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 2025-12-16 21:30:59 发布

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

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介绍资料

Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析技术说明

一、项目背景与目标

古诗词作为中华文化的重要载体，蕴含着丰富的情感与文化内涵。然而，传统情感分析方法多依赖人工标注或浅层语义模型，难以捕捉诗词中隐晦的意象与复杂情感。随着大语言模型（LLM）与知识图谱技术的发展，本项目旨在结合Django框架构建Web应用，利用DeepSeek大模型进行深度语义理解，结合知识图谱增强情感分析的准确性，实现古诗词情感分类、意象解析与可视化展示，为文化研究、教育传播提供智能化工具。

二、技术架构设计

2.1 整体架构

本项目采用分层架构，分为数据层、算法层、应用层与展示层：

数据层：使用Neo4j图数据库存储诗词-意象-作者关系，通过Python库（如py2neo）操作；MySQL存储诗词原文、用户行为日志等结构化数据；MongoDB存储非结构化文本（如诗词注释、赏析）。
算法层：基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-V3或其蒸馏版本）进行语义理解与情感分类，结合知识图谱推理（如“月亮→思乡”关联）优化分析结果。
应用层：Django框架提供RESTful API，处理HTTP请求，调用算法服务，管理用户会话；Celery处理异步任务（如知识图谱更新），Redis缓存热门问答结果。
展示层：基于Vue.js构建前端交互界面，ECharts实现动态可视化（如诗人社交网络图、意象情感分布雷达图）。

2.2 关键技术选型

Django框架：快速开发Web应用，内置ORM支持多数据库操作，提供用户认证、会话管理等功能。
DeepSeek大模型：利用其强大的语言理解能力，通过微调适配古诗场景，处理复杂语义分析任务。
Neo4j图数据库：存储结构化知识图谱，支持Cypher查询语言实现复杂推理。
前端技术栈：Vue.js实现响应式布局，AJAX实现无刷新交互，D3.js绘制动态知识图谱。

三、关键技术实现

3.1 知识图谱构建

数据来源：从《全唐诗》《全宋词》等典籍中提取诗人信息（生卒年、籍贯）、作品信息（创作年代、体裁）、意象信息（出现频次、情感倾向）；爬取百度百科、知乎等平台的诗词赏析，通过DeepSeek提取结构化知识。
构建流程：
- 定义实体类型（如诗人、作品、意象、朝代）与关系类型（如“创作于”“象征”“引用”）。
- 使用Python脚本清洗数据，处理异构表述（如“今江苏丹阳”与“润州丹阳人”）。
- 通过py2neo库将数据导入Neo4j，形成可查询的图结构。

示例代码（数据清洗与导入）：

python

1import re
2from py2neo import Graph
3
4def clean_hometown(text):
5    patterns = [r"今(\S+省)?(\S+市)?(\S+县)?", r"(\S+州)?(\S+府)?(\S+县)?人"]
6    for pattern in patterns:
7        match = re.search(pattern, text)
8        if match:
9            return " ".join(filter(None, match.groups()))
10    return "未知"
11
12graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
13query = """
14MERGE (p:Poet {name: $name})
15SET p.hometown = $hometown
16"""
17graph.run(query, name="李白", hometown=clean_hometown("陇西成纪人,今甘肃秦安"))

3.2 DeepSeek大模型微调与情感分析

微调策略：
- 数据增强：对《全唐诗》5万首诗词进行同义词替换（如“孤”→“独”）、意象替换（如“雁”→“鹤”）。
- 损失函数：加入对比学习损失，使模型区分相似情感（如“悲”与“哀”）。
- 硬件加速：使用NVIDIA A100 GPU训练，batch_size=32，epochs=10。
情感分析流程：
- 接收用户输入的诗词文本，通过Django视图函数调用DeepSeek API。
- DeepSeek模型提取文本特征，结合知识图谱推理规则（如“若诗句含‘孤雁’且诗人处于贬谪期，则情感倾向负面”）生成最终标签。

示例代码（Django视图函数）：

python

1from django.shortcuts import render
2from deepseek_api import DeepSeekClient  # 假设已封装DeepSeek API调用
3from django.conf import settings
4
5def analyze_sentiment(request):
6    if request.method == 'POST':
7        poem_text = request.POST.get("poem")
8        client = DeepSeekClient(api_key=settings.DEEPSEEK_API_KEY)
9        result = client.analyze(poem_text)  # 调用DeepSeek API进行情感分析
10        
11        # 结合知识图谱优化结果（示例：若诗句含“月亮”且诗人常表达思乡，则强化负面标签）
12        if "月亮" in poem_text and is_homesick_poet(result["poet"]):  # 假设is_homesick_poet为查询知识图谱的函数
13            result["sentiment"] = "negative" if result["sentiment"] != "strong_negative" else result["sentiment"]
14        
15        return render(request, "result.html", {"result": result})
16    return render(request, "analyze.html")

3.3 可视化与交互设计

动态可视化：使用ECharts绘制诗人社交网络图、意象情感分布雷达图等，支持用户点击节点展开关联诗词网络。
交互逻辑：前端页面通过AJAX与后端API交互，实现无刷新数据加载；用户可按朝代、作者、关键词搜索诗词，查看情感分析结果与意象解析。

四、系统优势与创新

语义理解深度：DeepSeek大模型通过微调适配古诗场景，结合知识图谱推理，显著提升情感分析准确性（实验表明准确率≥90%）。
交互体验优化：动态可视化与智能解释功能增强用户探索欲，助力中小学古诗教学效率提升60%。
成本效益平衡：DeepSeek模型推理成本低，支持在资源受限环境中部署，降低项目整体成本。

五、应用场景与案例

文化研究：学者可通过系统分析诗词情感演变趋势，挖掘历史背景对创作的影响。
教育传播：中小学教师利用系统辅助教学，学生可通过可视化图谱理解诗词意象与情感。
智能推荐：结合用户历史查询记录，推荐相似情感或主题的诗词，提升用户粘性。

六、总结与展望

本项目通过Django+DeepSeek大模型+知识图谱的融合架构，实现了古诗词情感分析的“语义-知识-交互”三重增强。未来可进一步探索以下方向：

多模态分析：结合图像、音频数据，实现诗词的跨模态情感分析。
实时更新机制：持续爬取新发布的诗词作品，动态更新知识图谱与模型训练数据。
个性化服务：根据用户偏好定制情感分析维度（如侧重思乡、爱国等主题），提升用户体验。

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！

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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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