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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM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，结合技术实现与研究价值展开设计：

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开题报告

题目：基于Django与LLM大模型知识图谱的古诗词情感分析系统设计与实现

一、研究背景与意义

1. 背景
   • 文化价值：古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达（如悲欢离合、家国情怀）蕴含丰富的历史与人文信息。
   • 技术趋势：大语言模型（LLM，如GPT、BERT）在自然语言处理（NLP）领域取得突破，但针对古诗词的垂直领域适配仍需优化。
   • 知识图谱优势：通过构建古诗词知识图谱（如作者、朝代、意象、典故等实体关系），可增强模型对文化背景的理解，提升情感分析准确性。
   • 应用需求：教育、文化研究、数字人文等领域需要自动化工具辅助古诗词情感解读与传播。
2. 意义
   • 学术价值：探索LLM与知识图谱融合在垂直领域（古诗词）的应用，弥补传统情感分析模型对文化语境理解的不足。
   • 实践价值：为古诗词研究提供量化分析工具，辅助教学、创作与文化推广。
   • 技术价值：验证知识增强型大模型在低资源、高语境依赖场景下的有效性。

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、规则匹配或浅层机器学习（如SVM、LSTM），但依赖人工标注且泛化能力弱。
   • 深度学习应用：利用BERT、RoBERTa等预训练模型提取特征，但未充分考虑古诗词的意象、典故等文化元素。
2. 知识图谱在NLP中的应用
   • 知识增强模型：如ERNIE（百度）、KnowBERT（微软）通过实体链接融入外部知识，提升语义理解能力。
   • 垂直领域图谱：医疗、金融等领域已构建专用知识图谱，但古诗词领域仍缺乏系统性研究。
3. LLM与知识图谱融合
   • 最新进展：Retrieval-Augmented Generation（RAG）、Graph Neural Networks（GNN）等技术将知识图谱与生成式模型结合，但多用于通用领域。
   • 现有问题：
     • 古诗词语言风格与现代汉语差异大，LLM需针对性微调。
     • 知识图谱构建需覆盖诗词意象、典故等特色实体，数据来源稀缺。

三、研究目标与内容

1. 研究目标
   • 构建古诗词专用知识图谱，整合作者、朝代、意象、情感标签等结构化知识。
   • 设计基于LLM与知识图谱融合的情感分析模型，提升对隐喻、典故等复杂情感表达的理解能力。
   • 开发Django Web系统，实现古诗词情感分析的可视化交互与结果展示。
2. 研究内容
   • 知识图谱构建：
     • 数据采集：从《全唐诗》《全宋词》等典籍及公开数据集中抽取诗词文本、注释、作者信息。
     • 实体识别与关系抽取：定义“诗人-朝代”“诗词-意象”“意象-情感”等关系，利用NLP工具（如Spacy、StanfordNLP）标注数据。
     • 图谱存储：使用Neo4j或JanusGraph存储知识图谱，支持高效查询。
   • 情感分析模型设计：
     • 模型选型：基于BERT、GPT等LLM进行微调，或采用知识增强型模型（如ERNIE）。
     • 知识融合：通过实体链接将诗词中的意象/典故映射到知识图谱节点，提取上下文相关特征。
     • 多任务学习：联合训练情感分类与实体识别任务，优化模型对文化语境的敏感度。
   • Django系统开发：
     • 前端交互：设计用户上传诗词、查看情感分析结果的界面（如词云、情感趋势图）。
     • 后端服务：封装模型推理API，调用知识图谱查询接口，实现端到端分析流程。
     • 数据库设计：存储用户上传数据、分析结果及知识图谱缓存。

四、技术路线与创新点

1. 技术路线
   • 知识图谱构建流程：

     1原始文本 → 预处理（分词、标注） → 实体识别 → 关系抽取 → 图谱存储 → 查询接口  
     2

   • 模型训练流程：

     1诗词数据 + 知识图谱 → 微调LLM → 情感分类 → 结果可视化  
     2

   • 系统架构：

     1Django（Web框架） → 调用模型API → 查询知识图谱 → 返回前端展示  
     2

2. 创新点
   • 知识增强型情感分析：首次将古诗词知识图谱与LLM结合，解决传统模型对文化背景理解不足的问题。
   • 动态知识注入：通过实体链接实时关联知识图谱，适应不同诗词的语境需求。
   • 垂直领域适配：针对古诗词语言特点优化模型（如引入平仄、韵律特征），提升分析准确性。

五、预期成果

1. 完成古诗词知识图谱构建，覆盖至少5000首诗词、1000个意象实体。
2. 情感分析模型在测试集上准确率达到85%以上（较基线模型提升10%-15%）。
3. 开发Django Web系统，支持用户上传诗词、查看情感分析报告与知识图谱可视化。
4. 发表1篇核心期刊或国际会议论文，申请1项软件著作权。

六、进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	研究知识图谱构建方法与LLM微调技术
数据准备	第3月	采集诗词数据，标注实体与关系
图谱构建	第4月	完成知识图谱存储与查询接口开发
模型开发	第5-6月	微调LLM，设计知识融合机制
系统实现	第7-8月	开发Django前后端，集成模型与图谱
测试优化	第9月	性能调优与用户反馈收集
论文撰写	第10月	总结成果并撰写论文

七、参考文献

1. 王伟. 基于BERT的古诗词情感分析研究[J]. 中文信息学报, 2021.
2. Devlin J, et al. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding." NAACL 2019.
3. 张三. 知识图谱构建与应用综述[J]. 计算机研究与发展, 2020.
4. Apache Django官方文档. https://www.djangoproject.com/
5. Neo4j图数据库指南. https://neo4j.com/docs/

备注：

• 实际开题报告需补充具体数据集来源（如“唐诗宋词数据集”）、模型参数细节及实验设计。
• 可结合具体LLM（如ChatGLM、Qwen）说明微调策略，或对比不同知识融合方法的效果。

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希望这份框架能为您提供清晰的研究思路！如需进一步调整或补充细节，请随时告知。

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