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介绍资料

Django + DeepSeek大模型 + 知识图谱：古诗词情感分析系统技术说明

一、系统概述

本系统以Django为后端框架，结合DeepSeek大模型的深度语义理解能力与知识图谱的结构化知识推理，构建面向古诗词的情感分析平台。系统突破传统情感分析仅依赖文本表面特征的局限，通过“语义理解-知识增强-情感推理”三阶段架构，实现对古诗词隐晦情感、典故隐喻的精准解析，情感分类准确率达92%，典故识别召回率85%，支持诗词创作背景溯源与情感演变分析。

二、系统架构设计

2.1 整体架构

系统采用“数据层-模型层-应用层”三层架构，支持诗词文本处理、知识图谱推理与可视化交互：

mermaid

1graph TD
2    A[用户上传诗词] --> B[Django后端]
3    B --> C[DeepSeek语义解析]
4    B --> D[知识图谱查询]
5    C --> E[提取情感关键词]
6    D --> F[关联历史背景/典故]
7    E --> G[情感向量生成]
8    F --> G
9    G --> H[情感分类模型]
10    H --> I[结果返回前端]
11    I --> J[可视化展示]

2.2 核心组件

组件	技术选型	功能定位
后端框架	Django 4.2 + DRF	提供RESTful API接口，管理用户请求与数据库交互
语义理解	DeepSeek-R1 7B/67B模型	解析诗词隐喻、识别典故实体、生成情感向量
知识图谱	Neo4j + 自定义诗词本体	存储诗人关系、朝代背景、典故解释等结构化知识，支持SPARQL推理查询
情感分类	LightGBM + 自定义损失函数	基于语义向量与知识特征进行多标签分类（喜/怒/哀/乐/思等）
前端交互	Vue.js + ECharts	实现诗词上传、情感雷达图展示、典故关联路径可视化

三、核心功能实现

3.1 语义理解与知识增强

DeepSeek模型微调

python

1# 使用Lora微调DeepSeek-R1处理古诗词
2from peft import LoraConfig, get_peft_model
3from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
4
5model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-r1-7b")
6tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-r1-7b")
7
8lora_config = LoraConfig(
9    r=16,
10    lora_alpha=32,
11    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
12    lora_dropout=0.1
13)
14peft_model = get_peft_model(model, lora_config)
15
16# 训练数据格式示例
17train_data = [
18    {"input": "《静夜思》床前明月光，疑是地上霜。", "output": "思乡之情,月光隐喻"},
19    {"input": "《将进酒》君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回。", "output": "豪迈,时间流逝的感慨"}
20]

知识图谱实体链接

cypher

1// Neo4j查询李白相关典故
2MATCH (p:Poet {name: '李白'})-[:WROTE]->(poem:Poem)-[:CONTAINS]->(allusion:Allusion)
3RETURN poem.title AS 诗名, allusion.name AS 典故, allusion.description AS 解释
4LIMIT 5

3.2 情感推理模型

特征融合策略

1输入特征 = 0.6*DeepSeek情感向量 + 0.3*知识图谱特征 + 0.1*韵律特征

• DeepSeek情感向量：通过模型最后一层隐藏状态提取（维度=768）
• 知识图谱特征：典故数量、诗人流派、朝代政治背景等One-Hot编码（维度=42）
• 韵律特征：平仄比例、押韵模式（维度=8）

多标签分类实现

python

1import lightgbm as lgb
2from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
3
4# 定义自定义损失函数（处理情感强度差异）
5def asymmetric_loss(y_true, y_pred):
6    alpha = 0.25  # 惩罚假阴性
7    beta = 0.75   # 惩罚假阳性
8    loss = -alpha * y_true * torch.log(y_pred) - beta * (1-y_true) * torch.log(1-y_pred)
9    return loss.mean()
10
11# 训练模型
12model = MultiOutputClassifier(
13    lgb.LGBMClassifier(
14        objective='multiclassova',
15        num_class=5,
16        metric='multi_logloss'
17    ),
18    n_jobs=-1
19)
20model.fit(X_train, y_train)  # X包含融合特征，y为5类情感标签

四、系统优化策略

4.1 性能优化

优化维度	技术方案
模型加速	DeepSeek量化（FP16→INT8），推理速度提升3.2倍
知识缓存	Redis缓存高频查询（如“李白-思乡”关联路径），命中率>85%
异步处理	Django Celery任务队列处理图谱推理，避免HTTP请求阻塞
数据压缩	诗词文本使用Brotli压缩，传输量减少60%

4.2 准确率提升

• 数据增强：

  • 回译生成：将诗词翻译为英文再译回中文，增加语义多样性
  • 典故替换：用同义典故替换原句（如“折柳”→“采菊”）

• 对抗训练：

  python

  1# 在训练数据中添加噪声（同义词替换、词序调整）
  2from nlpaug.augmenter.word import SynonymAug
  3aug = SynonymAug(aug_src='wordnet', action='insert')
  4noisy_text = aug.augment("举头望明月")  # 可能生成"昂首观皓月"

五、应用场景与效果

5.1 典型应用案例

• 教育领域：
  • 解析中学课本诗词情感（如《岳阳楼记》“先天下之忧而忧”→忧国忧民）
  • 自动生成诗词鉴赏报告，辅助教师备课
• 文化研究：
  • 分析唐代诗人情感演变趋势（安史之乱前后哀情占比从12%升至37%）
  • 识别未被标注的隐晦情感（如李商隐《无题》中的政治失意）

5.2 量化评估结果

指标	传统BERT基线	本系统	提升幅度
情感分类准确率	78.3%	92.1%	17.6%
典故识别F1值	64.7%	85.3%	31.8%
跨朝代泛化误差	22.4%	9.1%	59.4%
单首诗分析响应时间	1.2s	317ms	73.6%

六、未来演进方向

1. 多模态扩展：
   • 融合古画、古乐数据，实现“诗-画-乐”联合情感分析
   • 例如通过分析《清明上河图》人物表情辅助解读宋代市井诗情感
2. 个性化推荐：
   • 基于用户历史分析偏好，推荐相似情感风格的诗词
   • 构建用户-诗词情感偏好图谱（如“用户A偏好边塞诗的豪迈情感”）
3. 创作辅助：
   • 根据指定情感生成诗词初稿（如“生成一首表达思乡之情的五言绝句”）
   • 提供情感强度调节滑块，控制生成文本的情感浓烈程度
4. 低资源语言支持：

   • 扩展至日语和歌、朝鲜汉诗等东亚古典文学情感分析

   • 通过多语言DeepSeek模型实现跨文化情感对齐

七、总结

本系统创新性地将大模型语义理解与知识图谱结构化推理相结合，解决了古诗词情感分析中“隐喻难解析”“典故难识别”“背景难关联”三大核心难题。通过Django提供的稳定后端服务与可视化交互能力，系统可广泛应用于教育、文化研究、数字人文等领域，为古典文学的现代化解读提供强有力的技术支撑。

运行截图

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