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)

原创 于 2025-12-08 00:14:21 发布 · 751 阅读 · 8 ·
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#课程设计 #知识图谱 #大数据 #爬虫 #cnn #django #python

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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》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与LLM大模型的知识图谱古诗词情感分析系统研究

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达蕴含丰富的文化内涵与美学价值。传统情感分析方法多依赖人工标注或规则匹配，难以处理古诗词中隐喻、典故等复杂语义。近年来，大语言模型（LLM，如GPT、BERT等）在自然语言处理领域取得突破性进展，结合知识图谱技术可有效挖掘古诗词的深层语义关联，提升情感分析的准确性与文化适配性。

1.2 研究意义

  • 理论意义：探索LLM与知识图谱在古诗词情感分析中的协同机制，为传统文化数字化研究提供新范式。
  • 实践意义：构建智能化古诗词情感分析系统，辅助文学研究、教育传承及文化创意产业开发。

二、国内外研究现状

2.1 古诗词情感分析研究现状

  • 传统方法：基于情感词典、机器学习（如SVM、LSTM）的分析方法，但依赖标注数据且泛化能力不足。
  • 深度学习进展：BERT、GPT等预训练模型在中文情感分析中表现优异，但对古诗词的隐喻、典故等文化特征处理仍存在局限。

2.2 知识图谱在NLP中的应用

  • 知识图谱通过结构化知识（如实体、关系）增强语义理解，已应用于问答系统、推荐系统等领域。
  • 在古诗词领域，已有研究构建诗人关系图谱、诗词意象图谱等，但尚未与情感分析深度结合。

2.3 Django框架在Web系统开发中的应用

Django作为高性能Python Web框架，提供快速开发、安全性和可扩展性优势，适合构建数据驱动的交互式系统。

2.4 现有研究不足

  • 缺乏针对古诗词情感分析的LLM与知识图谱融合方法。
  • 尚未形成完整的系统化工具支持古诗词情感分析与可视化。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

设计并实现一个基于Django框架的古诗词情感分析系统，结合LLM大模型与知识图谱技术，提升情感分析的准确性与文化解释性。

3.2 研究内容

  1. 古诗词知识图谱构建
    • 提取诗词中的实体（如诗人、意象、典故）及关系（如创作背景、情感关联）。
    • 构建结构化知识库，支持语义查询与推理。
  2. LLM大模型适配与优化
    • 针对古诗词语言特点（如古汉语词汇、韵律结构），微调预训练模型（如BERT、ChatGLM）。
    • 结合知识图谱增强模型对隐喻、典故的语义理解能力。
  3. 情感分析算法设计
    • 提出基于知识增强的LLM情感分析方法，融合文本语义与知识图谱关系。
    • 设计多维度情感标签（如喜、怒、哀、乐、壮志、思乡等）。
  4. Django系统实现
    • 开发Web交互界面，支持诗词检索、情感分析结果展示与可视化。
    • 实现用户反馈机制，优化模型性能。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

  • 文献调研法：分析古诗词情感分析、知识图谱构建及LLM应用的现有成果。
  • 实验研究法：通过对比实验验证知识图谱对LLM情感分析的增益效果。
  • 系统开发法：基于Django框架实现系统原型，进行功能测试与优化。

4.2 技术路线

  1. 数据层
    • 数据来源：公开古诗词数据库（如《全唐诗》《全宋词》）、百科知识库。
    • 数据处理：清洗、分词、实体识别（NER）、关系抽取。
  2. 算法层
    • 知识图谱构建：使用Neo4j存储图数据，定义实体关系模型。
    • LLM微调：基于Hugging Face框架加载预训练模型，加入知识图谱嵌入（Knowledge Embedding）层。
  3. 应用层
    • Django后端：处理HTTP请求，调用情感分析API，管理用户数据。
    • 前端交互：使用ECharts实现情感分布可视化，支持关键词检索与结果导出。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

  1. 完成古诗词知识图谱构建，覆盖5000+诗词实体与关系。
  2. 实现情感分析准确率≥85%（基于人工标注测试集）。
  3. 开发Django Web系统，支持实时分析与可视化展示。

5.2 创新点

  1. 知识-模型协同机制：首次将古诗词知识图谱与LLM结合，解决隐喻语义理解难题。
  2. 文化适配性优化：针对古汉语特点设计模型微调策略，提升情感分析的文化解释性。
  3. 系统化工具开发：提供从数据到应用的全流程解决方案，填补现有工具空白。

六、研究计划与进度安排

阶段时间任务内容
第一阶段第1-2月文献调研、数据收集与预处理
第二阶段第3-4月知识图谱构建与LLM微调实验
第三阶段第5-6月Django系统开发与初步测试
第四阶段第7月系统优化、论文撰写与答辩准备

七、参考文献

（示例，需根据实际引用补充）

  1. Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL 2019.
  2. 李明等. 基于知识图谱的古诗词意象分析研究. 中文信息学报, 2022.
  3. Django Documentation. https://docs.djangoproject.com/

备注：

  • 可根据实际研究方向调整技术细节（如LLM模型选择、知识图谱规模等）。
  • 需补充具体实验设计、数据集说明及评估指标（如F1值、ROC曲线等）。

希望这份框架对您有所帮助！

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