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介绍资料

以下是一份关于《Django + DeepSeek大模型 + 知识图谱古诗词情感分析》的任务书模板，结合Web开发、大模型与图谱技术，供参考：

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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（如悲喜、思乡、壮志）蕴含丰富的文化内涵。传统情感分析方法依赖人工标注或规则模板，难以处理古诗词的隐喻、典故等复杂语义。本项目结合DeepSeek大模型（强大的自然语言理解能力）与知识图谱（结构化诗词知识），构建一个基于Django的Web系统，实现古诗词的自动化情感分析与文化背景解读。

2. 目标

• 构建古诗词知识图谱，整合诗人、朝代、作品、意象等实体关系。
• 利用DeepSeek大模型实现古诗词情感分类（如“豪放”“婉约”“悲怆”）。
• 结合知识图谱提供情感分析的溯源解释（如“孤雁”意象常关联“思乡”情感）。
• 开发Django Web应用，支持用户查询诗词、查看情感分析结果与知识图谱可视化。

二、功能需求

1. 核心功能

（1）古诗词知识图谱构建

• 功能描述：从公开数据集（如《全唐诗》《全宋词》）和古籍文献中抽取实体与关系，构建结构化知识图谱。
• 实体类型：
  • 诗人（李白、杜甫等）：朝代、生平事件、风格流派。
  • 诗词作品：标题、正文、创作背景、情感标签。
  • 意象（孤雁、明月、落花）：象征意义、常见情感关联。
• 技术实现：
  • 使用Spacy或Stanford NLP进行实体识别与关系抽取。
  • 存储至Neo4j图数据库，支持Cypher查询与可视化。

（2）DeepSeek大模型情感分析

• 功能描述：
  • 预训练微调：在古诗词语料库上微调DeepSeek模型，适应古典文本风格。
  • 情感分类：输入诗词正文，输出情感标签（如“边塞征战-激昂”“闺怨-哀婉”）。
  • 关键句提取：识别诗词中表达核心情感的句子（如“举头望明月，低头思故乡”）。
• 接口设计：
  • 通过Django调用DeepSeek的API（或本地部署模型），返回JSON格式分析结果。

（3）知识图谱溯源解释

• 功能描述：结合知识图谱，解释情感分析结果的依据。
  • 示例：若分析结果为“思乡”，系统展示关联的意象（“孤雁”“明月”）及历史典故（如“雁足传书”）。
• 实现方式：
  • 在Neo4j中查询诗词-意象-情感的关联路径。
  • 通过Django模板渲染为自然语言解释。

（4）Web应用交互

• 功能描述：用户通过Django前端查询诗词，查看情感分析与图谱解释。
• 核心页面：
  • 搜索页：输入诗人/诗词标题，返回匹配结果列表。
  • 详情页：展示诗词正文、情感标签、关键句、知识图谱解释。
  • 图谱可视化页：调用Neo4j浏览器或D3.js展示实体关系图。

2. 非功能需求

• 准确性：情感分类准确率≥85%（基于人工标注测试集）。
• 响应速度：单首诗词分析时间≤2秒（含图谱查询）。
• 可扩展性：支持新增诗词数据与情感标签类别。
• 兼容性：适配Chrome、Firefox等主流浏览器。

三、技术架构

1. 后端架构

• Web框架：Django（RESTful API + 模板渲染）。
• 大模型服务：
  • 本地部署DeepSeek（通过Hugging Face Transformers或官方SDK）。
  • 或调用云端API（如DeepSeek官方推理接口）。
• 知识图谱：Neo4j（存储实体关系，支持Cypher查询）。
• 数据处理：Pandas（清洗诗词数据），Py2neo（Django与Neo4j交互）。

2. 前端架构

• 页面渲染：Django模板（HTML/CSS/JavaScript）。
• 图谱可视化：Neo4j Browser或D3.js动态生成关系图。
• 交互优化：Bootstrap框架，AJax异步加载分析结果。

3. 开发流程

1. 数据准备：爬取古诗词数据（如“古诗文网”），标注情感标签。
2. 知识图谱构建：
   • 使用NLP工具抽取实体关系。
   • 导入Neo4j并设计索引（如按诗人、朝代查询）。
3. 模型微调：
   • 在古诗词数据上继续训练DeepSeek（或使用LoRA轻量级微调）。
   • 保存模型权重供Django调用。
4. Django开发：
   • 创建API端点（如/api/analyze接收诗词文本，返回分析结果）。
   • 实现前端页面与后端逻辑的联动。
5. 测试部署：
   • 使用Postman测试API，手动验证图谱解释逻辑。
   • 部署至云服务器（如阿里云ECS + Nginx）。

四、开发计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	调研古诗词情感分析场景，明确知识图谱实体关系与情感标签体系。
数据准备	第2周	爬取诗词数据，人工标注情感标签（如“豪放”“婉约”），清洗格式错误。
知识图谱	第3-4周	开发实体识别与关系抽取脚本，导入Neo4j并优化查询性能。
模型微调	第5周	在古诗词数据上微调DeepSeek，评估分类准确率，调整超参数。
Django开发	第6-7周	实现API接口、前端页面与图谱可视化，集成模型与图谱服务。
测试优化	第8周	压力测试（模拟多用户并发查询），修复Neo4j查询超时问题。
上线部署	第9周	编写部署文档，配置云服务器，正式发布系统。

五、预期成果

1. 可运行的Web系统：支持用户输入诗词，返回情感分析与图谱解释。
2. 知识图谱数据：Neo4j数据库中存储至少1万首诗词的实体关系。
3. 微调模型文件：保存DeepSeek的微调权重（.bin或.safetensors格式）。
4. 测试报告：包含情感分类准确率、响应时间等指标。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
古诗词语义歧义	结合知识图谱限制情感标签范围（如“孤雁”仅关联“思乡”而非“孤独”）。
DeepSeek推理速度慢	使用模型量化（如FP16）或ONNX Runtime加速，或限制输入文本长度。
知识图谱数据缺失	人工补充高频意象的关联关系（如“梅花”象征“高洁”）。
部署环境兼容性问题	使用Docker容器化Django与Neo4j，确保环境一致性。

七、团队分工

• NLP工程师：1人（知识图谱构建、模型微调）。
• 后端开发：1人（Django API开发、Neo4j集成）。
• 前端开发：1人（页面设计与交互实现）。
• 测试与运维：1人（系统测试、云服务器部署）。

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备注：可扩展功能包括支持用户上传诗词、添加自定义情感标签，或引入多模态分析（如结合诗词配图增强情感理解）。

运行截图

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