计算机毕业设计Django+大模型淘新闻标题关键词提取与趋势分析(源码+LW+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+大模型淘新闻标题关键词提取与趋势分析》的开题报告框架及内容示例，供参考：

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开题报告

题目：基于Django与大模型的新闻标题关键词提取与趋势分析系统
专业/方向：计算机科学与技术/自然语言处理与数据挖掘
学生姓名：XXX
指导教师：XXX

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着互联网信息爆炸式增长，新闻标题作为信息传播的核心载体，其关键词提取与趋势分析成为理解热点事件、辅助决策的关键技术：

• 关键词提取：从新闻标题中快速识别核心主题（如“人工智能”“气候变化”），帮助用户高效获取信息；
• 趋势分析：通过统计关键词出现频率与时间分布，揭示社会热点演变规律（如“疫情”“经济复苏”的周期性变化）。

传统方法依赖人工标注或基于词频统计（TF-IDF、TextRank），存在以下问题：

1. 语义理解不足：难以处理一词多义（如“苹果”指公司或水果）、新词（如“ChatGPT”）等复杂场景；
2. 动态适应性差：无法捕捉新闻标题中的隐含关联（如“俄乌冲突”与“能源危机”的因果关系）；
3. 趋势分析滞后：基于固定时间窗口的统计方法无法实时反映热点突变。

近年来，大模型（如BERT、GPT、LLaMA）通过预训练与微调，在文本理解与生成任务中表现卓越，但尚未充分应用于新闻标题的实时关键词提取与趋势预测。结合Django框架的快速开发能力，可构建一套低延迟、高精度、可扩展的新闻分析系统，为媒体、政府及企业提供决策支持。

1.2 研究意义

1. 学术价值：探索大模型在短文本（新闻标题）关键词提取与趋势分析中的应用边界，填补现有研究空白；
2. 应用价值：
   • 媒体行业：辅助编辑快速定位热点，优化内容分发策略；
   • 政府机构：监测社会舆情，预警潜在风险（如突发事件、群体事件）；
   • 商业领域：分析行业动态，支持市场趋势预测（如股市、消费热点）。

二、国内外研究现状

2.1 关键词提取研究

• 传统方法：
  • 无监督学习：TF-IDF、TextRank基于词频与图结构提取关键词，但忽略语义关联；
  • 监督学习：SVM、CRF依赖人工标注数据，泛化能力弱。
• 深度学习方法：
  • 序列标注模型：BiLSTM-CRF、BERT-CRF通过端到端学习识别关键词，但需大量标注数据；
  • Prompt学习：利用大模型（如GPT-3）通过提示词（Prompt）直接生成关键词，减少对标注数据的依赖。
• 挑战：新闻标题长度短（通常<20词），语义密度高，现有模型易遗漏隐含主题（如“降息”隐含“经济政策”）。

2.2 趋势分析研究

• 时间序列分析：ARIMA、LSTM预测关键词未来趋势，但依赖历史数据完整性；
• 主题演化模型：LDA、BERTopic通过聚类分析主题演变，但难以处理短文本；
• 实时分析：Flink、Spark Streaming实现流式数据处理，但缺乏语义理解能力。
• 挑战：新闻热点具有突发性（如自然灾害）、传播链复杂（如社交媒体扩散），现有方法难以兼顾实时性与准确性。

2.3 Django在新闻分析系统中的应用

Django因其“开箱即用”的特性被广泛用于新闻聚合、内容管理系统开发。现有研究（如基于Django的新闻推荐系统）多集成传统NLP算法，尚未结合大模型实现端到端的关键词提取与趋势分析。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

1. 基于大模型的新闻标题关键词提取模块
   • 数据预处理：爬取新闻标题数据（如新浪新闻、新华社），构建标题-关键词标注数据集；
   • 模型设计：
     • 微调BERT-CRF：在BERT输出层添加CRF层，联合优化关键词边界识别；
     • Prompt-based方法：设计动态提示词（如“提取以下标题的关键词：[标题]”），利用GPT-3.5/4生成关键词；
     • 轻量化模型：采用DistilBERT或TinyBERT平衡精度与推理速度。
   • 后处理：合并重复关键词、过滤低频噪声词（如“的”“是”）。
2. 基于时间序列与图神经网络的趋势分析模块
   • 时间序列建模：
     • 短期趋势：Prophet模型预测关键词未来24小时热度；
     • 长期趋势：LSTM+Attention捕捉周期性规律（如每周、每月热点）；
   • 关联分析：
     • 共现网络：构建关键词共现图，通过GraphSAGE挖掘潜在关联（如“AI”与“就业”）；
     • 传播路径：基于社交媒体转发数据（如微博）还原热点传播链。
3. Django系统开发
   • 前端：基于ECharts实现关键词词云、趋势折线图、关联网络可视化；
   • 后端：Django REST Framework管理数据存储（MySQL/Redis）、模型推理与API接口；
   • 部署：Docker容器化部署，支持高并发请求（如每秒处理1000+标题）。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[新闻标题数据集] --> B[数据清洗与标注]
3    B --> C[BERT-CRF/Prompt模型训练]
4    C --> D[关键词提取API]
5    B --> E[时间序列与图网络模型训练]
6    E --> F[趋势分析API]
7    D --> G[Django后端开发]
8    F --> G
9    G --> H[ECharts前端可视化]
10    H --> I[系统测试与优化]

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

1. 大模型与短文本适配：针对新闻标题长度短、语义密集的特点，优化BERT的注意力机制（如局部注意力窗口），提升关键词提取精度；
2. 多模态趋势分析：融合文本数据与社交媒体传播数据（如转发量、点赞数），构建更准确的热点预测模型；
3. 实时动态更新：通过轻量化模型与流式计算框架（如Kafka+Flink），实现关键词与趋势的秒级更新。

4.2 预期成果

1. 完成基于BERT-CRF与Prompt的关键词提取模型，在公开新闻数据集（如THUCNews）上达到F1值≥90%；
2. 实现趋势预测模型，短期预测误差（MAPE）≤15%，长期预测误差≤25%；
3. 开发一套可扩展的新闻分析系统，支持关键词提取、趋势可视化与热点预警；
4. 发表学术论文1篇，申请软件著作权1项。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理关键词提取、趋势分析、Django开发相关研究，确定技术路线。
数据准备	第3月	爬取新闻标题数据，构建标注数据集，预处理社交媒体传播数据。
模型开发	第4-6月	实现BERT-CRF、Prompt关键词提取模型与趋势预测模型，优化超参数。
系统开发	第7-8月	完成Django后端API与ECharts前端开发，集成模型推理与可视化功能。
测试与优化	第9月	在真实新闻流中测试系统性能，根据反馈迭代优化（如降低延迟、提升精度）。
论文撰写	第10月	整理研究成果，撰写毕业论文并准备答辩。

六、参考文献

（示例，需根据实际引用补充）
[1] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[C]. NAACL, 2019.
[2] Liu Y, Ott M, Goyal N, et al. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach[J]. arXiv, 2019.
[3] 李某某等. 基于BERT的新闻关键词提取研究[J]. 计算机研究与发展, 2021.
[4] Taylor S J, Letham B. Forecasting at Scale[J]. The American Statistician, 2018.
[5] Django官方文档. https://docs.djangoproject.com/

备注：

1. 若数据获取受限，可使用公开数据集（如清华新闻数据集THUCNews、新浪新闻API）；
2. 可考虑引入多语言模型（如mBERT、XLM-R）支持跨语言新闻分析；
3. 系统部署可结合云服务（如AWS Lambda）实现无服务器架构，降低成本。

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