温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《Django + DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析》开题报告

一、选题背景与意义

（一）选题背景

古诗词作为中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史、哲学与情感信息。从《诗经》《楚辞》到唐诗宋词元曲，不同时代的古诗词作品反映了当时的社会风貌、人文精神与诗人的内心世界。然而，随着时代变迁，古诗词的传承与理解面临一定挑战，普通读者难以全面、深入地领略其魅力。

传统情感分析方法多依赖情感词典或浅层语义模型，在处理古汉语隐喻、典故及修辞手法时存在显著局限。例如，基于SnowNLP的情感词典在古诗词分类中准确率仅65%，BERT模型虽提升至85%，但仍难以解析“借景抒情”等深层语义关联。以李白的《静夜思》为例，“举头望明月，低头思故乡”通过“月亮”这一意象传递思乡之情，传统方法难以自动识别这种隐含的语义关联。

随着知识图谱技术与大语言模型（LLM）的突破，结合结构化知识推理与深度语义理解的混合分析框架成为研究热点。知识图谱能够以结构化的方式呈现古诗词中的人物、地点、事件等实体及其关系，帮助用户快速梳理知识脉络；而大模型则具备强大的深度语义解析能力，能够更准确地理解古诗词中的复杂情感。因此，利用Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱技术进行古诗词情感分析具有重要的研究价值。

（二）选题意义

1. 文化传承意义：通过构建古诗词知识图谱并进行可视化展示，以直观、生动的方式呈现古诗词的丰富内涵，有助于吸引更多人尤其是青少年关注和学习中华古诗词，促进传统文化的传承与弘扬。
2. 学术研究意义：为古诗词研究提供新的视角和工具，帮助学者更系统地分析古诗词中的知识关联与情感表达，推动相关学术研究的深入发展。例如，通过知识图谱可以挖掘古诗词中不同诗人之间的创作关联、意象传承等，为文学研究提供量化依据。
3. 教育应用意义：在教育领域，该研究成果可作为教学资源应用于语文教学，辅助教师讲解古诗词，提高学生的学习兴趣和理解能力。同时，也可开发相关学习软件或平台，为学生提供个性化的学习体验，如通过可视化图谱帮助学生理解古诗词的创作背景和情感脉络。

二、国内外研究现状

（一）国外研究现状

国际上，知识图谱技术起步较早，Google Knowledge Graph（2012）开创了通用知识图谱先河，DBpedia、YAGO等项目构建了大规模结构化知识库。近年研究聚焦于动态知识图谱（如DKG）与多模态知识图谱（如MMKG），但在文学领域的应用相对较少。在情感分析方面，国外主要针对英文文本进行研究，对于中文古诗词的情感分析研究较少，且缺乏对古汉语隐喻、典故等特殊语言现象的处理能力。

（二）国内研究现状

国内在知识图谱和情感分析领域也取得了一定成果。百度知识图谱、阿里知识图谱在电商、医疗领域取得成功，但文学领域应用较少。清华大学构建的《中国古典诗歌知识图谱》（2020）包含诗人、朝代、作品等初步信息，但未涵盖情感与意象维度。在古诗词情感分析方面，传统方法存在诸多局限，如基于情感词典的方法难以识别典故隐喻，准确率不足60%；深度学习方法如BERT模型虽有所提升，但仍存在长文本依赖问题，且在处理古汉语场景下需针对性优化。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

构建基于Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱的古诗词情感分析系统，实现以下目标：

1. 构建包含诗人、作品、意象、情感等核心实体及“创作于”“象征”“引用”等关系类型的大规模古诗词知识图谱，支持多层深度遍历。
2. 利用DeepSeek大模型的深度语义解析能力，结合知识图谱推理规则，实现高精度的古诗词情感分类，准确率较传统方法显著提升。
3. 开发可视化交互系统，支持用户自定义查询、动态图谱遍历和情感分布可视化展示，为文学研究者和普通用户提供便捷的分析工具。

（二）研究内容

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）。
   • 对采集到的数据进行清洗，去除噪声数据（如重复诗词、错误字符等），并进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作。例如，采用基于规则与机器学习结合的方法进行实体识别，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模型识别未覆盖实体。
2. 知识图谱构建
   • 定义知识图谱的模式层，确定古诗词领域中的实体类型（如诗词、作者、意象、地点等）及其属性，以及实体之间的关系类型（如创作、包含、提及等）。
   • 基于模式层，从预处理后的数据中抽取实体与关系，构建知识图谱的数据层。采用Neo4j图数据库存储知识图谱数据，以便高效地进行查询与分析。例如，通过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”）。
3. DeepSeek大模型微调与情感分析
   • 采用LoRA技术对DeepSeek大模型进行微调，以降低训练成本并提升泛化能力。例如，在《全唐诗》5.7万首诗词数据集上，通过同义词替换（如“孤→独”）、意象替换（如“雁→鹤”）生成20万条训练数据，结合交叉熵损失与对比学习损失优化模型。
   • 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”）生成最终情感标签，解决大模型在隐晦情感理解上的不足。例如，在分析《静夜思》时，模型可结合“李白 - 创作 - 《静夜思》”“《静夜思》 - 包含 - 月亮”“月亮 - 象征 - 思乡”三跳推理路径，生成“通过月亮意象传递游子孤寂之情”的解析结果。
4. 可视化交互系统开发
   • 基于Django框架搭建系统后端，提供RESTful API，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。
   • 使用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。例如，用户可点击节点（如诗人、意象）展开关联路径，探索诗词背后的文化脉络。

四、研究方法与技术路线

（一）研究方法

1. 文献研究法：查阅国内外关于知识图谱构建、自然语言处理、情感分析以及古诗词研究的相关文献，了解该领域的研究现状与发展趋势，为课题研究提供理论支持。
2. 实验法：设计并实施一系列实验，对比不同大模型、特征工程方法和预测模型在古诗词情感分析任务上的性能，选择最优的方案进行系统实现。例如，对比未结合知识图谱的DeepSeek模型与结合知识图谱的模型在情感分类准确率上的差异。
3. 案例分析法：选取典型的古诗词作为案例，对系统进行实际应用测试，验证系统的有效性和实用性。例如，以李白的《将进酒》为例，分析系统对其情感分类的准确性和解析结果的合理性。

（二）技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[数据采集] --> B[知识图谱构建]
3    A --> C[情感分析模型训练]
4    B --> D[Neo4j存储]
5    C --> E[PyTorch模型实现]
6    D --> F[Flask API服务]
7    E --> F
8    F --> G[Vue.js前端]
9    G --> H[D3.js可视化]

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 构建包含10万 + 实体、50万 + 关系的结构化古诗词知识图谱，支持多层深度遍历和复杂语义检索。
2. 开发基于DeepSeek大模型的古诗词情感分析模型，在测试集上达到F1值≥90%，情感强度预测MAE≤0.7。
3. 实现可视化交互系统，支持Web端与移动端访问，响应时间≤2秒，为用户提供便捷的古诗词分析工具。
4. 发表1篇SCI/EI期刊论文，申请1项软件著作权。

（二）创新点

1. 技术融合创新：首次将Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱技术深度融合应用于古诗词情感分析，充分发挥各技术的优势，提高情感分析的准确性和可解释性。
2. 推理路径可视化：通过可视化技术展示DeepSeek大模型结合知识图谱的情感推理路径，使用户能够直观地理解情感判断的依据，增强系统的可解释性。
3. 多模态知识融合：未来可进一步探索融合诗词文本、历代评注、现代研究论文及用户评论等多源信息，构建包含情感维度的文学知识图谱，为古诗词研究提供更全面的支持。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容	交付物
需求分析与文献调研	2026.01 - 2026.02	完成20篇以上相关文献的阅读与分析，确定系统需求和功能模块	需求规格说明书、文献综述报告
数据采集与预处理	2026.03 - 2026.04	完成古诗词数据的采集、清洗和预处理，构建初始数据集	清洗后的数据集、预处理代码
知识图谱构建	2026.05 - 2026.06	定义知识图谱的模式层，抽取实体与关系，构建数据层并存储到Neo4j图数据库	知识图谱模式定义文档、Neo4j数据库
DeepSeek大模型微调	2026.07 - 2026.08	采用LoRA技术对DeepSeek大模型进行微调，优化模型参数	微调后的模型权重文件、训练日志
情感分析模型集成与测试	2026.09 - 2026.10	将微调后的DeepSeek大模型与知识图谱推理规则集成，进行情感分析测试与优化	测试报告、优化后的模型
可视化交互系统开发	2026.11 - 2026.12	基于Django框架和Vue.js开发可视化交互系统，实现各项功能	系统源代码、可执行文件
系统测试与优化	2027.01 - 2027.02	对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，根据测试结果进行优化	测试报告、优化后的系统
论文撰写与成果整理	2027.03 - 2027.04	撰写学术论文，整理研究成果，准备答辩材料	学术论文、软件著作权申请材料、答辩PPT

七、参考文献

[此处可按照实际引用格式，将开题报告中引用的参考文献详细列出]

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

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

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓