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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、技术背景与系统定位

古诗词作为中华文化的重要载体，蕴含丰富的情感表达与文化内涵。传统情感分析方法多依赖关键词匹配或浅层语义模型，难以捕捉古诗词中隐喻、典故等深层情感特征。本系统结合Django（Web框架）、DeepSeek大模型（深度语义理解）与知识图谱（文化背景与实体关系建模），构建古诗词情感分析平台，实现从文本输入到情感标签（如“豪迈”“哀怨”“闲适”）的自动化标注，并支持可视化分析结果展示，为文学研究、教育应用提供技术支撑。

二、系统架构设计

1. 分层架构

系统采用“数据层-模型层-应用层”三层架构，核心模块包括：

• 数据层：存储古诗词文本、知识图谱数据（如诗人关系、典故解释）及分析结果，采用MySQL（结构化数据）与Neo4j（图数据）混合存储。
• 模型层：
  • DeepSeek大模型：负责古诗词的语义理解与情感特征提取。
  • 知识图谱推理：基于图数据库（Neo4j）查询诗人背景、典故含义等上下文信息，辅助情感判断。
• 应用层：基于Django构建Web服务，提供用户交互界面（如诗词上传、情感结果展示）与API接口（供第三方调用）。

2. 核心模块

• 数据采集与预处理模块：从公开数据集（如《全唐诗》《全宋词》）及网络爬虫获取古诗词文本，清洗后存储至MySQL；同时解析诗词中的实体（如人名、地名、典故）并构建知识图谱。
• 情感分析引擎模块：
  • DeepSeek模型微调：在通用大模型基础上，使用古诗词标注数据（如情感标签、典故解释）进行领域适配，提升对隐喻、借代等修辞手法的理解能力。
  • 知识图谱增强：通过Neo4j查询诗词中实体的关联信息（如诗人生平、历史背景），作为模型输入的上下文补充。
• 可视化与交互模块：基于Django模板与ECharts库展示情感分析结果（如情感分布雷达图、典故关联图），支持用户交互（如点击典故查看解释）。

三、关键技术实现

1. 知识图谱构建

1.1 数据来源与实体抽取

• 数据来源：结合公开文学数据库（如中国哲学书电子化计划）与网络爬虫，获取诗人信息、诗词文本及注释。
• 实体抽取：使用Spacy（中文扩展）或StanfordNLP识别诗词中的实体（如“李白”“长安”“折柳”），并通过规则匹配标注实体类型（人名、地名、典故）。

1.2 图数据库存储与查询

• Neo4j图模型设计：定义节点（诗人、诗词、典故）与关系（如“李白→创作→《静夜思》”“折柳→象征→离别”）。
• Cypher查询示例：查询诗人李白的相关背景信息，辅助情感分析：

  cypher

  1MATCH (p:Poet {name: '李白'})-[:BIRTH_PLACE]->(l:Location),
  2      (p)-[:WROTE]->(poem:Poem {title: '将进酒'})
  3RETURN p.bio AS biography, l.name AS birthPlace, poem.content AS text

2. DeepSeek大模型微调与应用

2.1 领域数据准备

• 标注数据集：构建古诗词情感标注数据集，每条数据包含诗词文本、情感标签（如“豪迈”“哀怨”）及典故解释（如“‘折柳’象征离别”）。
• 数据增强：通过同义词替换、典故替换（如将“折柳”替换为“南浦”）生成更多训练样本，提升模型鲁棒性。

2.2 模型微调

• 微调策略：在DeepSeek通用模型基础上，采用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术冻结大部分参数，仅微调少量适配层，降低计算资源消耗。
• 输入格式设计：将诗词文本与知识图谱查询结果拼接为模型输入，例如：

  1[诗词文本] 将进酒·李白\n君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回。\n
  2[知识上下文] 李白（701-762），唐代诗人，风格豪放，嗜酒；'天上来'可能隐喻人生短暂。

• 输出格式：模型预测情感标签的概率分布，如{"豪迈": 0.85, "哀怨": 0.1, "闲适": 0.05}。

3. Django应用集成

3.1 后端服务开发

• 模型服务封装：使用FastAPI将DeepSeek模型部署为独立服务，Django通过HTTP请求调用模型API，例如：

  python

  1# Django视图函数调用模型服务
  2import requests
  3def analyze_sentiment(request):
  4    poem_text = request.POST.get('text')
  5    # 查询知识图谱获取上下文
  6    kg_context = query_knowledge_graph(poem_text)  
  7    # 调用模型API
  8    response = requests.post("http://model-service/predict", 
  9                            json={"text": poem_text, "context": kg_context})
  10    sentiment = response.json()
  11    return render(request, 'result.html', {'sentiment': sentiment})

• 数据库交互：使用Django ORM存储诗词文本与分析结果至MySQL，例如：

  python

  1# models.py
  2class Poem(models.Model):
  3    title = models.CharField(max_length=100)
  4    content = models.TextField()
  5    sentiment = models.JSONField()  # 存储情感标签概率分布

3.2 前端展示与交互

• 情感可视化：使用ECharts绘制情感分布雷达图，示例代码：

  javascript

  1// result.html中嵌入ECharts
  2var chart = echarts.init(document.getElementById('sentiment-chart'));
  3var option = {
  4    radar: {
  5        indicator: [
  6            { name: '豪迈', max: 1 },
  7            { name: '哀怨', max: 1 },
  8            { name: '闲适', max: 1 }
  9        ]
  10    },
  11    series: [{
  12        type: 'radar',
  13        data: [{ value: [0.85, 0.1, 0.05] }]
  14    }]
  15};
  16chart.setOption(option);

• 典故交互：点击诗词中的典故词汇（如“折柳”），通过Ajax请求后端获取知识图谱解释并弹出提示框。

四、系统优化与挑战

1. 性能优化

• 模型轻量化：通过量化（如FP16）与剪枝技术压缩DeepSeek模型体积，减少推理延迟。
• 缓存机制：对高频查询的诗词（如《静夜思》）缓存分析结果，避免重复调用模型服务。
• 异步任务：使用Django-Q或Celery将耗时的知识图谱查询与模型推理任务转为异步执行，提升响应速度。

2. 挑战与解决方案

• 隐喻与借代理解：古诗词中大量使用隐喻（如“月亮”象征“思乡”），需通过知识图谱关联典故与情感标签，并在模型训练时增加隐喻样本。
• 多情感混合：一首诗词可能同时表达多种情感（如“豪迈中带哀怨”），需调整模型输出为多标签分类，并优化损失函数（如Binary Cross-Entropy）。
• 领域数据稀缺：古诗词标注数据量有限，可通过迁移学习（如先在现代文本情感数据上预训练）或数据合成（如基于规则生成模拟诗词）缓解。

五、总结与展望

本系统通过融合Django的快速开发能力、DeepSeek大模型的语义理解优势与知识图谱的文化背景支撑，实现了古诗词情感分析的精准化与可解释性。未来可进一步扩展以下方向：

1. 多模态分析：结合诗词的书法图像、朗诵音频，实现跨模态情感理解。
2. 诗人风格建模：基于知识图谱中诗人的生平与创作风格，构建诗人专属情感分析模型。
3. 教育应用：开发诗词学习辅助工具，通过情感分析帮助学生理解诗词内涵与创作背景。

通过技术迭代与数据积累，本系统有望成为古诗词研究与文化传播的重要工具。

运行截图

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