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)

原创于 2025-12-14 09:24:01 发布 · 317 阅读

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#课程设计 #知识图谱 #大数据 #django #人工智能 #hadoop #spark

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介绍资料

以下是一份关于《Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析》的任务书模板，结合技术实现与学术研究目标，可根据实际需求调整内容：

任务书：Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析

一、项目背景与目标

1. 背景

古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达蕴含丰富的历史与美学价值。传统情感分析方法多依赖关键词匹配或浅层语义模型，难以捕捉诗词的隐喻、典故及复杂情感。结合DeepSeek大模型的深度语义理解能力与知识图谱的结构化知识，可构建更精准的古诗词情感分析系统，并实现可视化交互，辅助文化研究与教育普及。

2. 目标

技术目标：
- 基于Django框架开发Web端古诗词情感分析平台，支持用户输入诗词或选择典籍进行情感标注。
- 集成DeepSeek大模型实现诗词语义解析，结合知识图谱（如诗人关系、历史背景、典故实体）增强情感分析准确性。
- 构建可视化模块，展示诗词情感分布、诗人情感演变趋势等。
学术目标：
- 探索大模型与知识图谱在古典文学领域的协同应用模式。
- 形成古诗词情感分析数据集与评估基准，推动NLP在文化研究中的落地。

二、任务范围与功能模块

1. 系统架构设计

前端：基于Vue.js/React的响应式界面，集成ECharts实现数据可视化。
后端：Django框架搭建RESTful API，管理用户请求、诗词数据与分析结果。
数据库：
- Neo4j：存储知识图谱（诗人、朝代、典故、情感标签等实体关系）。
- MySQL：存储用户数据、诗词原文及分析记录。
大模型服务：调用DeepSeek大模型API（或本地部署）进行语义理解与情感推理。

2. 核心功能模块

（1）诗词输入与预处理模块

支持用户手动输入诗词或从典籍库（如《全唐诗》《宋词精选》）选择。
文本清洗（繁体转简体、标点标准化）、分句与分词处理。

（2）DeepSeek语义解析模块

意图识别：判断诗词主题（如边塞、田园、送别）。
情感抽取：基于上下文识别细粒度情感（如悲壮、婉约、豁达）。
典故关联：通过知识图谱匹配诗词中的历史典故或意象（如“月亮”关联“思乡”）。

（3）知识图谱增强分析模块

诗人画像构建：结合诗人生平、创作背景，修正情感分析结果（如杜甫诗风的阶段性变化）。
情感传播路径分析：挖掘同一典故在不同诗人作品中的情感演变（如“折柳”从“惜别”到“怀古”）。

（4）可视化与交互模块

情感分布图：以词云或雷达图展示诗词情感倾向。
诗人情感时间轴：动态展示诗人不同创作阶段的情感变化。
典故关联网络：可视化诗词中实体与情感的关联关系。

三、技术实现路径

1. Django后端开发

配置Django项目，设计数据库模型（诗词表、用户表、分析记录表）。
实现API接口（诗词提交、分析请求、结果查询）。

2. DeepSeek大模型集成

Prompt设计：针对古诗词特点优化Prompt（如“分析以下诗词的情感，并解释典故含义”）。
结果解析：提取模型输出的情感标签与解释，转换为结构化数据。

3. 知识图谱构建与查询

数据来源：
- 公开数据集（如诗词典籍、历史人物关系）。
- 爬虫抓取的诗词注释与学者解读。
图谱构建：使用Neo4j导入实体关系（如“李白→创作→《将进酒》→情感→豪放”）。
查询优化：通过Cypher语言实现高效关联查询。

4. 前端与可视化

使用ECharts/D3.js实现动态图表，支持用户交互（如点击诗人查看详情）。
集成地图API（如百度地图）展示诗词创作地点（若地理信息可考）。

四、任务分工与时间计划

阶段	任务内容	负责人	时间节点
需求分析	明确功能需求，设计系统原型与数据流程	产品经理	第1周
数据准备	收集诗词典籍、构建知识图谱初始数据	数据工程师	第2-3周
后端开发	实现Django API、数据库设计与集成	后端开发	第4-6周
大模型调优	优化Prompt，测试情感分析准确性	NLP工程师	第5-7周
前端开发	实现可视化界面与交互功能	前端开发	第6-8周
系统集成	联调前后端，测试知识图谱查询性能	全栈开发	第9周
评估优化	用户测试、性能调优、撰写论文/报告	全体成员	第10周

五、预期成果

可交付成果
- 可运行的Django项目代码库（含文档与部署指南）。
- 构建完成的古诗词知识图谱（Neo4j数据库导出文件）。
- 用户手册与学术报告（含案例分析与评估结果）。
性能指标
- 情感分析准确率（对比人工标注）≥85%。
- 知识图谱查询响应时间≤1秒（复杂关联查询）。
- 系统支持并发用户数≥200。
学术贡献
- 发表1篇CCF-C类及以上会议/期刊论文（主题：大模型+知识图谱在古典文学中的应用）。
- 开源古诗词情感分析数据集（含标注与知识图谱关联）。

六、风险评估与应对

DeepSeek模型理解偏差
- 风险：模型对古诗词隐喻或生僻字理解错误。
- 应对：结合人工规则与知识图谱进行结果校验。
知识图谱数据缺失
- 风险：部分诗人或典故信息不全导致分析偏差。
- 应对：引入半自动标注工具补充数据，或标记为“低置信度”结果。
系统性能瓶颈
- 风险：高并发下Neo4j查询延迟。
- 应对：优化图数据库索引，或采用缓存机制存储高频查询结果。

七、附录

参考数据集：中国古典诗歌数据库（CGPD）、百度百科诗词条目。
依赖工具：Django 4.0+、Neo4j 5.0+、DeepSeek API、ECharts 5.0+。

任务书签署
项目负责人：________________
日期：________________

此任务书兼顾技术实现与学术价值，适合高校研究团队或文化科技企业申报项目时使用。如需进一步细化，可补充具体算法设计（如情感分析的联合建模方法）或用户场景案例。

运行截图

项目案例

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