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介绍资料

开题报告：Django+AI大模型知识图谱古诗词情感分析（CSDN版）

本文为《Django+AI大模型知识图谱古诗词情感分析》开题报告，严格适配CSDN博客排版规范，段落清晰、层级分明，可直接复制粘贴发布，无需额外调整格式，兼顾学术性与可读性。

一、课题基本信息

课题名称：Django+AI大模型知识图谱古诗词情感分析

学科专业：计算机科学与技术、人工智能、软件工程、汉语言文学（交叉学科）

研究方向：自然语言处理（NLP）、知识图谱构建、Web系统开发、情感计算

选题类型：应用研究、系统开发类

指导教师：（根据实际填写）

研究周期：（根据实际填写）

二、研究背景与意义

2.1 研究背景

古诗词是中华优秀传统文化的重要载体，蕴含着古人丰富的思想情感与文化内涵，其情感分析是传统文化数字化传播、古典文学研究的重要方向。当前古诗词情感分析多依赖传统机器学习算法（如SVM、LSTM），存在情感分类单一、上下文语义理解不足、缺乏文化背景关联等问题，难以精准捕捉古诗词中含蓄、隐喻的情感表达。

随着AI大模型（如LLaMA、ChatGLM、文心一言等）的快速发展，其强大的语义理解、上下文推理能力为古诗词情感分析提供了新的技术支撑；知识图谱能够结构化呈现古诗词相关的人物、意象、典故、时代背景等信息，解决情感分析中“文化语境缺失”的痛点；Django框架具备高效的Web开发能力，可实现情感分析功能的可视化部署与便捷交互。将Django、AI大模型与知识图谱三者融合，构建古诗词情感分析系统，能够实现“情感精准识别+文化背景解读+可视化交互”的一体化需求，助力传统文化的数字化传承与创新。

2.2 研究意义

2.2.1 理论意义

1. 探索AI大模型与知识图谱协同的情感分析方法，完善古典文本情感计算的理论体系，解决古诗词情感分析中“语义模糊、语境缺失”的核心难题。

2. 构建古诗词领域知识图谱，丰富传统文化知识的结构化表示方法，为古典文学数字化研究提供新的技术思路。

3. 拓展Django框架在自然语言处理与知识图谱融合场景中的应用，完善Web系统与AI模型、知识图谱的集成方案。

2.2.2 实践意义

1. 开发可交互的古诗词情感分析系统，为古典文学爱好者、研究者、教育工作者提供精准的情感识别与文化解读工具，降低古诗词学习与研究门槛。

2. 实现古诗词情感的可视化呈现与多维度分析，助力传统文化的数字化传播，增强中华优秀传统文化的传播力与影响力。

3. 为后续古典文本（如古文、词赋）的情感分析、文化挖掘提供可复用的技术框架与系统模板。

三、国内外研究现状

3.1 国外研究现状

国外情感分析研究起步较早，已在英文文本、社交媒体文本等领域形成成熟的技术体系，基于Transformer架构的大模型（如BERT、GPT系列）在情感分类、语义理解中应用广泛。但针对中国古诗词等古典文本的研究较少，多聚焦于单一的文本分类，缺乏对文化背景、意象典故的深度融合，且未形成完善的Web交互系统，对古诗词的情感含蓄性、文化独特性适配不足。

3.2 国内研究现状

国内学者对古诗词情感分析的研究日益增多，主要集中在两个方向：一是基于传统机器学习、深度学习算法（如LSTM、CNN）的情感分类，实现了积极、消极、中性等基础情感的识别，但对复杂情感（如悲戚、豪迈、婉约）的区分精度较低；二是古诗词知识图谱的构建，多聚焦于人物、典故、意象的结构化梳理，但未与情感分析深度融合，难以通过知识图谱辅助情感理解。

近年来，部分研究开始尝试将AI大模型应用于古诗词情感分析，但多停留在模型测试阶段，缺乏与Web系统的集成，且未充分利用知识图谱补充文化语境，导致情感分析的准确性与可读性不足。同时，现有系统多采用简单的前端框架，交互体验较差，难以满足用户的实际使用需求。

3.3 研究评述

现有研究已验证AI大模型、知识图谱在古诗词情感分析中的可行性，但仍存在三个核心不足：一是AI大模型对古诗词的文化语境理解不足，难以精准捕捉含蓄情感与隐喻表达；二是知识图谱与情感分析脱节，未充分发挥文化背景对情感识别的辅助作用；三是缺乏成熟的Web交互系统，难以实现功能的可视化与便捷使用。本课题以此为切入点，融合Django、AI大模型与知识图谱，构建一体化的古诗词情感分析系统，弥补现有研究的不足，实现“检测-解读-交互”的全流程闭环。

四、研究目标与内容

4.1 研究目标

1. 构建高质量古诗词数据集与领域知识图谱，涵盖古诗词原文、作者、意象、典故、时代背景等信息，为情感分析提供数据支撑。

2. 融合AI大模型与知识图谱，提出精准的古诗词情感分析方法，实现基础情感（积极、消极、中性）与复杂情感（豪迈、婉约、悲戚等）的精准识别。

3. 基于Django框架开发Web交互系统，实现古诗词输入、情感分析、结果可视化、文化背景解读等功能，支持便捷操作与部署。

4. 完成系统测试与优化，确保系统运行稳定、分析精准，满足不同用户的使用需求，形成可复用的技术框架与系统原型。

4.2 研究内容

4.2.1 古诗词数据集与知识图谱构建

1. 数据集构建：采集唐诗、宋词等经典古诗词文本，标注情感类别（基础情感+复杂情感）、作者、创作年代、核心意象等信息，完成数据清洗、去重、增强，形成标准化数据集。

2. 知识图谱构建：梳理古诗词相关实体（作者、意象、典故、朝代）及关系（作者-作品、意象-情感、典故-作品），使用Neo4j构建古诗词领域知识图谱，实现实体查询、关系可视化功能。

4.2.2 AI大模型与知识图谱融合的情感分析方法

1. 大模型选型与微调：选择适配古典文本的AI大模型（如ChatGLM-6B、LLaMA2），基于

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项目案例

优势

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