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AI技术赋能古典诗词：情感分析与知识图谱实践

HANCVS 韓·2026-05-23·阅读 51 GEO检测（免费）
情感分析知识图谱自然语言处理
|难度：普通|阅读约 11 分钟

1. 项目概述：当古典诗词遇上AI技术栈

这个毕业设计项目完美展现了如何用现代技术解构传统文化。我们以Django框架为基础，整合LLM大语言模型的知识图谱能力，构建了一个能分析古诗词情感倾向、实现智能推荐和可视化展示的全栈系统。不同于简单的诗词检索工具，这套系统真正实现了三个维度的智能化：通过情感分析理解诗词内涵，基于知识图谱建立作品关联，利用可视化技术呈现文学脉络。

我去年指导过类似项目时发现，多数诗词平台仅停留在关键词匹配层面。而这个设计的创新点在于：让机器学会"读懂"诗词。比如李清照《声声慢》中"寻寻觅觅，冷冷清清"的孤寂感，系统能通过情感分析模型准确识别为"忧郁"类别，并与作者生平、时代背景等知识图谱节点自动关联。当用户查询婉约派作品时，不仅能推荐风格相近的诗词，还能通过关系图谱展示流派演变过程。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 技术架构解析

2.1 核心组件拓扑

整个系统采用分层架构设计，自底向上分为：

  • 数据层：使用Neo4j图形数据库存储诗词、作者、朝代等实体关系
  • 算法层：BERT+BiLSTM混合模型处理情感分析，GAT图神经网络构建知识图谱
  • 应用层：Django REST framework提供API接口
  • 展现层：Echarts+Vue.js实现动态可视化

特别要说明模型层的设计考量：单纯用BERT处理古汉语效果不佳，我们加入BiLSTM捕捉诗句中的序列特征。在"感时花溅泪，恨别鸟惊心"这类诗句中，BiLSTM能更好识别"溅泪→悲伤"、"惊心→痛苦"的情感递进关系。

2.2 关键技术选型对比

技术选项 替代方案 选择理由
Django Flask/Spring 自带Admin后台适合快速构建数据管理界面，ORM对复杂关系型数据支持更好
Neo4j MyS
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