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任务书Django 大模型中华古诗词知识图谱可视化系统一、项目背景与目标中华古诗词是中华文化的重要载体蕴含丰富的历史、哲学与美学价值。然而传统诗词数据库多以文本检索为主缺乏对诗词间关联关系的深度挖掘与可视化展示。本项目旨在结合Django框架与大语言模型LLM技术构建一个交互式古诗词知识图谱可视化系统实现以下目标知识抽取与关联利用大模型如LLaMA、Qwen自动提取诗词中的实体如作者、朝代、意象、典故及关系构建结构化知识图谱。可视化探索通过图数据库Neo4j与前端技术D3.js/ECharts展示诗词间的隐含关联如“李白→《静夜思》→月亮意象→中秋典故”。智能检索与推荐支持自然语言查询如“描写边塞的唐诗”并基于图谱推荐相关诗词或文化背景知识。文化教育应用为学者、学生提供诗词研究工具辅助理解诗词意境与历史脉络。二、项目范围与功能1. 系统核心功能知识图谱构建模块数据采集爬取公开诗词数据集如“全唐诗”“全宋词”、权威注释文献。实体识别与关系抽取使用大模型如ChatGLM、InternLM标注诗词中的实体人物、地点、意象及关系创作时间、主题关联、典故引用。人工校验关键实体如争议性历史人物确保知识准确性。图谱存储将结构化数据导入Neo4j图数据库支持高效关系查询。可视化交互模块动态图展示基于D3.js或ECharts实现诗词节点的力导向图布局支持缩放、拖拽、高亮关联路径。多维度筛选按朝代、作者、主题如“送别”“思乡”过滤图谱节点。路径探索展示诗词间的关联路径如“王维→山水诗→孟浩然→田园诗”。智能检索与推荐模块自然语言查询用户输入口语化问题如“苏轼写过哪些关于西湖的诗”系统解析意图并返回图谱结果。相似诗词推荐基于嵌入模型如Sentence-BERT计算诗词语义相似度推荐风格或主题相近的作品。后台管理模块Django Admin管理员可上传新诗词数据、修正图谱关系、监控系统日志。2. 技术栈后端框架Django 4.0RESTful API开发大模型服务Hugging Face Transformers本地部署轻量化模型、LangChain查询解析图数据库Neo4j 5.0存储知识图谱前端可视化D3.js动态图 ECharts统计图表 Vue.js交互界面数据爬取Scrapy诗词文本 BeautifulSoup注释解析部署环境Docker容器化 NginxWeb服务器三、项目实施计划阶段1需求分析与数据准备2周调研用户需求学者、学生、文化爱好者明确核心功能优先级。爬取诗词文本及注释数据如“古诗文网”“中国哲学书电子化计划”存储至MySQL数据库。搭建Django基础框架配置Neo4j图数据库连接。阶段2知识图谱构建4周实体识别使用Prompt Engineering优化大模型提取诗词中的实体如“《将进酒》→作者李白→朝代唐”。标注1000首诗词作为训练集微调轻量级模型如Alpaca提升准确率。关系抽取定义关系类型如“创作”“引用”“主题关联”通过大模型生成三元组如“《静夜思》-主题-思乡”。图谱导入将三元组批量导入Neo4j构建初始图谱。阶段3可视化与智能功能开发5周前端开发使用Vue.js搭建单页应用SPA集成D3.js实现动态图渲染。开发查询输入框、筛选面板、节点详情弹窗等组件。智能检索基于LangChain解析用户查询意图转换为Cypher查询语句如“找出所有描写战争的宋词”。实现相似诗词推荐API调用嵌入模型计算余弦相似度。测试与优化单元测试验证知识抽取准确率目标90%、查询响应时间2秒。用户测试邀请目标用户体验原型系统收集反馈调整交互设计。阶段4部署与文档编写2周使用Docker打包Django后端、Neo4j数据库与前端静态文件。编写《系统使用手册》《API文档》《数据来源说明》。部署至云服务器如阿里云ECS配置域名与HTTPS证书。四、预期成果在线系统可公开访问的古诗词知识图谱平台如http://poetry-graph.example.com。知识图谱数据包含5万诗词节点、10万关系边的Neo4j数据库导出文件。开源代码GitHub仓库提供完整Django项目代码与数据处理脚本。演示视频展示系统核心功能如查询“李白与杜甫的诗词关联”。五、风险评估与应对风险应对措施大模型标注准确率不足结合规则引擎如正则表达式补充抽取或引入人工校验流程。图谱查询性能瓶颈对Neo4j建立索引优化Cypher查询语句限制单次返回节点数量。前端动态图渲染卡顿采用Web Worker分载计算或简化图谱节点数量如默认展示Top100关联诗词。数据版权问题仅使用已进入公共领域的诗词如作者逝世50年以上标注数据来源。六、团队分工后端开发负责Django API、Neo4j集成、大模型服务调用。前端开发实现可视化界面与交互逻辑。数据工程师爬取数据、训练标注模型、构建知识图谱。测试与文档编写测试用例、用户手册管理项目进度。七、验收标准系统支持至少1万首诗词的知识图谱展示查询响应时间3秒。知识抽取准确率实体/关系通过人工抽样检验达到85%以上。用户满意度调查得分≥4分5分制。项目负责人日期备注本项目可扩展为文化教育类SaaS产品后续可增加用户注释分享、诗词创作辅助等功能。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↓↓↓↓↓↓↓↓ 计算机毕业设计Django+大模型中华古诗词知识图谱可视化 古诗词智能问答系统 古诗词数据分析 古诗词情感分析模型 自然语言处理NLP 机器学习 深度学习
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任务书Django 大模型中华古诗词知识图谱可视化系统一、项目背景与目标中华古诗词是中华文化的重要载体蕴含丰富的历史、哲学与美学价值。然而传统诗词数据库多以文本检索为主缺乏对诗词间关联关系的深度挖掘与可视化展示。本项目旨在结合Django框架与大语言模型LLM技术构建一个交互式古诗词知识图谱可视化系统实现以下目标知识抽取与关联利用大模型如LLaMA、Qwen自动提取诗词中的实体如作者、朝代、意象、典故及关系构建结构化知识图谱。可视化探索通过图数据库Neo4j与前端技术D3.js/ECharts展示诗词间的隐含关联如“李白→《静夜思》→月亮意象→中秋典故”。智能检索与推荐支持自然语言查询如“描写边塞的唐诗”并基于图谱推荐相关诗词或文化背景知识。文化教育应用为学者、学生提供诗词研究工具辅助理解诗词意境与历史脉络。二、项目范围与功能1. 系统核心功能知识图谱构建模块数据采集爬取公开诗词数据集如“全唐诗”“全宋词”、权威注释文献。实体识别与关系抽取使用大模型如ChatGLM、InternLM标注诗词中的实体人物、地点、意象及关系创作时间、主题关联、典故引用。人工校验关键实体如争议性历史人物确保知识准确性。图谱存储将结构化数据导入Neo4j图数据库支持高效关系查询。可视化交互模块动态图展示基于D3.js或ECharts实现诗词节点的力导向图布局支持缩放、拖拽、高亮关联路径。多维度筛选按朝代、作者、主题如“送别”“思乡”过滤图谱节点。路径探索展示诗词间的关联路径如“王维→山水诗→孟浩然→田园诗”。智能检索与推荐模块自然语言查询用户输入口语化问题如“苏轼写过哪些关于西湖的诗”系统解析意图并返回图谱结果。相似诗词推荐基于嵌入模型如Sentence-BERT计算诗词语义相似度推荐风格或主题相近的作品。后台管理模块Django Admin管理员可上传新诗词数据、修正图谱关系、监控系统日志。2. 技术栈后端框架Django 4.0RESTful API开发大模型服务Hugging Face Transformers本地部署轻量化模型、LangChain查询解析图数据库Neo4j 5.0存储知识图谱前端可视化D3.js动态图 ECharts统计图表 Vue.js交互界面数据爬取Scrapy诗词文本 BeautifulSoup注释解析部署环境Docker容器化 NginxWeb服务器三、项目实施计划阶段1需求分析与数据准备2周调研用户需求学者、学生、文化爱好者明确核心功能优先级。爬取诗词文本及注释数据如“古诗文网”“中国哲学书电子化计划”存储至MySQL数据库。搭建Django基础框架配置Neo4j图数据库连接。阶段2知识图谱构建4周实体识别使用Prompt Engineering优化大模型提取诗词中的实体如“《将进酒》→作者李白→朝代唐”。标注1000首诗词作为训练集微调轻量级模型如Alpaca提升准确率。关系抽取定义关系类型如“创作”“引用”“主题关联”通过大模型生成三元组如“《静夜思》-主题-思乡”。图谱导入将三元组批量导入Neo4j构建初始图谱。阶段3可视化与智能功能开发5周前端开发使用Vue.js搭建单页应用SPA集成D3.js实现动态图渲染。开发查询输入框、筛选面板、节点详情弹窗等组件。智能检索基于LangChain解析用户查询意图转换为Cypher查询语句如“找出所有描写战争的宋词”。实现相似诗词推荐API调用嵌入模型计算余弦相似度。测试与优化单元测试验证知识抽取准确率目标90%、查询响应时间2秒。用户测试邀请目标用户体验原型系统收集反馈调整交互设计。阶段4部署与文档编写2周使用Docker打包Django后端、Neo4j数据库与前端静态文件。编写《系统使用手册》《API文档》《数据来源说明》。部署至云服务器如阿里云ECS配置域名与HTTPS证书。四、预期成果在线系统可公开访问的古诗词知识图谱平台如http://poetry-graph.example.com。知识图谱数据包含5万诗词节点、10万关系边的Neo4j数据库导出文件。开源代码GitHub仓库提供完整Django项目代码与数据处理脚本。演示视频展示系统核心功能如查询“李白与杜甫的诗词关联”。五、风险评估与应对风险应对措施大模型标注准确率不足结合规则引擎如正则表达式补充抽取或引入人工校验流程。图谱查询性能瓶颈对Neo4j建立索引优化Cypher查询语句限制单次返回节点数量。前端动态图渲染卡顿采用Web Worker分载计算或简化图谱节点数量如默认展示Top100关联诗词。数据版权问题仅使用已进入公共领域的诗词如作者逝世50年以上标注数据来源。六、团队分工后端开发负责Django API、Neo4j集成、大模型服务调用。前端开发实现可视化界面与交互逻辑。数据工程师爬取数据、训练标注模型、构建知识图谱。测试与文档编写测试用例、用户手册管理项目进度。七、验收标准系统支持至少1万首诗词的知识图谱展示查询响应时间3秒。知识抽取准确率实体/关系通过人工抽样检验达到85%以上。用户满意度调查得分≥4分5分制。项目负责人日期备注本项目可扩展为文化教育类SaaS产品后续可增加用户注释分享、诗词创作辅助等功能。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↓↓↓↓↓↓↓↓