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 09:23:52 发布 · 498 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

Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析文献综述

引言

中华古诗词作为中华文化的核心载体，现存可考古诗词超50万首，蕴含着丰富的历史记忆与情感内涵。然而，传统纸质媒介的传播局限性与现代学习者对数字化内容的需求形成显著矛盾，仅12%的古诗词通过数字化平台被公众接触。在数字化时代，如何利用先进技术推动古诗词的传承与传播，成为亟待解决的重要问题。Django框架的模块化设计、DeepSeek大模型的强大语义理解能力以及知识图谱的结构化知识表示，为古诗词情感分析提供了新的技术路径。本文综述了Django、DeepSeek大模型与知识图谱在古诗词情感分析领域的研究进展，为后续系统开发提供理论支持与实践参考。

技术架构演进与核心组件

1. Django框架的分层架构优势

Django作为高级Python Web框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式，通过分层架构实现前后端分离。在古诗词情感分析系统中，数据层采用结构化与非结构化数据分离存储策略：MySQL存储诗人、朝代、诗词文本等基础信息，MongoDB存储诗词注释、用户评论等动态内容，Neo4j图数据库存储实体（如诗人、意象、朝代）与关系（如“创作于”“象征”），支持复杂查询。例如，通过Cypher语句MATCH (p:Poet)-[:CREATED_IN]->(d:Dynasty) WHERE p.name="李白" RETURN d.name可快速查询李白所属朝代。服务层由Django提供RESTful API，集成DeepSeek大模型与知识图谱推理引擎，实现诗词检索、情感分析、图谱可视化等功能。交互层采用Vue.js框架结合ECharts、D3.js实现动态可视化，为用户提供直观、便捷的操作和查看界面。

2. DeepSeek大模型的技术特性与优势

DeepSeek大模型通过海量文本预训练，具备强大的语义理解与上下文关联能力，能够准确识别诗词中的隐喻、典故等复杂表达。其核心架构包括混合专家架构（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）等，通过动态选择专家网络和低秩联合压缩，显著降低计算资源消耗。例如，DeepSeek-V3拥有6710亿个参数，但在每个词元激活时仅使用370亿个参数，推理速度比传统模型快30%以上。在古诗词情感分析中，DeepSeek大模型通过微调实现细粒度情感识别。例如，构建“古诗问答指令集”（含10万条问答对），覆盖事实查询（如作者、年代）与分析性问题（如情感、风格），采用LoRA低秩适配技术冻结主体参数，仅训练128维矩阵，将参数量从70亿压缩至500万，在测试集上实现分析性问题准确率≥85%。

3. 知识图谱的结构化知识表示

知识图谱以图形化方式呈现实体关系，为情感分析提供文化语境支撑。在古诗词领域，知识图谱整合诗人、作品、意象、朝代等实体信息，构建“诗词-作者-意象-情感”多维度关联模型。例如，复旦大学“古诗知识图谱”揭示“月亮”意象在李白诗中出现频率是杜甫的2.3倍，且多与“思乡”主题关联。知识图谱构建包括实体识别、关系抽取和图谱存储三个关键步骤：

实体识别：采用BERT-BiLSTM-CRF模型，结合自定义词典与依存句法分析，在《全唐诗》测试集上达到93.2%的准确率，能够识别诗人、作品、意象、典故等12类实体。
关系抽取：基于RoBERTa-Large模型判断“创作”“引用”“批判”等8类关系。例如，通过分析“杜甫《春望》引用《诗经》‘忧心烈烈’”的句法结构，自动抽取“引用”关系并存储至Neo4j图数据库。
图谱存储：将抽取的实体和关系导入Neo4j图数据库，构建包含10万+节点、30万+关系的图谱，支持Cypher查询语言实现复杂推理。

关键方法创新与性能突破

1. 多模态融合技术

传统方法仅分析诗词文本，忽略韵律、意象等辅助信息，导致分析维度单一。多模态融合技术通过结合诗词意象与韵律特征，显著提升情感判断的准确性：

韵律分析：解析诗词平仄结构（如《静夜思》的平仄为“平平仄仄平平仄，仄仄平平仄仄平”），辅助情感判断。例如，平仄急促的诗词更可能表达“怒”“忧”等强烈情感。
意象分析：结合意象图谱（如“月亮”象征“思念”“孤寂”）挖掘深层情感。例如，分析《静夜思》中“明月”“故乡”意象，准确识别“思乡”情感倾向。
跨模态对齐：利用CLIP模型实现文本与图像的语义对齐。例如，为王维的《山居秋暝》匹配关联图像，展示诗中的山水景色，辅助情感理解。

2. 隐性知识推理与文化语境挖掘

知识图谱通过图嵌入（如TransE）与规则引擎，挖掘诗人风格、意象情感倾向等隐性知识。例如，若诗人李白90%的诗词被标记为“豪放”，则新诗词若含“天”“云”等意象，优先推断为“豪放”风格。此外，系统结合诗人背景（如李白豪放、李清照婉约）与朝代特征（如盛唐乐观、晚唐哀婉），增强情感分析的深度。例如，通过分析李白与杜甫的诗词，统计情感标签频率（李白“豪放”占75%，杜甫“忧国”占60%），揭示风格差异根源。

3. 长文本处理与动态知识图谱

针对《长恨歌》等超长诗词，系统采用滑动窗口与注意力机制融合技术，将文本分割为512 token的片段后逐段分析，再通过权重融合输出整体情感标签。同时，系统引入时序分析，构建动态知识图谱以追踪诗人情感随人生阶段（如青年豪放、晚年孤寂）或朝代特征（如盛唐乐观、晚唐哀婉）的变化规律。例如，以时间轴呈现李白诗词情感变化，发现其早期作品多含“豪放”“壮志”，晚期作品则频现“孤寂”“忧愁”。

应用场景与实践案例

1. 教育领域：中学语文课堂与高校文学研究

中学语文课堂：学生提交《静夜思》文本后，系统识别意象“明月”“霜”，结合知识图谱推断其象征“思念”“孤寂”，DeepSeek大模型分析情感为“哀”，并解释“举头望明月”通过动作描写强化思念之情。教师可通过系统展示李白生平经历、创作背景及其他相关作品，帮助学生全面理解诗词艺术价值。
高校文学研究：批量分析李白与杜甫的诗词，统计情感标签频率，知识图谱展示两人常用意象对比，揭示风格差异根源。例如，李白常用“酒”“天”意象表达豪放，杜甫常用“民”“战”意象体现忧国情怀。

2. 文化传承：古诗词推荐系统与创作辅助

古诗词推荐系统：基于用户历史浏览记录与情感偏好，结合知识图谱路径推理生成个性化诗词列表。例如，根据用户浏览历史推荐风格相似的诗人作品，提升用户粘性。
诗词创作辅助：用户创作一首咏月诗，系统评估情感一致性。若诗词含“月”意象（象征“思念”），但情感标签为“喜”，系统提示“意象与情感可能矛盾”，建议修改方向：替换意象为“日”（象征“希望”）或调整情感标签为“哀”。

挑战与未来方向

1. 当前研究面临的挑战

数据质量问题：古汉语词汇歧义导致实体识别误差，需增加人工校验环节，使用规则过滤异常数据。
模型泛化能力：跨朝代、跨诗人场景下性能下降，需引入领域适配技术（如LoRA），结合知识图谱后处理。
大规模图谱渲染性能：十万级节点图谱的实时交互延迟需优化至<500ms，可通过优化Cypher查询语句、添加数据库索引实现。

2. 未来研究方向

多模态知识融合：融合诗词文本、书法图像、古乐音频等数据，构建跨模态实体关联。例如，通过分析《兰亭集序》书法笔势与诗词情感的一致性，提升情感分析的准确性。
强化学习推荐：利用用户行为数据训练推荐模型，结合知识图谱路径推理生成个性化诗词列表，提升推荐精准度。
低代码可视化平台：开发拖拽式可视化组件库，降低非技术人员构建诗词图谱的门槛，支持快速定制化部署。

结论

Django+DeepSeek大模型+知识图谱的组合，为古诗词情感分析提供了高精度、可解释、交互式的解决方案。通过语义理解突破、文化语境挖掘与多模态融合，系统在情感分类准确率、典故识别召回率及图谱推理速度方面均优于传统方法。未来，随着多模态知识融合、强化学习推荐等技术的发展，古诗词数字化将从“可视化展示”向“智能化服务”升级，为文化传承与教育创新提供更强支撑。

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