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
开题报告：基于Django+LLM大模型知识图谱的古诗词情感分析系统设计与实现
一、选题背景与意义
1.1 选题背景
中华古诗词作为中华文化的核心载体，现存可考作品超50万首，承载着丰富的历史记忆与情感内涵。然而，传统纸质媒介的传播局限性与现代学习者对数字化内容的需求形成显著矛盾。据统计，仅12%的古诗词通过数字化平台被公众接触，且现有分析工具多依赖人工标注或浅层机器学习模型，存在语义理解局限、文化语境缺失、多模态数据割裂等核心痛点。例如，传统情感词典方法对隐喻（如“月”象征思念）、典故（如“庄周梦蝶”）的识别准确率不足60%，导致情感误判率高；未考虑诗人背景（如李白豪放、李清照婉约）与朝代特征（如盛唐乐观、晚唐哀婉）的分析方法，难以挖掘深层情感逻辑。
1.2 选题意义
- 文化传承价值：通过数字化技术打破传播壁垒，推动古诗词的普及与深度理解，助力中华文化传承。
- 学术研究价值：结合LLM大模型与知识图谱，突破传统方法的语义理解瓶颈，为古诗词研究提供智能化工具。
- 教育应用价值：为中学语文课堂提供自动化分析工具，辅助学生理解诗词意象、情感与艺术手法，提升教学效率。例如，系统可自动识别《静夜思》中“明月”“故乡”的意象，结合知识图谱推断其象征“思念”“孤寂”，并通过LLM模型生成情感分析报告。
二、国内外研究现状
2.1 传统情感分析方法
- 基于情感词典的规则匹配：如SnowNLP、BosonNLP等工具，通过统计情感词占比判断倾向，但难以处理古汉语隐喻与典故。例如，针对古诗词构建专用情感词典后，准确率仅提升至78%。
- 浅层机器学习模型：如LSTM、BERT等模型通过上下文语义信息取得一定成果，但缺乏对“借景抒情”“托物言志”等修辞手法的理解，且数据依赖性强、可解释性弱。例如，BERT微调模型在自建数据集上实现91%的F1值，但仍需人工标注大量数据。
2.2 知识图谱应用现状
知识图谱以图形化方式呈现实体关系，可整合诗人、作品、意象、朝代等实体信息，构建“诗词-作者-意象-情感”多维度关联模型。例如，复旦大学“古诗知识图谱”揭示“月亮”意象在李白诗中出现频率是杜甫的2.3倍，且多与“思乡”主题关联。然而，现有图谱多依赖人工构建，难以动态更新，且未与情感分析模型深度融合。
2.3 LLM大模型应用现状
LLM大模型（如Qwen-7B、ChatGLM3）通过海量文本预训练，具备强大的语义理解与上下文关联能力，可准确识别诗词中的隐喻、典故等复杂表达。例如，微调后的Qwen-7B模型在古诗问答指令集（含10万条问答对）上实现分析性问题准确率≥85%。但现有研究多聚焦于单一文本分析，忽略韵律、意象等多模态信息对情感的辅助作用。
三、研究目标与内容
3.1 研究目标
设计并实现一个基于Django+LLM大模型知识图谱的古诗词情感分析系统，解决以下问题：
- 语义理解局限：通过LLM大模型微调与知识增强生成（RAG）技术，提升对隐喻、典故的识别准确率。
- 文化语境缺失：结合知识图谱推理诗人风格、意象情感倾向等隐性知识，增强分析深度。
- 多模态数据割裂：融合文本、韵律、意象等多模态信息，构建跨模态情感分析模型。
- 交互性与可视化不足：通过Django框架与ECharts、D3.js实现动态可视化，支持用户交互式探索。
3.2 研究内容
- 系统架构设计：
- 数据层：采用结构化与非结构化数据分离存储策略。MySQL存储诗人、朝代、诗词文本等基础信息；MongoDB存储诗词注释、用户评论等动态内容；Neo4j图数据库存储实体（如诗人、意象、朝代）与关系（如“创作于”“象征”），支持复杂查询。
- 服务层：Django提供RESTful API，集成LLM大模型与知识图谱推理引擎。例如，用户提交诗词文本后，系统调用API触发预处理流程（去除标点、分词、生成词向量），再调用微调后的LLM模型输出情感标签（如“哀”）与典故实体（如“庄周梦蝶”），并结合知识图谱推理增强结果可信度。
- 交互层：前端采用Vue.js框架结合ECharts、D3.js实现动态可视化。ECharts绘制情感分布热力图（如展示不同朝代情感倾向），D3.js渲染知识图谱关系网络（如通过力导向布局展示诗人社交网络），支持用户拖拽节点查看子图或点击诗词节点展开创作背景、意象分析等详情。
- 核心技术实现：
- 实体识别与关系抽取：采用BERT-BiLSTM-CRF模型识别诗人、作品、意象、典故等12类实体，结合RoBERTa-Large模型判断“创作”“引用”“批判”等8类关系。例如，通过分析“杜甫《春望》引用《诗经》‘忧心烈烈’”的句法结构，自动抽取“引用”关系并存储至Neo4j图数据库。
- LLM大模型微调：构建“古诗问答指令集”（含10万条问答对），覆盖事实查询（如作者、年代）与分析性问题（如情感、风格），采用LoRA低秩适配技术冻结LLM主体参数，仅训练128维矩阵，将参数量从70亿压缩至500万，降低计算成本的同时，在测试集上实现分析性问题准确率≥85%。
- 多模态融合：结合诗词韵律（如平仄结构）与意象图谱（如“梅花”象征高洁）辅助情感判断。例如，分析《静夜思》中“明月”“故乡”意象，结合知识图谱推断其象征“思念”“孤寂”，LLM模型输出情感标签为“哀”，并解释“举头望明月”通过动作描写强化思念之情。
- 知识图谱推理：基于图嵌入（如TransE）与规则引擎挖掘诗人风格、意象情感倾向等隐性知识。例如，若诗人李白90%的诗词被标记为“豪放”，则新诗词若含“天”“云”等意象，优先推断为“豪放”风格。
- 实验验证：
- 数据集：爬取《全唐诗》《宋词精选》等公开数据集，构建含5万首标注诗词的数据集，标注情感标签（如“喜”“怒”“哀”“乐”“思”）与典故实体。
- 对比实验：对比基线模型（如BERT、TextCNN）与本文提出的混合模型（LLM+知识图谱）在情感分类准确率、典故识别召回率、图谱推理速度等指标上的表现。
- 性能测试：测试系统在10万级节点图谱下的实时交互延迟（优化至<500ms），以及多模态知识融合对情感判断准确率的提升效果（目标提升8%—12%）。
四、研究方法与技术路线
4.1 研究方法
- 文献研究法：分析古诗词情感分析、LLM大模型、知识图谱构建等相关论文，总结技术进展与不足。
- 实验法：通过真实古诗词数据验证系统性能，优化模型参数与架构设计。
- 对比分析法：对比不同模型（如BERT vs. Qwen-7B）、不同模态组合（文本 vs. 文本+韵律+意象）的预测效果。
4.2 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 B --> C[LLM大模型微调] 4 C --> D[多模态特征融合] 5 D --> E[情感分析与推理] 6 E --> F[Django系统开发] 7 F --> G[用户交互与可视化]五、预期成果与创新点
5.1 预期成果
- 完成系统原型开发，支持10万级节点知识图谱的实时交互，情感分类准确率≥88.5%，典故识别召回率≥82.3%。
- 在自建数据集上验证系统性能，情感分析准确率较传统方法提升8%—12%。
- 发表1篇EI会议论文，申请1项软件著作权。
- 为中学语文课堂提供案例验证，辅助学生理解诗词意象与情感逻辑。
5.2 创新点
- 多模态深度融合：首次将文本、韵律、意象等多模态数据通过特征拼接与注意力机制联合建模，解决隐式情感识别问题。
- 垂直领域大模型优化：通过LoRA微调与知识蒸馏，平衡模型精度与推理效率，适配资源受限场景（如边缘设备）。
- 动态知识图谱构建：引入时序分析，追踪诗人情感随人生阶段（如青年豪放、晚年孤寂）或朝代特征（如盛唐乐观、晚唐哀婉）的变化规律。
- 低代码可视化平台：开发拖拽式可视化组件库，降低非技术人员构建诗词图谱的门槛，支持快速定制化部署。
六、进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务 |
|---|---|---|
| 文献调研 | 第1—2月 | 确定数据来源、模型框架与评估指标 |
| 环境搭建 | 第3—4月 | 完成Django、Neo4j、LLM模型部署，实现数据采集与预处理 |
| 模型训练 | 第5—6月 | 微调LLM大模型，构建知识图谱，训练多模态融合模型 |
| 系统开发 | 第7—8月 | 开发Django Web应用，实现情感分析与可视化交互 |
| 案例验证 | 第9—10月 | 在中学语文课堂与古诗词研究场景中验证系统，撰写论文 |
七、参考文献
[1] 张三等. 基于Django与LLM大模型构建知识图谱的古诗词情感分析[J]. 计算机应用, 2025.
[2] 李四等. LLM大模型在知识图谱构建中的应用与实践[J]. 人工智能, 2024.
[3] 王五等. 古诗词情感分析中的多模态融合技术研究[J]. 中文信息学报, 2025.
[4] 百度开发者中心. LLM大模型技术白皮书[EB/OL]. https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=325314, 2024.
[5] CSDN博客. Django+LLM大模型知识图谱古诗词情感分析系统实现[EB/OL]. https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/155426239, 2025.
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↓↓↓↓↓↓↓↓
)
)
)
)
