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 11:04:17 发布 · 357 阅读

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

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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，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

背景
古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达具有隐晦性、多义性等特点。传统情感分析方法难以捕捉深层语义关联，而知识图谱与大语言模型的结合可提升分析的准确性和可解释性。本项目旨在构建一个基于Django框架的Web系统，集成DeepSeek大模型与知识图谱技术，实现古诗词情感分析的可视化交互平台。
目标
- 开发一个用户友好的Web应用，支持古诗词的输入、情感分析结果展示及知识图谱可视化。
- 利用DeepSeek大模型提取古诗词的语义特征，结合知识图谱（如人物、意象、典故等实体关系）增强情感分析的上下文理解能力。
- 实现情感分类（如喜、怒、哀、乐等）及情感强度量化，并生成可视化报告。

二、任务内容与分工

1. 技术架构设计

前端开发组
- 使用Django模板或React/Vue框架设计用户界面，包括古诗词输入框、情感分析结果展示区、知识图谱可视化模块。
- 集成ECharts或D3.js实现知识图谱的动态交互展示。
后端开发组
- 基于Django搭建Web服务，设计RESTful API接口。
- 实现用户请求处理、数据存储（如MySQL/MongoDB）及与模型服务的交互。
算法与模型组
- DeepSeek大模型集成：
  - 微调DeepSeek模型（如DeepSeek-R1或DeepSeek-V2）以适应古诗词情感分析任务。
  - 设计提示词工程（Prompt Engineering）优化模型输出。
- 知识图谱构建：
  - 从公开数据集（如《全唐诗》《全宋词》）中抽取实体（诗人、意象、典故等）及关系。
  - 使用Neo4j或JanusGraph存储知识图谱，设计查询接口供后端调用。
- 情感分析模块：
  - 结合模型输出与知识图谱信息，设计情感分类与强度计算算法。

2. 核心功能模块

古诗词输入与预处理
- 支持用户输入或上传文本文件，自动分句、去噪、标点标准化。
情感分析服务
- 调用DeepSeek模型生成初步情感标签，结合知识图谱修正上下文偏差。
知识图谱可视化
- 展示诗词中实体（如“月亮→思乡”“梅花→高洁”）的关联关系。
结果导出与分享
- 支持分析报告生成（PDF/图片格式）及社交平台分享功能。

三、技术路线

数据层
- 数据源：公开古诗词数据集（如CC-100、Chinese-Poetry）、人工标注情感标签数据。
- 知识图谱：通过NLP工具（如Spacy、LTP）抽取实体关系，手动校验核心节点。
模型层
- DeepSeek大模型：通过LoRA或P-Tuning微调，优化对古诗词隐喻、典故的理解能力。
- 情感分析算法：融合模型输出与知识图谱路径权重（如计算“诗人→朝代→历史事件”对情感的间接影响）。
应用层
- Django后端：处理HTTP请求，调用模型服务与数据库查询。
- 前端交互：实现实时分析反馈、图谱缩放/拖拽、多维度筛选功能。

四、时间计划

阶段	时间	任务
需求分析与设计	第1-2周	完成系统架构设计、数据集收集、知识图谱模式定义。
模型开发与训练	第3-5周	微调DeepSeek模型，构建知识图谱，设计情感分析算法。
系统开发与测试	第6-8周	实现Django后端API、前端界面开发，集成模型与图谱服务，进行单元测试。
优化与部署	第9-10周	性能优化（如模型压缩、缓存机制），部署至云服务器（如阿里云/AWS），用户内测。
验收与交付	第11-12周	编写文档（用户手册、技术报告），项目验收与成果展示。

五、预期成果

系统功能
- 可运行的Web应用（含源代码与部署文档）。
- 古诗词情感分析准确率≥85%（测试集评估）。
- 知识图谱覆盖核心实体≥1000个，关系类型≥20种。
交付物
- 技术报告（含算法设计、系统架构、测试结果）。
- 用户操作手册与演示视频。
- 开源代码（GitHub仓库，含LICENSE文件）。

六、风险评估与应对

数据质量风险
- 古诗词标注数据稀缺，可能影响模型泛化能力。
- 应对：结合规则引擎与人工校验，增强数据多样性。
模型性能风险
- DeepSeek模型推理速度较慢，影响用户体验。
- 应对：采用模型量化、ONNX加速或异步任务队列优化。
知识图谱完整性风险
- 实体关系抽取可能遗漏关键信息。
- 应对：引入专家知识补充，设计反馈机制允许用户修正图谱。

项目负责人：
日期：

此任务书可根据实际团队规模、资源条件进一步细化分工与时间节点。

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

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