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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

中华古诗词作为中华民族传统文化的核心载体，历经千年沉淀，记录了不同历史时期的社会风貌、人文思想与情感变迁。从《诗经》《楚辞》到唐诗、宋词、元曲，古诗词以其凝练的语言、优美的韵律和深邃的意境，成为中华民族精神文化的重要象征。然而，随着时代的发展，古诗词的传播与传承面临诸多挑战。传统阅读和教学方式难以满足当代学习者个性化、便捷化的需求，大量古诗词作品被尘封于古籍之中，难以被现代人广泛阅读和欣赏。

与此同时，信息技术的飞速发展，尤其是人工智能、大数据等技术的兴起，为古诗词的数字化处理与传承提供了新的机遇。Python作为一种功能强大且应用广泛的编程语言，在数据处理、自然语言处理、机器学习和可视化等方面具有显著优势。利用Python技术构建中华古诗词知识图谱并进行可视化展示，同时开展情感分析，成为传承和弘扬古诗词文化的重要途径。

（二）选题意义

1. 文化传承意义：通过构建古诗词知识图谱和开展情感分析，能够直观呈现古诗词的结构与关系，挖掘其中蕴含的情感信息，为古诗词的研究、教学与普及提供有力支持，有助于传承和弘扬中华民族优秀传统文化。
2. 学术研究意义：本研究结合知识图谱与深度学习技术，探索古诗词情感分析的新方法，为该领域的研究提供新的思路和参考，推动自然语言处理和人工智能技术在文化领域的应用发展。
3. 实际应用意义：构建的古诗词情感分析系统可以为古诗词爱好者、教育工作者等提供便捷的工具，帮助他们更好地理解和欣赏古诗词，提高文化素养和审美水平。

二、国内外研究现状

（一）国内研究现状

1. 知识图谱构建：国内学者在古诗词知识图谱构建方面取得了一定进展。部分研究基于预处理后的数据，利用Neo4j等图数据库构建古诗词的知识图谱，图谱中的节点包括诗人、诗作、朝代、类别等，边表示节点之间的关系，如诗人创作诗作、诗作属于某个朝代等。在实体识别与关系抽取方面，采用规则匹配与机器学习结合的方法，例如定义“人名 + 创作 + 诗词名”模板抽取“诗人 - 作品”关系，结合CRF模型识别未覆盖实体。
2. 情感分析：在情感分析方面，部分研究采用基于词典的方法或传统的机器学习方法对古诗词进行情感分类。例如，构建专门针对古诗词的情感词典，结合通用情感词典与古诗词领域特点，添加具有古诗词特色的情感词汇及其情感极性。也有研究利用深度学习模型，如双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合注意力机制（Attention）构建古诗词情感分析模型，通过标注好的古诗词情感数据集对模型进行训练和优化。
3. 可视化研究：可视化研究方面，通过图形化技术展示诗词结构和关系。利用D3.js、ECharts等前端可视化库，将知识图谱以直观、交互式的方式展示出来，用户可以通过点击节点或边，查看相关诗人或诗作的信息，深入了解古诗词的结构和关系。

（二）国外研究现状

在知识图谱领域，Google的Knowledge Graph、微软的Satori等大型知识图谱项目为知识的组织和检索提供了新的模式。在情感分析方面，国外学者提出了多种基于机器学习和深度学习的情感分析方法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并在社交媒体评论、电影评论等领域得到了广泛应用。然而，由于中华古诗词具有独特的语言特点和文化背景，国外的研究成果在直接应用于古诗词研究时存在一定的局限性。

（三）现有研究不足

1. 语义理解深度不足：传统情感分析方法在处理古诗词复杂的语义和情感表达时效果有待提高，难以捕捉诗词中隐晦的意象与复杂情感。例如，对于李白的《静夜思》中“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。
2. 文化背景知识融合不足：古诗词的情感表达往往与特定的历史背景、文化传统等密切相关，现有研究在情感分析时较少充分考虑这些文化背景知识，导致分析结果不够准确和全面。
3. 可视化交互性有待增强：部分可视化系统虽然能够展示古诗词的知识图谱，但在交互性方面存在不足，用户难以通过灵活的交互操作深入探索古诗词的内涵。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

构建基于Django框架与DeepSeek大模型的古诗词情感分析系统，通过构建多维知识图谱增强文化背景理解，结合DeepSeek大模型的深度语义解析能力，实现高精度情感分类与动态可视化分析，为古诗词数字化研究提供新范式。

（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）。
   • 对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据（如HTML标签、特殊字符等），并进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作，为后续知识图谱构建与情感分析奠定基础。
2. 知识图谱构建
   • 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。
   • 图谱存储：选择Neo4j图数据库进行存储，定义节点与关系类型，通过Django定时任务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。
3. DeepSeek模型微调与情感分析
   • 微调策略：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。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”）。
   • 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。
4. 可视化分析系统开发
   • 前端技术选择：使用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。
   • 可视化功能实现：实现诗人社交网络图，展示诗人之间的师承、友人关系（如李白与杜甫的交往）；情感分布饼图，直观展示不同情感类别的诗词占比；意象词云图，高频意象以词云形式呈现，反映诗词主题倾向；动态图谱遍历，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、技术路线与实施方案

（一）技术路线

mermaid

1graph TD
2A[数据采集层] --> B[多模态预处理]
3B --> C[知识图谱构建]
4C --> D[DeepSeek大模型分析]
5D --> E[可视化交互层]
6E --> F[系统输出与反馈]

（二）实施方案

1. 环境搭建：搭建Python开发环境，安装Django框架、Neo4j图数据库、Py2neo库、transformers库等相关依赖库。申请DeepSeek大模型API权限，准备训练数据集和测试数据集。
2. 数据采集与预处理模块开发：编写爬虫程序从指定数据源采集古诗词数据，对采集到的数据进行清洗和预处理，为后续模块提供高质量的数据。
3. 知识图谱构建模块开发：实现实体识别和关系抽取算法，将识别出的实体和抽取的关系存储到Neo4j图数据库中，构建古诗词知识图谱。开发定时任务，定期更新知识图谱。
4. DeepSeek模型微调与情感分析模块开发：对DeepSeek大模型进行微调，设计合适的损失函数和训练策略。开发情感分析接口，调用DeepSeek API进行语义解析和情感分析，结合知识图谱推理生成最终结果。
5. 可视化交互系统开发：使用Vue.js和ECharts开发前端可视化界面，实现各种可视化图表和交互功能。开发后端API，为前端提供数据支持。
6. 系统测试与优化：对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，根据测试结果对系统进行优化和改进，确保系统的稳定性和可靠性。

五、预期成果与创新点

（一）预期成果

1. 系统原型：构建基于Django与DeepSeek大模型的古诗词情感分析系统，实现数据采集、知识图谱构建、情感分析和可视化展示等功能，系统在测试集上情感分析准确率达到较高水平，满足实时交互需求。
2. 数据集：构建包含一定数量古诗词的标注数据集，标注情感标签和关键意象，为后续研究提供数据支持。
3. 学术论文：发表相关学术论文，阐述系统的设计思路、技术实现和实验结果，为古诗词数字化研究提供参考。

（二）创新点

1. 技术融合创新：首次将Django框架、DeepSeek大模型与知识图谱技术深度融合应用于古诗词情感分析领域，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. 多跳推理机制：结合知识图谱的多跳推理能力，为DeepSeek大模型的情感分析提供背景知识支撑，解决大模型在隐晦情感理解上的不足，提升分析结果的准确性。
3. 动态可视化交互：开发具有高度交互性的可视化系统，用户可以通过灵活的操作深入探索古诗词的知识结构和情感内涵，增强用户体验和学习效果。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容	交付物
需求调研	2026.01 - 2026.02	收集古诗词情感分析相关需求，了解现有系统的优缺点	需求调研报告
数据准备	2026.03 - 2026.04	采集古诗词数据，进行数据清洗和预处理，构建标注数据集	数据集、数据预处理代码
知识图谱构建	2026.05 - 2026.07	实现实体识别和关系抽取算法，构建古诗词知识图谱	知识图谱构建代码、知识图谱
模型微调	2026.08 - 2026.09	对DeepSeek大模型进行微调，优化模型性能	微调后的模型、训练代码
系统开发	2026.10 - 2026.11	开发可视化交互系统，实现前后端集成	系统原型、前后端代码
系统测试与优化	2026.12	对系统进行全面测试，根据测试结果进行优化和改进	测试报告、优化后的系统
论文撰写与答辩	2027.01 - 2027.03	撰写学术论文，准备答辩材料，进行项目答辩	学术论文、答辩PPT

七、参考文献

[此处可按照前文参考文章格式，依次列出在开题报告中引用的参考文献]

1. 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). CSDN博客（CSDN软件开发网）. https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/156411528
2. Django框架. 微信公众平台（腾讯网）. https://mp.weixin.qq.com/s/...
3. DeepSeek大语言模型算法. 百度百科. https://baike.baidu.com/item/DeepSeek大语言模型算法/64543915
4. 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解). CSDN博客（CSDN软件开发网）. https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/148512387
5. 如何分析古诗的情感基调?请结合诗眼、诗句等方面进行说明. 百度教育. https://easylearn.baidu.com/edu-page/tiangong/questiondetail?id=1733333870654418654&fr=search
6. 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解). CSDN博客（CSDN软件开发网）. https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/147592718
7. 【诗词鉴赏】如何精准赏析诗歌的思想感情? 微信公众平台（腾讯网）. https://mp.weixin.qq.com/s/...

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