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 2025-12-20 11:04:29 发布 · 436 阅读

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#课程设计 #知识图谱 #大数据 #python #机器学习 #django #毕业设计

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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
学生姓名：XXX
指导教师：XXX
专业/年级：计算机科学与技术/XX级
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，蕴含丰富的情感与审美价值。传统情感分析方法多依赖人工标注或浅层语义模型，难以捕捉古诗词的隐喻、典故及复杂情感。近年来，深度学习与知识图谱技术为自然语言处理（NLP）提供了新思路，结合大语言模型（如DeepSeek）的语义理解能力与知识图谱的结构化知识，可更精准地解析古诗词的情感内涵。

1.2 研究意义

理论意义：探索大模型与知识图谱在古诗词情感分析中的协同机制，丰富NLP在垂直领域的应用研究。
实践意义：构建自动化古诗词情感分析系统，辅助文化研究、教育传播及AI创作工具开发。

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：基于情感词典、规则匹配或浅层机器学习（如SVM、朴素贝叶斯），依赖人工标注且泛化性差。
深度学习方法：利用LSTM、BERT等模型提升语义理解，但缺乏对古诗词文化背景知识的整合。

2.2 知识图谱与大模型应用现状

知识图谱：在通用领域（如医疗、金融）广泛应用，但在古诗词领域尚未形成系统性知识库。
大模型：DeepSeek等模型展现出强大的语义生成与理解能力，但需结合领域知识优化垂直任务。

2.3 现有不足

缺乏针对古诗词的专用知识图谱；
大模型在垂直领域（如古诗词）的微调与知识注入方法尚不成熟；
缺乏集成化系统实现从数据到可视化的全流程分析。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

古诗词知识图谱构建
- 数据来源：整理《全唐诗》《全宋词》等典籍，提取诗人、朝代、意象、典故等实体及关系。
- 图谱设计：定义实体类型（如诗人、作品、意象）与关系类型（如“创作于”“象征”）。
- 知识存储：使用Neo4j等图数据库存储结构化知识。
DeepSeek大模型微调与知识注入
- 数据预处理：标注古诗词情感标签（如“豪放”“婉约”），构建训练集。
- 模型微调：基于DeepSeek-R1或类似模型，采用LoRA（低秩适应）方法进行垂直领域适配。
- 知识增强：通过知识图谱嵌入（如TransE）将结构化知识融入模型推理过程。
Django系统集成与可视化
- 后端开发：使用Django框架搭建Web服务，实现数据存储、模型调用与API接口。
- 前端交互：设计可视化界面，展示情感分析结果及知识图谱关联查询。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD  
2A[古诗词文本数据] --> B[知识图谱构建]  
3B --> C[Neo4j存储]  
4A --> D[情感标注数据集]  
5D --> E[DeepSeek微调]  
6C --> F[知识注入模型]  
7E --> F  
8F --> G[Django后端]  
9G --> H[前端可视化]

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

跨模态融合：结合知识图谱的结构化知识与大模型的语义理解能力，提升情感分析准确性。
垂直领域优化：针对古诗词特点设计知识图谱与微调策略，解决传统方法泛化性差的问题。
系统化实现：通过Django构建全流程Web应用，降低技术门槛，促进文化传播。

4.2 预期成果

完成古诗词知识图谱构建（含5000+实体及关系）；
实现DeepSeek微调模型在情感分析任务上的F1值≥85%；
开发可交互的Web系统，支持情感分析、图谱查询与结果可视化。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研与数据收集	第1-2月	梳理相关技术，整理古诗词数据集。
知识图谱构建	第3-4月	完成实体识别、关系抽取与图数据库设计。
模型微调与测试	第5-6月	训练DeepSeek模型，优化知识注入方法，验证情感分析效果。
系统开发与部署	第7-8月	搭建Django后端，设计前端界面，集成模型与图谱服务。
论文撰写与答辩	第9-10月	完成实验报告，撰写论文，准备答辩。

六、参考文献

李明等. 基于BERT的古诗词情感分析研究[J]. 中文信息学报, 2022.
Wang et al. Knowledge-Enhanced Large Language Models for Text Understanding[C]. ACL, 2023.
Neo4j官方文档. 图数据库设计与应用[EB/OL]. https://neo4j.com/docs/, 2023.
DeepSeek技术报告. DeepSeek-R1: A Scalable Language Model[R]. 2024.

指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）

备注：

可根据实际需求调整章节深度与细节；
技术路线图建议使用专业工具（如Visio、Draw.io）绘制后插入；
参考文献需按学校格式要求规范。

希望这份框架对您有所帮助！

运行截图

项目案例

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