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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：

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开题报告

题目：Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析

一、研究背景与意义

1. 研究背景
   • 古诗词情感分析的需求：古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达隐晦且复杂，传统方法难以精准捕捉深层语义。
   • 技术融合趋势：自然语言处理（NLP）与知识图谱的结合可提升文本理解的上下文关联性，而大模型（如DeepSeek）的强语义理解能力为古诗词分析提供了新工具。
   • 应用场景：教育、文化研究、智能创作等领域需对古诗词进行情感分类与可视化展示。
2. 研究意义
   • 理论意义：探索大模型与知识图谱在垂直领域（古诗词）的协同应用，丰富情感分析技术路径。
   • 实践意义：构建可交互的古诗词情感分析系统，辅助用户理解诗词情感内涵，推动传统文化数字化传播。

二、国内外研究现状

1. 古诗词情感分析研究
   • 传统方法：基于情感词典、机器学习（如SVM、LSTM）的分类模型，但依赖人工标注且泛化能力弱。
   • 深度学习方法：BERT、GPT等预训练模型在古诗词领域的应用逐步增多，但缺乏领域适配与可解释性。
2. 知识图谱在NLP中的应用
   • 知识图谱通过实体关系增强文本语义理解，例如结合诗人背景、历史事件等外部知识辅助情感判断。
   • 现有研究多集中于现代文本，古诗词领域应用较少。
3. DeepSeek大模型研究
   • DeepSeek作为国产开源大模型，在中文任务中表现优异，其多模态能力与长文本处理潜力尚未被充分挖掘。
4. 现有不足
   • 缺乏针对古诗词的专用情感分析框架；
   • 大模型与知识图谱的融合机制尚未完善；
   • 交互式系统开发不足，用户体验待提升。

三、研究目标与内容

1. 研究目标
   • 构建基于DeepSeek大模型与知识图谱的古诗词情感分析模型；
   • 开发Django框架的Web交互系统，实现情感分析结果的可视化与检索。
2. 研究内容
   • 数据层：
     • 爬取唐宋诗词数据集（如《全唐诗》《全宋词》），标注情感标签（喜、怒、哀、乐等）；
     • 构建古诗词知识图谱，包含诗人、朝代、意象、典故等实体关系。
   • 算法层：
     • 基于DeepSeek的微调：设计古诗词专用提示词（Prompt），优化情感分类任务；
     • 知识图谱融合：通过实体链接将诗词文本与知识图谱关联，增强上下文理解；
     • 多模态情感分析（可选）：结合诗词韵律、图像等特征提升准确性。
   • 系统层：
     • 使用Django搭建Web系统，提供诗词输入、情感分析、知识图谱可视化等功能；
     • 设计用户交互界面，支持按诗人、情感类型等维度检索。

四、研究方法与技术路线

1. 研究方法
   • 文献研究法：分析古诗词情感分析、知识图谱构建、大模型应用的现有成果；
   • 实验法：对比不同模型（如BERT、DeepSeek）在古诗词任务中的性能；
   • 系统开发法：采用Django框架实现前后端分离，集成算法模型与数据库。
2. 技术路线

   mermaid

   1graph TD
   2  A[数据采集与预处理] --> B[知识图谱构建]
   3  A --> C[DeepSeek模型微调]
   4  B --> D[实体链接与特征增强]
   5  C --> D
   6  D --> E[情感分析模型训练]
   7  E --> F[Django系统开发]
   8  F --> G[可视化与交互设计]

五、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 学术论文1篇（核心期刊或国际会议）；
   • 古诗词情感分析Web系统（含知识图谱可视化模块）；
   • 开源数据集与代码（供后续研究复用）。
2. 创新点
   • 技术融合创新：首次将DeepSeek大模型与古诗词知识图谱结合，提升情感分析的准确性与可解释性；
   • 应用场景创新：设计交互式系统，支持动态检索与多维度分析，填补现有工具空白。

六、进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	完成技术选型与数据集收集
模型开发	第3-5月	知识图谱构建与DeepSeek微调
系统实现	第6-7月	Django前后端开发与测试
论文撰写	第8月	实验验证与论文定稿

七、参考文献

1. 李明等. 基于BERT的古诗词情感分析研究[J]. 中文信息学报, 2022.
2. Wang Y, et al. Knowledge-Enhanced Text Representation for Emotion Analysis[C]. ACL, 2021.
3. DeepSeek官方文档. https://www.deepseek.com/docs
4. Django框架教程. https://djangoproject.com

八、指导教师意见

（待填写）

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注意事项：

1. 可根据实际研究调整技术细节（如是否加入多模态分析）；
2. 需补充具体数据集来源与标注方法；
3. 实验部分需设计对比基准（如与传统LSTM模型的对比）。

希望这份框架对您有所帮助！

运行截图

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