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)

haochengxu2022

971人浏览 · 2026-02-25 10:19:21

haochengxu2022 · 2026-02-25 10:19:21 发布

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介绍资料

以下是一份关于《Django + DeepSeek大模型 + 知识图谱的古诗词情感分析系统》的任务书模板，结合Web开发、大语言模型与图数据库技术，适用于文学研究或文化教育场景：

任务书：基于Django + DeepSeek大模型 + 知识图谱的古诗词情感分析系统

一、项目背景与目标

1. 背景

古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达（如悲、喜、思、愤）蕴含着丰富的历史与哲学内涵。传统情感分析依赖人工标注或简单关键词匹配，难以捕捉隐喻、典故等深层语义。本项目结合DeepSeek大模型的语义理解能力与知识图谱的结构化知识，构建智能化古诗词情感分析系统，辅助文学研究、教学及文化传播。

2. 目标

开发Web平台（Django框架），支持用户上传古诗词文本或选择经典作品进行情感分析。
利用DeepSeek大模型提取诗句的显性情感（如“悲秋”）与隐性情感（如通过典故表达的哀愁）。
构建古诗词知识图谱，关联诗人、朝代、历史事件、意象（如“月”“柳”）等实体，增强情感分析的上下文理解。
可视化分析结果，展示情感分布、关联实体及解释依据，提升结果可解释性。

二、项目范围与功能

1. 数据层

数据来源
- 结构化数据：
  - 经典古诗词库（如《全唐诗》《全宋词》）。
  - 诗人信息（生卒年、流派、历史背景）。
  - 意象与情感标注数据集（如“孤雁”→“思乡”）。
- 非结构化数据：
  - 用户上传的古诗词文本（TXT/PDF格式）。
  - 文学评论文献（用于训练模型解释能力）。
技术栈
- Neo4j：存储知识图谱（实体：诗人、诗词、意象；关系：创作、引用、象征）。
- MySQL：存储用户信息、分析任务记录等结构化数据。

2. 模型层

DeepSeek大模型应用
- 情感分类：
  - 输入：诗句文本 + 知识图谱上下文（如诗人当时流放背景）。
  - 输出：情感标签（喜悦、悲伤、愤怒、思乡等）及置信度。
- 实体识别与关系抽取：
  - 识别诗句中的意象（如“残灯”）、典故（如“庄周梦蝶”）。
  - 关联知识图谱中的实体，补充背景知识（如“残灯”象征“孤独”）。
知识图谱增强
- 规则引擎：基于图谱关系生成情感解释（如“诗人因贬谪而作此诗，故情感为‘悲’”）。
- 图神经网络（GNN）：可选，用于挖掘图谱中隐含的情感传播模式。

3. 应用层（Django Web平台）

前端功能
- 诗词上传：支持文本粘贴或文件上传，自动识别诗词标题与作者。
- 情感分析结果展示：
  - 情感标签云（字体大小表示强度）。
  - 知识图谱可视化（如D3.js展示诗人-诗词-意象关联）。
  - 模型解释（高亮关键意象与背景知识）。
- 历史分析记录：用户可查看过往分析结果并导出报告。
后端功能
- 异步任务队列（Celery）：处理耗时的模型推理与图谱查询。
- API接口：
  - /analyze：接收诗词文本，返回情感标签与图谱路径。
  - /explain：根据用户请求生成详细解释（如“‘明月’在此诗中象征‘思乡’，因诗人远离故土”）。

三、技术架构

1用户请求 → Django（前端/API） → Celery任务队列 →  
2       ↓  
3DeepSeek模型（情感分类/实体识别） + Neo4j（知识图谱查询） →  
4       ↓  
5结果返回前端（可视化+解释）  
6

四、任务分解与进度计划

阶段1：需求分析与环境搭建（2周）

任务：
- 调研古诗词情感分析关键需求（如是否需区分“悲”与“哀”）。
- 搭建Django项目基础结构，配置MySQL与Neo4j数据库连接。
- 收集并预处理《全唐诗》数据，导入Neo4j构建初始知识图谱。

阶段2：知识图谱构建与扩展（3周）

任务：
- 实体识别：
  - 使用DeepSeek从诗词中抽取诗人、意象、典故等实体。
  - 人工校验并补充高频实体（如“梅花”→“高洁”）。
- 关系抽取：
  - 定义关系类型（如“创作”“象征”“引用”）。
  - 通过规则或模型（如BERT+关系分类）填充图谱关系。
- 图谱优化：
  - 合并重复实体（如“李白”与“太白”）。
  - 添加属性（如诗人朝代、意象常见情感）。

阶段3：模型集成与开发（4周）

任务：
- DeepSeek微调：
  - 在文学评论数据上微调模型，强化对典故与隐喻的理解。
  - 示例输入：“‘欲穷千里目’表达了何种情感？结合诗人王之涣的背景。”
- 情感分析流程开发：
  - 输入诗词 → 调用DeepSeek提取情感与实体 → 查询Neo4j补充背景 → 生成结果。
- 解释模块开发：
  - 基于图谱路径生成自然语言解释（如“‘雁’常象征‘思乡’，此诗中‘雁’与‘秋’共现，强化了悲凉情感”）。

阶段4：Web平台开发与测试（3周）

任务：
- 前端开发：
  - 使用Bootstrap + ECharts实现响应式布局与可视化。
  - 添加诗词上传组件与结果展示面板。
- 后端开发：
  - 实现Celery异步任务处理，避免模型推理阻塞请求。
  - 编写API文档（Swagger UI支持）。
- 测试：
  - 单元测试（PyTest验证图谱查询逻辑）。
  - 用户测试（邀请文学爱好者反馈解释清晰度）。

阶段5：部署与维护（1周）

任务：
- 部署：
  - 打包为Docker容器，部署至云服务器（如阿里云ECS）。
  - 配置Nginx反向代理与HTTPS。
- 运维：
  - 监控Django日志与模型推理耗时。
  - 定期更新知识图谱（如新增诗词或修正关系）。

五、资源需求

硬件：
- 云服务器（4核8G内存，50GB存储，用于Django + Neo4j）。
- GPU服务器（可选，用于加速DeepSeek推理）。
软件：
- Django 4.2、Neo4j 5.0、DeepSeek API（或本地部署）、Celery 5.3。
数据：
- 公开数据集：
  - 《全唐诗》《全宋词》（中国哲学书电子化计划）。
  - 古诗词意象情感标注数据（如Chinese Poetry Emotion Dataset）。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
模型偏差	DeepSeek误判典故情感（如将“折柳”误判为“喜悦”）	引入人工校验规则，对高频典故强制关联正确情感
图谱不完整	冷门诗人或意象缺失	提供用户反馈入口，允许补充知识并人工审核
性能瓶颈	长诗词推理耗时过长	限制输入长度（如最多20句），或分句并行处理
文化歧义	同一意象在不同朝代情感不同（如“鸿雁”在先秦为“信使”，在明清为“孤独”）	在图谱中标注时代属性，分析时动态匹配

七、交付成果

完整代码库（GitHub仓库，含Django项目、模型调用脚本、图谱构建工具）。
部署文档（服务器配置步骤、API使用示例）。
测试报告（情感分类准确率、解释满意度调查结果）。
系统演示视频（展示诗词上传、分析结果与解释过程）。

项目负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

此任务书可根据实际数据规模调整图谱构建方式（如是否使用自动抽取工具），重点突出大模型与知识图谱的协同能力，解决古诗词分析中的语义模糊性问题。

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！

为什么选择我

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