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介绍资料

任务书：Django + DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析系统

一、项目背景与目标

1. 背景
古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达隐晦且多样（如借景抒情、托物言志）。传统情感分析方法依赖关键词匹配或浅层语义模型，难以捕捉诗词的深层意境与文化隐喻。本项目结合Django框架构建Web应用，利用DeepSeek大模型的强语义理解能力，结合知识图谱（如诗词意象、作者生平、历史背景等），实现高精度的古诗词情感分析与可视化，助力文化研究与教育普及。

2. 目标

• 开发一套基于DeepSeek大模型与知识图谱的古诗词情感分析系统，支持情感分类（如喜、怒、哀、乐）、情感强度评分及依据解析。
• 构建古诗词知识图谱，整合诗词文本、作者信息、意象符号等结构化数据。
• 提供交互式Web界面，支持用户输入诗词、查看分析结果与知识图谱关联信息。
• 情感分析准确率≥90%，支持跨朝代、跨题材诗词的泛化分析。

二、任务内容与技术路线

1. 数据采集与知识图谱构建

• 数据来源：
  • 公开诗词数据库（如《全唐诗》《全宋词》、古诗文网API）。
  • 学术文献中的诗词注释与情感标注数据。
• 知识图谱设计：
  • 实体类型：诗词、作者、朝代、意象（如“月亮”“孤雁”）、情感标签。
  • 关系类型：
    • 诗词-作者（创作关系）
    • 诗词-意象（包含关系）
    • 作者-朝代（归属关系）
    • 意象-情感（隐喻关系，如“落花”→“哀伤”）
• 图谱构建工具：
  • 使用Neo4j图数据库存储知识图谱，通过Python的py2neo库实现数据导入与查询。
  • 结合NLP技术（如命名实体识别）自动抽取诗词中的意象与情感关联。

2. 情感分析模型开发

• 基础模型选择：
  • DeepSeek大模型：作为核心语义理解引擎，输入诗词文本与知识图谱上下文（如作者生平、意象情感），输出情感分类与强度。
  • 微调策略：
    • 在诗词情感标注数据上微调DeepSeek，增强对古典语境的理解。
    • 引入知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding），将意象-情感关系编码为向量，与文本特征融合。
• 多模态分析：
  • 结合诗词的韵律特征（如平仄、押韵）作为辅助输入，提升情感判断准确性。
• 输出格式：
  • 情感标签（如“悲”“喜”）、强度评分（1-5分）、关键依据（如“意象‘孤雁’触发离愁”）。

3. Django Web应用开发

• 后端服务：
  • 基于Django构建RESTful API，实现以下功能：
    • 诗词文本接收与预处理（分句、去噪）。
    • 调用DeepSeek模型与知识图谱查询接口。
    • 返回结构化分析结果（JSON格式）。
  • 集成Celery异步任务队列，处理长耗时分析请求。
• 前端交互：
  • 使用Vue.js或React开发单页应用（SPA），提供以下功能：
    • 诗词输入框（支持手动输入或从数据库选择）。
    • 情感分析结果可视化（如雷达图展示情感强度）。
    • 知识图谱关联展示（点击意象或作者跳转至图谱详情）。
• 数据库设计：
  • 使用PostgreSQL存储诗词原文、分析记录与用户交互数据。

4. 系统测试与优化

• 性能测试：
  • 评估模型推理延迟（目标≤2秒/首）、API并发处理能力。
  • 对比有无知识图谱辅助的情感分析准确率差异。
• 鲁棒性测试：
  • 输入生僻字、断句错误或非诗词文本，验证系统容错能力。
• 用户反馈迭代：
  • 联合文学研究者与诗词爱好者进行测试，优化情感标签体系与解释逻辑。

三、预期成果

1. 核心模型：
   • 发布融合DeepSeek与知识图谱的古诗词情感分析模型（如“DeepSeek-PoemSenti”）。
2. 知识图谱：
   • 构建包含10万+实体、50万+关系的古诗词知识图谱，支持公开访问与学术研究。
3. Web应用：
   • 部署可交互的在线平台（如www.poem-sentiment.com），支持实时分析与图谱探索。
4. 技术文档：
   • 撰写模型训练报告、知识图谱构建规范与系统部署指南。

四、时间计划

阶段	时间	任务
需求分析与调研	第1-2周	确定情感标签体系、数据来源与系统功能需求。
知识图谱构建	第3-5周	完成数据采集、实体关系抽取与Neo4j图谱导入。
模型开发	第6-9周	微调DeepSeek模型，融合知识图谱嵌入，优化情感分析逻辑。
Web应用开发	第10-12周	实现Django后端API与前端交互界面，集成模型与知识图谱服务。
测试与部署	第13-14周	进行性能测试、用户反馈收集，优化系统并部署至云服务器（如AWS/阿里云）。

五、资源需求

• 硬件：GPU服务器（如NVIDIA RTX 4090）用于模型训练，云服务器（4核8G+）用于Web部署。
• 软件：Python 3.8+、Django 4.0+、Neo4j 5.0+、PyTorch 2.0+、Vue.js 3.0+。
• 人员：NLP算法工程师（2名）、全栈开发工程师（1名）、文学领域专家（1名）。

六、风险评估与应对

• 数据偏差风险：通过增加多朝代、多题材诗词数据，避免模型对特定风格（如唐诗宋词）的过拟合。
• 知识图谱冷启动风险：优先构建高频意象与作者关系，逐步通过用户反馈补充长尾数据。
• 模型解释性风险：设计规则引擎，将DeepSeek的隐式推理转化为可解释的依据（如“‘枯藤’在知识图谱中关联‘游子思乡’情感”）。

项目负责人：
日期：

---

备注：本任务书可根据实际需求扩展知识图谱的多媒体功能（如结合诗词配画、朗诵音频），或增加多语言支持（如英译诗词情感分析）。

运行截图

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