计算机毕业设计Django+DeepSeek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 深度学习-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《Django + DeepSeek大模型中华古诗词知识图谱可视化》的任务书模板，供参考：

任务书

项目名称：基于Django与DeepSeek大模型的中华古诗词知识图谱可视化系统开发
项目周期：XX周（建议4-8个月）
负责人：XXX
团队成员：XXX（数据采集与处理）、XXX（知识图谱构建）、XXX（DeepSeek模型集成）、XXX（前端开发）、XXX（系统测试）

一、项目背景与目标

背景
- 中华古诗词是中华文化的重要载体，但传统学习方式依赖碎片化阅读，缺乏系统性关联分析。
- 知识图谱可结构化呈现诗人、作品、朝代、意象等实体关系，DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1/V3）可辅助生成诗词解释、情感分析等深度内容。
- 通过Django框架构建Web系统，实现知识图谱可视化与交互式学习，提升古诗词文化传播效率。
目标
- 构建包含诗人、作品、朝代、意象等实体的古诗词知识图谱，覆盖至少5000首经典诗词。
- 集成DeepSeek大模型，实现诗词自动解析、情感标注、意象联想等功能。
- 开发可视化交互界面，支持图谱检索、关系探索、智能问答等场景。
- 系统响应时间≤2秒，知识图谱准确率≥90%。

二、任务分解与分工

数据采集与预处理（负责人：XXX）
- 任务：
  - 从公开数据集（如《全唐诗》《全宋词》、古诗文网API）爬取诗词原文、作者、朝代、注释等数据。
  - 使用NLP工具（如Jieba、HanLP）提取诗词中的意象（如“明月”“孤舟”）、情感标签（如“悲”“喜”）。
  - 数据清洗：去除重复数据、修正格式错误、标准化实体名称（如“李白”与“李太白”合并）。
- 输出：结构化数据集（JSON/CSV格式），包含诗词、诗人、意象、情感等字段。
知识图谱构建（负责人：XXX）
- 任务：
  - 设计图谱模式（Schema）：定义实体类型（诗人、作品、朝代、意象）及关系（如“创作于”“属于朝代”“包含意象”）。
  - 使用Neo4j图数据库存储知识图谱，导入清洗后的数据。
  - 开发图谱查询接口（Cypher语言），支持按诗人、朝代、意象等条件检索。
- 输出：Neo4j数据库文件及图谱查询API文档。
DeepSeek模型集成（负责人：XXX）
- 任务：
  - 调用DeepSeek大模型API（或本地部署），实现以下功能：
    - 诗词自动解析：生成白话文翻译、创作背景说明。
    - 情感分析：标注诗词情感倾向（积极/消极/中性）。
    - 意象联想：根据输入意象推荐相关诗词或诗人。
  - 优化模型输出格式（如JSON），与知识图谱数据对齐。
- 输出：DeepSeek调用封装脚本及示例输出。
Django后端开发（负责人：XXX）
- 任务：
  - 搭建Django项目框架，配置数据库（MySQL/PostgreSQL存储用户数据、Neo4j存储图谱数据）。
  - 开发RESTful API接口：
    - 诗词检索接口（按标题、作者、朝代查询）。
    - 图谱探索接口（返回节点及关联关系）。
    - DeepSeek智能问答接口（接收用户提问，返回模型解析结果）。
  - 实现用户认证与权限管理（如注册、登录、收藏诗词）。
- 输出：Django项目代码及API文档。
前端可视化开发（负责人：XXX）
- 任务：
  - 使用Vue.js/React框架搭建前端页面，包含以下功能：
    - 知识图谱可视化：基于D3.js或ECharts展示图谱节点与关系，支持缩放、拖拽、点击查询。
    - 诗词详情页：展示原文、翻译、情感标签、关联意象及图谱片段。
    - 智能问答面板：用户输入问题（如“李白的诗中有哪些关于友情的诗句？”），调用后端接口返回结果。
  - 优化交互体验（如加载动画、错误提示）。
- 输出：前端项目代码及交互原型图。
系统测试与优化（全体成员）
- 任务：
  - 单元测试：验证各API接口功能正确性（如使用Postman测试诗词检索接口）。
  - 集成测试：检查前后端联调（如点击图谱节点能否正确跳转诗词详情页）。
  - 性能测试：模拟高并发场景（如100用户同时访问），优化数据库查询与缓存（如Redis）。
  - 用户反馈收集：邀请目标用户（如学生、古诗词爱好者）试用系统，记录改进建议。
- 输出：测试报告及优化方案。

三、技术路线

开发语言：Python 3.x（Django后端）、JavaScript（前端）
主要框架/工具：
- 后端：Django + Django REST Framework
- 数据库：Neo4j（知识图谱）、MySQL（用户数据）
- 大模型：DeepSeek-R1/V3（通过API调用或本地部署）
- 前端：Vue.js/React + D3.js/ECharts
- 爬虫：Scrapy/Requests（数据采集）
数据来源：
- 公开数据集：古诗文网、中国哲学书电子化计划（CTEXT）。
- API接口：古诗文网API、DeepSeek模型API。

四、预期成果

知识图谱层面：
- 包含≥5000首诗词、1000位诗人、100个朝代/意象节点的结构化图谱。
- 图谱查询准确率≥90%，支持复杂关系检索（如“唐代描写边塞的诗词”）。
系统功能层面：
- 完成Web端古诗词知识图谱可视化系统，支持图谱探索、诗词检索、智能问答、用户收藏等功能。
- 系统平均响应时间≤2秒，支持500人同时在线。
文档与交付物：
- 技术文档（含系统架构图、API说明、部署指南）。
- 用户操作手册（图文版）。
- 可选：发表学术论文或申请软件著作权。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	确定功能需求，设计系统架构与图谱模式
数据采集	第2-3周	完成诗词数据爬取与预处理
图谱构建	第4-5周	导入数据至Neo4j，开发查询接口
模型集成	第6周	封装DeepSeek调用逻辑，测试输出结果
后端开发	第7-8周	搭建Django项目，开发API接口
前端开发	第9-10周	实现可视化界面与交互功能
测试优化	第11周	系统测试与用户反馈收集
交付验收	第12周	提交成果，撰写文档

六、风险评估与应对

数据质量风险：部分诗词缺乏意象或情感标签。
- 应对：手动补充高频意象标签，或通过DeepSeek模型生成标注。
模型调用延迟：DeepSeek API响应速度慢。
- 应对：异步调用模型，前端显示加载状态；或本地部署轻量化版本。
图谱复杂度风险：节点过多导致可视化卡顿。
- 应对：分页加载图谱，或聚焦展示用户查询的局部图谱。

七、附录

参考文献：知识图谱构建方法、DeepSeek模型应用案例、古诗词NLP处理相关论文。
术语表：Neo4j、Cypher、RESTful API、D3.js等术语解释。

负责人签字：________________
日期：________________

此任务书可根据实际需求调整细节，例如增加预算规划、硬件资源需求（如GPU算力支持DeepSeek本地部署）等。

运行截图

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！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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