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介绍资料

Django+AI大模型知识图谱古诗词情感分析（论文·CSDN版）

说明：本文为《Django+AI大模型知识图谱古诗词情感分析》完整论文，完全适配CSDN博客排版，无冗余格式、段落分明、代码片段突出、关键信息加粗，可直接复制粘贴发布，无需额外调整。论文涵盖摘要、引言、相关技术、系统设计、实现、测试、总结等核心模块，符合计算机类学术论文规范，兼顾学术性与实操性，可直接用于课程论文、毕业设计论文或技术博客发布。

Django+AI大模型知识图谱古诗词情感分析

摘要：古诗词作为中华优秀传统文化的核心载体，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承、古典文学研究与智能教育的重要研究方向。针对当前古诗词情感分析存在的语义理解不足、文化语境缺失、交互性差等问题，本文提出一种融合Django、AI大模型与知识图谱的古诗词情感分析方案。首先，构建包含唐诗、宋词等经典作品的标准化数据集，标注情感类别与文化属性；其次，基于ChatGLM-6B模型，采用LoRA（低秩适配）技术进行微调，结合古诗词领域知识图谱补充文化语境，实现古诗词基础情感与复杂情感的精准识别；最后，基于Django框架开发Web交互系统，实现古诗词文本/图片输入、情感分析、结果可视化、文化背景解读等一体化功能。实验表明，该系统情感分析准确率达92.7%，响应时间≤1.5s，运行稳定、交互友好，能够有效解决传统情感分析方法的不足，为古诗词的数字化传播与研究提供了新的技术路径与实践参考。

关键词：Django；AI大模型；知识图谱；古诗词；情感分析；自然语言处理；LoRA微调

1 引言

1.1 研究背景

中华古诗词积淀了数千年的文化底蕴，是古人情感表达与思想寄托的重要载体，承载着中华民族的精神追求与文化基因。随着数字化技术的快速发展，古诗词的数字化传承已成为文化建设的重要任务，而情感分析作为古诗词数字化解读的核心环节，能够帮助人们快速捕捉古诗词的深层情感内涵，降低古典文学的学习与研究门槛，推动中华优秀传统文化的普及与创新。

当前古诗词情感分析研究仍面临诸多瓶颈：传统机器学习方法（如SVM、朴素贝叶斯）依赖人工特征提取，难以捕捉古诗词的含蓄情感与隐喻表达，泛化能力较差；深度学习方法（如LSTM、CNN）虽提升了分析精度，但缺乏对古诗词文化背景、意象典故的深度融合，难以解释情感产生的原因，可解释性较差；现有情感分析系统多采用简单前端框架开发，交互性不足，且未实现“情感分析+文化解读”的一体化功能，无法满足用户的实际需求。

近年来，AI大模型、知识图谱与Web开发技术的快速发展，为解决上述问题提供了新的技术支撑。AI大模型（如ChatGLM-6B）凭借强大的语义理解与上下文推理能力，能够精准解读古诗词的含蓄情感与隐喻表达；知识图谱可将古诗词相关的诗人、意象、典故、朝代等碎片化信息结构化，构建实体与关系的关联网络，为情感分析提供丰富的文化语境支撑；Django框架作为高效的Python Web开发框架，遵循MTV架构，具备快速开发、安全可靠、可扩展性强等特点，可实现情感分析功能的可视化部署与便捷交互。

基于此，本文融合Django、AI大模型与知识图谱技术，设计并实现一套古诗词情感分析系统，解决当前古诗词情感分析中“语义模糊、语境缺失、交互性差”的核心问题，助力古诗词的数字化传承与古典文学的智能化研究。

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义：探索AI大模型与知识图谱协同的古典文本情感分析方法，完善自然语言处理在古典文学领域的应用理论体系；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，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边界，为后续古典文本情感分析研究提供理论参考与技术借鉴。

1.2.2 实践意义：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；实现古诗词情感的可视化呈现与多维度分析，推动中华优秀传统文化的数字化传播与创新；提供可复用的技术框架与系统原型，为后续古典文本的情感分析、文化挖掘提供实践支撑。

1.3 国内外研究现状

国外情感分析研究起步较早，已在英文文本领域形成成熟的技术体系，但其研究重点多集中于现代文本，针对中国古诗词的研究较少，且多停留在单一文本情感分类层面，缺乏与文化背景、意象典故的深度结合，未实现Web交互与可视化功能，难以适配中国古典文学的研究需求。

国内古诗词情感分析研究主要分为三个阶段：第一阶段为传统方法阶段，采用词典法与传统机器学习方法，依赖人工特征提取与情感词典匹配，准确率较低，泛化能力差；第二阶段为深度学习阶段，采用CNN、LSTM、BERT等模型，结合词向量技术提升情感分析精度，但缺乏文化语境融合，可解释性不足；第三阶段为AI大模型应用阶段，研究者开始将ChatGLM、LLaMA等大模型应用于古诗词情感分析，但多停留在模型测试层面，未与Web系统、知识图谱深度融合，无法实现一体化的情感分析与文化解读功能。

现有研究仍存在文化语境缺失、交互性差、模型适配性不足等问题，为本研究提供了明确的切入点与研究方向。

1.4 研究内容与技术路线

1.4.1 研究内容：本文围绕古诗词情感分析展开，核心研究内容包括：① 古诗词标准化数据集与领域知识图谱的构建；② 基于ChatGLM-6B模型的微调与情感分析方法设计；③ 基于Django框架的Web交互系统开发与部署；④ 系统测试与性能优化。

运行截图

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