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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型知识图谱古诗词情感分析》的任务书模板，结合Web框架、大语言模型与知识图谱技术，适用于文学情感分析领域的研究或应用开发：

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任务书：基于Django+LLM+知识图谱的古诗词情感分析系统开发

一、项目背景与目标

1. 背景
   古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达（如思乡、忧国、怀古）具有隐晦性、象征性等特点，传统分析方法依赖人工解读或规则匹配，难以处理复杂语义与跨领域知识关联。本项目结合Django（Web框架）、大语言模型（LLM）与知识图谱（KG），构建自动化、可解释的古诗词情感分析系统，辅助文学研究、教育及文化传播。

2. 目标

   • 开发Django Web应用，支持用户提交古诗词文本或选择经典作品，实时返回情感分析结果。
   • 集成LLM（如BERT、GPT-3.5）进行情感分类（如喜、怒、哀、乐、壮志、怀古等细分标签）。
   • 构建古诗词知识图谱，关联诗人、朝代、历史事件、意象（如“月亮”象征思乡），增强分析可解释性。
   • 提供可视化交互界面，展示情感分布、知识关联路径及分析依据。

二、任务内容与分工

1. 数据准备与知识图谱构建

• 任务描述：
  • 数据收集：
    • 经典古诗词库：从《全唐诗》《全宋词》等公开数据集获取文本及元数据（诗人、朝代、注释）。
    • 情感标注数据：人工标注1万条诗词的情感标签（多标签分类，如“哀+思乡”），用于LLM微调。
  • 知识图谱构建：
    • 定义实体类型：诗人、诗词、朝代、意象、历史事件。
    • 抽取关系：如“李白→创作→《静夜思》”“月亮→象征→思乡”。
    • 使用Neo4j或RDF存储图谱，支持SPARQL查询。
• 分工：
  • 文学组：标注情感数据，定义知识图谱本体（Ontology）。
  • 工程组：编写数据清洗脚本（Python+Pandas），使用OpenIE工具（如Stanford OpenIE）抽取关系。

2. LLM情感分析模型开发

• 任务描述：
  • 模型选择：
    • 评估开源模型（如BERT-chinese、Wudao-MM）与商业API（如文心一言、ChatGPT）在古诗词情感分析中的性能。
    • 若使用开源模型，需在标注数据集上微调，优化对隐喻、典故的理解（如“折柳”象征离别）。
  • 推理优化：
    • 通过Django调用LLM API或本地模型，处理用户输入的诗词文本。
    • 设计置信度阈值，过滤低质量预测结果（如置信度<0.7时触发人工复核）。
• 分工：
  • 算法组：设计微调策略（如添加领域适配层），对比不同模型的F1-score与推理速度。
  • 后端组：封装LLM调用逻辑（如使用requests库或Hugging Face Inference API），处理并发请求。

3. Django Web应用开发

• 任务描述：
  • 前端功能：
    • 用户输入：文本框提交诗词或下拉选择经典作品（如从数据库加载《唐诗三百首》）。
    • 结果展示：情感标签（饼图/雷达图）、知识图谱关联路径（如“《静夜思》→李白→唐朝→思乡意象”）。
    • 交互功能：点击图谱节点展开详情（如诗人生平、意象解释）。
  • 后端功能：
    • 接收用户请求，调用LLM与知识图谱服务。
    • 管理用户会话（如保存历史分析记录）。
    • 提供RESTful API供第三方调用（如/api/analyze?text=床前明月光）。
• 分工：
  • 前端组：使用HTML/CSS/JavaScript（或Vue.js/React）开发响应式界面，集成ECharts可视化库。
  • 后端组：编写Django视图（Views）、模型（Models）与URL路由，配置数据库（MySQL/PostgreSQL）。

4. 系统集成与测试

• 任务描述：
  • 部署Django应用（Nginx+Gunicorn）与知识图谱服务（Neo4j容器化）。
  • 集成测试：
    • 功能测试：验证情感分析准确率、知识图谱查询正确性。
    • 性能测试：模拟100并发用户，确保响应时间≤2秒。
    • 用户体验测试：收集用户反馈，优化界面交互（如简化输入流程）。
• 分工：
  • 测试组：编写自动化测试脚本（Selenium+Pytest），生成测试报告。
  • 运维组：配置CI/CD流水线（GitHub Actions），实现代码提交后自动部署。

三、技术要求

1. 核心组件
   • Web框架：Django 4.x（支持RESTful API与ORM）。
   • 大模型：Hugging Face Transformers（本地部署）或文心API（商业服务）。
   • 知识图谱：Neo4j 5.x（图数据库）或Apache Jena（RDF存储）。
   • 可视化：ECharts（前端图表）、D3.js（力导向图谱）。
2. 开发规范
   • 代码遵循PEP 8（Python）与Django编码风格。
   • 使用Git进行版本控制，分支管理遵循Git Flow。
   • API文档使用Swagger/OpenAPI规范。

四、时间计划

阶段	时间	交付物
需求分析与设计	第1-2周	系统架构图、数据库ER图、UI原型图
数据准备与KG构建	第3-4周	清洗后的诗词数据集、知识图谱本体文件
模型开发与测试	第5-6周	微调后的LLM模型、情感分析API文档
Web应用开发	第7-9周	Django前后端代码、可视化组件
系统集成与优化	第10-11周	完整系统、测试报告、用户手册
验收与部署	第12周	上线文档、培训材料、维护计划

五、验收标准

1. 功能完整性
   • 支持至少10种情感标签（如喜、怒、哀、乐、壮志、怀古、边塞、田园）。
   • 知识图谱覆盖500+诗人、1000+诗词、200+意象，关系抽取准确率≥85%。
2. 性能要求
   • Django应用响应时间≤2秒（90%请求）。
   • LLM推理平均延迟≤800ms（本地模型）或≤1.5秒（API调用）。
3. 准确率要求
   • 情感分类F1-score≥0.80（基于人工标注测试集验证）。
4. 文档要求
   • 提供技术文档（系统架构、KG构建流程）、用户手册（操作指南）、运维手册（故障排查）。

六、资源与预算

1. 硬件资源
   • 服务器：2台（8核16G内存，500GB存储，支持GPU加速）。
   • 网络带宽：50Mbps。
2. 软件资源
   • 开源组件：Django、Neo4j、Hugging Face Transformers。
   • 商业服务：文心API（按调用量计费，预估￥3,000/月）。
3. 预算估算
   • 硬件采购：￥20,000
   • 云服务费用：￥9,000（3个月）
   • 人力成本：￥100,000（5人团队，2个月）

七、风险管理

1. 技术风险
   • LLM对古诗词隐喻理解不足 → 增加标注数据中的隐喻案例，或引入外部知识增强（如结合《诗经》注释）。
   • 知识图谱关系抽取错误 → 人工复核高置信度错误样本，优化OpenIE规则。
2. 进度风险
   • 数据标注延迟 → 预留1周时间用于数据补充或调整模型训练策略。
3. 合规风险
   • 诗词版权问题 → 仅使用公有领域作品（如朝代超过50年的诗词），或获取版权方授权。

八、附录

1. 参考文献：
   • 《Django实战》、《知识图谱：方法、实践与应用》、《大语言模型应用开发指南》。
2. 术语表：
   • LLM（大语言模型）、KG（知识图谱）、NER（命名实体识别）、OpenIE（开放信息抽取）。

任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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此任务书聚焦文学与AI交叉领域，结合Web交互、深度学习与图数据库技术，适用于文化数字化项目或学术研究，需根据实际数据规模、模型复杂度调整资源分配与时间计划。

运行截图

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