计算机毕业设计Django+DeepSeek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)

最新推荐文章于 2025-12-15 22:17:04 发布

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#课程设计 #知识图谱 #大数据 #python #hadoop #spark #django

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+DeepSeek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：Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析
学院/专业：计算机科学与技术/人工智能
学生姓名：XXX
学号：XXX
指导教师：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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历史、哲学与美学价值。传统情感分析方法多依赖人工标注或浅层文本特征，难以捕捉古诗词中隐喻、典故等深层语义。近年来，大语言模型（如DeepSeek、GPT系列）在自然语言理解任务中展现出强大能力，而知识图谱可通过结构化实体关系辅助模型理解文化背景。结合Django框架的Web开发能力，构建古诗词情感分析系统，可实现文化传承与智能化技术的深度融合。

1.2 研究意义

理论意义：探索大模型与知识图谱在古诗词领域的协同分析方法，丰富中文情感分析技术路径。
实践意义：为教育、文化研究提供智能化工具，辅助用户理解古诗词情感内涵，推动传统文化数字化传播。

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：基于词典匹配（如情感词库）或机器学习（如SVM、LSTM）提取情感特征，但依赖人工规则且泛化性差。
深度学习方法：利用BERT、RoBERTa等预训练模型提升语义理解，但未充分结合古诗词特有的文化背景知识（如典故、意象）。

2.2 知识图谱在文本分析中的应用现状

实体关系抽取：通过结构化知识（如诗人、朝代、典故）增强文本语义表示，但多用于通用领域（如新闻、百科）。
古诗词知识图谱：部分研究构建了诗人关系、作品关联等图谱，但未与情感分析任务深度结合。

2.3 DeepSeek大模型研究现状

模型能力：DeepSeek系列模型在中文长文本理解、多模态任务中表现优异，支持少样本/零样本学习，适合低资源场景。
现有不足：直接应用大模型可能忽略古诗词的领域特异性（如格律、用典），需结合知识图谱进行领域适配。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究目标

构建基于Django框架与DeepSeek大模型的古诗词情感分析系统，实现以下功能：

古诗词文本的自动情感分类（如喜、怒、哀、乐）；
结合知识图谱解析情感背后的文化背景（如典故、意象）；
提供可视化分析结果与交互式查询界面。

3.2 技术路线

数据层：
- 古诗词数据集：爬取公开诗集（如《全唐诗》《全宋词》）并标注情感标签。
- 知识图谱构建：
  - 实体抽取：诗人、朝代、典故、意象等；
  - 关系构建：如“李白→创作→《静夜思》”“月亮→象征→思乡”。
模型层：
- DeepSeek微调：在古诗词数据集上继续预训练，增强领域适应性；
- 知识增强机制：
  - 图谱嵌入：将知识图谱实体关系编码为向量，与文本嵌入融合；
  - 注意力机制：引导模型关注关键实体（如典故）对情感的贡献。
应用层：
- Django后端：实现数据管理、模型推理接口、知识图谱查询服务；
- 前端交互：基于ECharts或D3.js构建可视化界面，展示情感分析结果与知识图谱关联路径。

3.3 关键技术

领域自适应预训练：通过继续训练使DeepSeek理解古诗词的格律、用典等语言特征。
知识图谱与大模型融合：设计图谱-文本交互模块，动态引入外部知识辅助情感判断。
低资源情感标注：利用少量标注数据结合半监督学习（如自训练）提升模型性能。

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

完成古诗词知识图谱构建与DeepSeek微调模型开发；
实现Django驱动的Web系统，支持情感分析与知识查询功能；
在自建数据集上验证系统有效性（如准确率、F1值），对比传统方法提升10%以上；
发表学术论文1篇，申请软件著作权1项。

4.2 创新点

知识增强的大模型分析：首次将古诗词知识图谱与DeepSeek结合，解决领域知识缺失问题。
可解释性情感分析：通过图谱关联路径解释情感判断依据（如“‘明月’象征思乡→情感倾向为哀”）。
轻量化部署方案：基于Django与模型量化技术，实现低算力环境下的实时分析。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、数据采集与预处理、知识图谱模式设计
2	第3-4月	DeepSeek微调实验、知识图谱构建与嵌入模块开发
3	第5-6月	Django系统开发与模型集成、前端交互设计
4	第7-8月	系统测试与优化、案例验证（如对比BERT基线模型）
5	第9-10月	论文撰写与成果整理、系统部署与用户反馈收集

六、参考文献

[1] 张三等. 基于BERT的古诗词情感分析研究[J]. 中文信息学报, 2022.
[2] 李四等. 知识图谱增强文本分类方法综述[J]. 人工智能, 2021.
[3] DeepSeek-V2 Technical Report[EB/OL]. DeepSeek官方文档, 2023.
[4] Wang Y, et al. Incorporating Knowledge Graph into Pretrained Models for Few-shot Relation Extraction[C]. ACL, 2023.

指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）

备注：

可根据实际研究条件调整知识图谱规模（如仅保留高频实体）或模型参数量；
需补充具体实验方案（如情感标注标准、评估指标如Macro-F1、AUC等）。

希望以上内容对您的研究有所帮助！

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