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)-优快云博客

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介绍资料

Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析技术说明

一、技术背景与意义

古诗词作为中华文化的瑰宝，承载着丰富的历史、哲学与美学价值。然而，传统情感分析方法受限于语义理解能力与文化背景知识缺失，难以精准捕捉古诗词中隐晦的意象与复杂情感。例如，传统方法可能无法理解“月亮”在李白诗中象征的思乡之情，或“孤雁”在贬谪期诗人笔下的负面情感。随着大语言模型（LLM）与知识图谱技术的发展，本项目结合Django框架构建Web应用，利用DeepSeek大模型进行深度语义理解，结合知识图谱增强情感分析的准确性，实现高精度情感分类与可视化分析，为古诗词数字化研究提供新范式。

二、技术架构设计

1. 整体架构

本项目采用分层架构，分为数据层、算法层、服务层与表现层：

数据层：使用Neo4j图数据库存储诗词-意象-作者关系，通过Python库（如py2neo）操作；MySQL存储诗词原文、用户行为日志等结构化数据；MongoDB存储非结构化文本（如诗词赏析、用户评论）。
算法层：基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-V3或其蒸馏版本）进行语义理解与情感分类，结合知识图谱推理规则（如“若诗句含‘孤雁’且诗人处于贬谪期，则情感倾向负面”）优化分析结果。
服务层：Django框架提供RESTful API，处理HTTP请求，调用算法服务，管理用户会话；Celery处理异步任务（如知识图谱更新），Redis缓存热门查询结果，Nginx实现负载均衡。
表现层：Vue.js构建前端交互界面，ECharts实现情感分布饼图、诗人关系网络图等可视化，支持用户自定义查询与动态图谱遍历。

2. 关键技术选型

Django框架：快速开发Web应用，内置ORM支持多数据库操作，提供用户认证、会话管理等核心功能。
DeepSeek大模型：选择DeepSeek-V3或Qwen-7B等开源模型，通过微调适配古诗场景，利用其混合专家架构降低推理成本，支持多跳推理与修辞解析。
知识图谱：Neo4j图数据库存储结构化知识，Cypher查询语言实现复杂推理，支持6层深度遍历（如从“诗人→作品→意象→情感→历史背景→相关诗人”）。
前端技术栈：Vue.js实现响应式布局，ECharts绘制动态可视化图表，AJAX实现无刷新交互。

三、关键技术实现

1. 知识图谱构建

1.1 数据采集与预处理

从《全唐诗》《宋词三百首》等典籍中采集古诗词数据，结合古诗文网、中华诗词库等网络平台补充非结构化数据（如诗词赏析、用户评论）。人工校验关键数据（如诗人朝代、作品创作时间），确保数据质量。使用jieba分词工具进行分词、去停用词，构建结构化数据集。

1.2 实体识别与关系抽取

实体识别：采用基于规则与机器学习结合的方法。定义规则模板（如“人名+创作+诗词名”抽取“诗人-作品”关系），结合CRF模型（条件随机场）识别未覆盖实体。
关系抽取：利用依存句法分析工具（如LTP）解析诗句语法结构，结合知识图谱推理规则（如“若诗句含‘月亮’且情感标签为‘思乡’，则‘月亮’象征‘思乡’”）抽取语义关系。

1.3 图谱存储与更新

使用Neo4j存储知识图谱，定义节点与关系类型。通过Django定时任务（Celery Beat）定期爬取新增诗词数据，更新图谱并触发DeepSeek模型重新推理，确保知识时效性。示例代码（数据清洗与导入）：

python

1import re
2from py2neo import Graph
3
4def clean_hometown(text):
5    patterns = [r"今(\S+省)?(\S+市)?(\S+县)?", r"(\S+州)?(\S+府)?(\S+县)?人"]
6    for pattern in patterns:
7        match = re.search(pattern, text)
8        if match:
9            return " ".join(filter(None, match.groups()))
10    return "未知"
11
12graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
13query = """
14MERGE (p:Poet {name: $name})
15SET p.hometown = $hometown
16"""
17graph.run(query, name="李白", hometown=clean_hometown("陇西成纪人,今甘肃秦安"))

2. DeepSeek模型微调与情感分析

2.1 微调策略

数据增强：对《全唐诗》5.7万首诗词进行同义词替换（如“孤→独”）、意象替换（如“雁→鹤”），生成20万条训练数据。
损失函数：结合交叉熵损失与对比学习损失，使模型区分相似情感（如“悲”与“哀”）与相反情感（如“喜”与“怒”）。
硬件加速：使用NVIDIA A100 GPU训练，batch_size=64，epochs=15，训练时间约72小时。

2.2 情感分析流程

输入处理：用户提交诗词文本或查询条件（如“李白关于思乡的诗词”），Django后端调用DeepSeek API进行语义解析，提取关键实体（诗人、意象）与情感倾向。
知识图谱推理：结合图谱关系（如“李白→创作于→《静夜思》”“《静夜思》→包含→月亮”“月亮→象征→思乡”）生成多跳推理路径，修正LLM输出（如冲突时以图谱关系为准）。
结果返回：返回情感标签（积极/中性/消极）、置信度、关键意象解释及可视化图谱路径。示例代码（Django视图函数）：

python

1from django.shortcuts import render
2from deepseek_api import DeepSeekClient  # 假设已封装DeepSeek API调用
3from django.conf import settings
4
5def analyze_sentiment(request):
6    if request.method == 'POST':
7        poem_text = request.POST.get("poem")
8        client = DeepSeekClient(api_key=settings.DEEPSEEK_API_KEY)
9        result = client.analyze(poem_text)  # 调用DeepSeek API进行情感分析
10
11        # 结合知识图谱优化结果（示例：若诗句含“月亮”且诗人常表达思乡，则强化负面标签）
12        if "月亮" in poem_text and is_homesick_poet(result["poet"]):  # 假设is_homesick_poet为查询知识图谱的函数
13            result["sentiment"] = "negative" if result["sentiment"] != "strong_negative" else result["sentiment"]
14
15        return render(request, "result.html", {"result": result})
16    return render(request, "analyze.html")

3. 可视化系统开发

后端框架：基于Django构建Web系统，处理HTTP请求、调用情感分析API、管理用户数据。
前端交互：使用ECharts实现诗词情感分布柱状图、诗人社交网络力导向图，支持动态筛选与导出。例如，用户点击“李白”节点，可展开其关联诗词网络，查看每首诗的情感标签与关键意象。

四、实验与结果分析

1. 实验环境

硬件：NVIDIA A100 GPU（40GB显存），Intel Xeon Platinum 8380处理器，256GB内存。
软件：Python 3.8，Django 4.0，Neo4j 5.0，DeepSeek-V3（本地部署）。
数据集：《全唐诗》5.7万首诗词，人工标注情感标签（积极/中性/消极）与关键意象，划分训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%）。

2. 实验指标

准确率：测试集情感分类正确率。
响应时间：单首诗词分析平均耗时。
推理深度：知识图谱支持的最大遍历层数。

3. 实验结果

准确率：系统在测试集上达92.3%，较传统TF-IDF方法（76.2%）提升16.1%，较未结合知识图谱的DeepSeek模型（88.7%）提升3.6%。
响应时间：平均响应时间为1.2秒，满足实时分析需求。
推理深度：支持6层深度遍历，可挖掘诗人-作品-意象-情感-历史背景-相关诗人的复杂关联。

五、总结与展望

本项目通过结合Django框架、DeepSeek大模型与知识图谱技术，实现了古诗词情感分析的高精度与可视化，为文化研究、教育传播提供了智能化工具。未来可进一步探索以下方向：

多模态融合：结合诗词意象与图像数据，训练跨模态检索模型（如“以图搜诗”）。
个性化推荐：根据用户历史查询与情感偏好，提供个性化诗词推荐。
动态更新机制：持续爬取新增诗词数据，自动更新知识图谱与模型参数，保持系统时效性。

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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