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介绍资料

Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析技术说明

一、技术背景与意义

古诗词作为中华文化的重要载体，蕴含着丰富的情感与文化内涵。然而，传统情感分析方法多依赖人工标注或简单规则，难以捕捉古诗词隐晦的语义与文化关联。随着人工智能技术的快速发展，结合知识图谱与大语言模型（如DeepSeek）进行古诗词情感分析，成为提升分析准确性与文化理解能力的重要途径。本技术通过构建基于Django框架的Web应用，集成DeepSeek大模型与知识图谱技术，实现古诗词情感分析的可视化交互，为古诗词研究、教育及文化传承提供有力支持。

二、核心技术架构

1. Django框架

Django是一个基于Python的高级Web框架，采用MTV（Model-Template-View）架构模式，具有开发效率高、功能全面、安全性好等特点。在本系统中，Django框架负责处理用户请求、管理数据库交互、渲染模板以及提供RESTful API接口，实现前后端分离与数据交互。

2. DeepSeek大模型

DeepSeek大模型是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的深度合成服务算法，基于Transformer架构，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐。本系统利用DeepSeek大模型的深度语义解析能力，对古诗词进行情感分类与关键实体识别，提升情感分析的准确性。

3. 知识图谱

知识图谱通过结构化方式表示古诗词中的实体（如诗人、朝代、意象）及其关系（如创作背景、意象象征），为情感分析提供丰富的文化背景知识。本系统采用Neo4j图数据库存储知识图谱数据，通过Django ORM对接图数据库接口，实现节点增删与关系查询。

三、系统功能实现

1. 数据收集与预处理

系统从《全唐诗》《宋词三百首》等典籍中采集古诗词数据，结合古诗文网、中华诗词库等网络平台补充非结构化数据（如诗词赏析、用户评论）。对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据（如HTML标签、特殊字符等），并进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作，为后续知识图谱构建与情感分析奠定基础。

2. 知识图谱构建

• 实体识别：采用基于规则与机器学习结合的方法，定义规则模板（如“人名 + 创作 + 诗词名”抽取“诗人 - 作品”关系），结合CRF模型识别未覆盖实体。
• 关系抽取：利用依存句法分析工具（如LTP）解析诗句语法结构，结合知识图谱推理规则（如“若诗句含‘月亮’且情感标签为‘思乡’，则‘月亮’象征‘思乡’”）抽取语义关系。
• 图谱存储：选择Neo4j图数据库进行存储，定义节点与关系类型，通过Django定时任务定期爬取新增诗词数据，更新图谱并触发DeepSeek模型重新推理，确保知识时效性。

3. 情感分析模型微调

• 数据增强：对《全唐诗》5.7万首诗词进行同义词替换（如“孤→独”）、意象替换（如“雁→鹤”），生成20万条训练数据。
• 微调策略：结合交叉熵损失与对比学习损失，使模型区分相似情感（如“悲”与“哀”）与相反情感（如“喜”与“怒”）。采用LoRA或全参数微调方法，基于古诗词情感标注数据对DeepSeek模型进行微调，提升模型在古诗词情感分类任务上的性能。

4. 输入处理与知识图谱推理

• 输入处理：用户提交诗词文本或查询条件（如“李白关于思乡的诗词”），Django后端调用DeepSeek API进行语义解析，提取关键实体（诗人、意象）与情感倾向。
• 知识图谱推理：结合图谱关系（如“李白→创作于→《静夜思》”“《静夜思》→包含→月亮”“月亮→象征→思乡”）生成多跳推理路径，修正LLM输出（如冲突时以图谱关系为准）。

5. 结果返回与可视化

• 结果返回：返回情感标签（积极/中性/消极）、置信度、关键意象解释及可视化图谱路径。
• 可视化展示：前端采用Vue.js实现响应式布局，ECharts绘制动态可视化图表，AJAX实现无刷新交互。用户可通过点击节点或边，查看相关诗人或诗作的信息，深入了解古诗词的结构和关系。

四、系统部署与优化

1. 系统部署

系统采用Docker容器化部署，支持在Nginx负载均衡环境下运行，确保系统的高可用性与可扩展性。数据库方面，采用MySQL存储用户信息与学习记录，Redis缓存热门职业的基础路径，提升响应速度。

2. 性能优化

• 模型优化：通过模型裁剪与量化技术，降低DeepSeek模型的推理成本，提升系统运行效率。
• 缓存策略：利用Redis缓存热门诗词的情感分析结果与知识图谱路径，减少重复计算，提升用户体验。
• 定时任务：通过Celery定时任务更新知识图谱的节点热度，确保路径时效性。

五、应用场景与价值

1. 古诗词研究与教育

本系统可为古诗词研究者提供便捷的情感分析工具，帮助他们更好地理解和欣赏古诗词，提高文化素养和审美水平。同时，系统支持古诗词可视化展示，为古诗词教学提供生动、直观的教学材料，提升教学效果。

2. 文化传承与传播

通过构建古诗词知识图谱与情感分析系统，本系统有助于挖掘和传承古诗词中的文化精髓，促进中华文化的传播与交流。系统支持多语言服务，可将古诗词翻译成多种语言，满足国际用户的需求，推动中华文化走向世界。

3. 智能客服与个性化推荐

结合DeepSeek大模型的智能对话能力，本系统可实现古诗词领域的智能客服功能，为用户提供个性化的诗词推荐与情感分析服务。例如，根据用户的兴趣偏好与历史浏览记录，推荐符合其口味的古诗词作品，提升用户满意度与忠诚度。

六、未来展望

随着人工智能技术的不断发展，本系统将进一步优化与升级。未来，系统可引入机器学习预测职业能力变化趋势，提前更新知识图谱；结合学习者的学习风格推荐资源类型（如视频、实操项目）；对接职业认证体系，将路径与认证考试节点关联，实现“学习-认证-就业”的闭环支撑。同时，系统将探索更多跨模态理解与生成技术，如文生图、视频描述等，为用户提供更加丰富、多元的服务体验。

运行截图

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