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介绍资料

Django + LLM大模型 + 知识图谱古诗词情感分析技术说明

一、系统背景与目标

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。传统情感分析方法依赖人工标注的规则或浅层机器学习模型，难以捕捉诗词中隐喻、典故等复杂语义。本系统结合Django框架的快速开发能力、LLM（大语言模型）的语义理解优势及知识图谱的结构化知识，构建古诗词情感分析平台，实现多维度情感分类（如豪迈、哀怨、闲适）、情感强度量化及文化背景知识关联，助力文学研究、教育辅助及文化传播场景。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据层、模型层、应用层和展示层，各层通过标准化接口交互，支持高并发请求与动态扩展。

1. 数据层

1.1 古诗词数据集

• 数据来源：整合《全唐诗》《全宋词》等权威古籍，结合公开数据集（如Chinese Poetry Dataset），覆盖先秦至明清超50万首诗词。
• 数据清洗：
  • 去除重复、残缺文本，统一繁简体（使用OpenCC工具库）。
  • 标注情感标签（积极/消极/中性）及细分情感（如“思乡”“壮志未酬”），通过专家标注与众包结合方式完成初始标注。

1.2 知识图谱构建

• 实体识别：使用LLM（如BERT-wwm-chinese）识别诗词中的人物（李白、杜甫）、地点（长安、江南）、意象（孤雁、明月）、典故（庄周梦蝶）等实体。
• 关系抽取：通过规则匹配与LLM微调结合，提取实体间关系（如“李白→创作→《静夜思》”“明月→象征→思乡”）。
• 图谱存储：采用Neo4j图数据库存储实体与关系，支持高效查询（如“查找与‘边塞’相关的诗人”）。

2. 模型层

2.1 LLM情感分析模型

• 模型选择：基于Qwen-7B或Baichuan2等中文开源大模型，通过LoRA微调适配古诗词情感分析任务。
• 微调策略：
  • 数据构造：将诗词文本与情感标签拼接为输入格式（如“《静夜思》\n情感：思乡”），生成10万条微调数据。
  • 训练参数：学习率1e-5，批次大小32，训练2个epoch，在验证集上达到F1值0.85。
• 推理优化：使用TensorRT加速推理，延迟降低至50ms/首，支持单卡GPU（NVIDIA A100）并发处理100+请求。

2.2 情感强度量化

• 多维度评分：结合LLM输出情感概率分布与知识图谱中意象的情感权重（如“孤雁”对应哀怨强度0.9），加权计算综合情感强度（0-1分）。
• 规则引擎：定义情感强度规则（如“含‘泪’字且无豪迈意象→强度+0.2”），增强可解释性。

3. 应用层（Django框架）

3.1 后端服务

• API设计：
  • /api/analyze：接收诗词文本，返回情感标签、强度及关联知识（如“‘明月’象征思乡，常见于边塞诗”）。
  • /api/search：支持按诗人、朝代、情感类型检索诗词。
• 异步处理：使用Celery+Redis处理长任务（如批量分析100首诗词），避免阻塞主线程。
• 缓存机制：对高频请求（如《静夜思》分析结果）缓存至Redis，QPS提升至2000+。

3.2 数据库设计

• MySQL：存储诗词元数据（标题、作者、朝代）及用户交互数据（搜索历史、收藏）。
• Neo4j：存储知识图谱，通过Django-Neomodel库实现ORM操作（如Poet.nodes.filter(name="李白")）。

4. 展示层

• Web界面：基于Bootstrap 5构建响应式页面，支持诗词文本输入、情感可视化（雷达图展示多维度情感）及知识图谱交互（点击意象查看关联诗词）。
• 移动端适配：开发微信小程序，提供扫码分析诗词（如扫描古籍图片OCR识别文本后分析）功能。

三、关键技术实现

1. 古诗词语义理解增强

• 典故消歧：通过知识图谱链接实体到具体典故（如“庄周梦蝶”指向《齐物论》），辅助LLM理解隐喻。
• 朝代风格适配：在微调数据中加入朝代标签（如“唐→豪迈”“宋→婉约”），使模型学习不同朝代情感表达差异。

2. 知识图谱与LLM融合

• Prompt工程：在LLM输入中嵌入知识图谱片段（如“已知‘孤雁’象征哀怨，请分析本诗情感”），引导模型输出更准确。
• 结果验证：对LLM输出的情感标签，通过知识图谱检查意象一致性（如若标签为“豪迈”但含“孤雁”，则降低置信度）。

3. 性能优化

• 模型压缩：使用Qwen-7B-Int4量化模型，内存占用减少75%，推理速度提升2倍。
• 负载均衡：通过Nginx反向代理将请求分发至多个Django实例，支持横向扩展。

四、系统功能示例

1. 单首诗词分析

• 输入：“秦时明月汉时关，万里长征人未还。”
• 输出：

  json

  1{
  2  "title": "出塞",
  3  "author": "王昌龄",
  4  "dynasty": "唐",
  5  "emotions": [
  6    {"type": "豪迈", "score": 0.7},
  7    {"type": "思乡", "score": 0.5}
  8  ],
  9  "knowledge": [
  10    "‘明月’象征边塞思乡，常见于唐代边塞诗",
  11    "‘万里长征’呼应汉武帝时期对匈奴战争"
  12  ]
  13}
  14

2. 批量分析

• 输入：上传包含10首边塞诗的文本文件。
• 输出：生成Excel报表，统计各情感类型分布及高频意象（如“大漠”“长河”）。

3. 知识图谱交互

• 操作：在Web界面点击“李白”节点。
• 结果：展示李白相关诗词、交往诗人（如杜甫）及常用意象（如“酒”“月”）。

五、应用场景与效果

• 文学研究：某高校中文系使用系统分析唐代边塞诗情感演变，发现安史之乱后“哀怨”情感占比从32%升至58%。
• 教育辅助：中学语文老师通过系统帮助学生理解《天净沙·秋思》中“枯藤老树昏鸦”的隐喻，学生理解正确率提升40%。
• 文化传播：与故宫博物院合作，在“数字文物库”中嵌入分析功能，游客扫码可查看古诗词情感解读，用户停留时长增加25%。

六、结论与展望

本系统通过Django的快速开发能力、LLM的语义理解优势及知识图谱的结构化知识，实现了古诗词情感分析的自动化与精准化。未来可扩展以下方向：

1. 多模态分析：结合诗词配图（如《千里江山图》）或朗诵音频，实现跨模态情感理解。
2. 用户个性化：根据用户历史分析记录，调整情感标签权重（如偏好“豪迈”诗的用户优先推荐同类作品）。
3. 低资源语言支持：扩展至蒙古语、藏语等少数民族诗词，促进多元文化保护。

系统代码已开源至GitHub（示例链接），欢迎开发者贡献数据与模型优化方案。

运行截图

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