts/D3.js
   • 部署：Docker（可选）、Nginx、Gunicorn
3. 开发环境：PyCharm/VSCode、Jupyter Notebook（模型调试）

四、时间安排

阶段	时间节点	交付物
数据与知识图谱准备	第1-2周	知识图谱数据、图数据库脚本
LLM模型训练	第3-4周	微调模型权重、API文档
Django系统开发	第5-6周	前端页面、后端代码、部署文档
系统整合与答辩	第7周	项目文档、PPT、演示视频

五、验收标准

1. 知识图谱覆盖至少500位诗人、1000首诗词及关键典故关系。
2. 情感分析模型准确率≥85%（测试集评估）。
3. Web系统支持至少100并发用户，响应时间≤2秒。
4. 项目文档完整，包含代码注释、部署步骤与使用说明。

六、注意事项

1. 古诗词数据需注明来源，避免版权争议。
2. LLM微调需控制计算资源消耗，优先使用开源模型。
3. 知识图谱关系抽取需人工校验部分结果，确保准确性。

负责人签字：________________
日期：________________

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此任务书可根据实际需求扩展，例如增加多语言支持（如英文诗词分析）、引入用户反馈机制优化模型，或开发移动端适配版本。

运行截图

 

推荐项目

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项目案例

 

 

 

 

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

 

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