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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM大模型 + 知识图谱古诗词情感分析》的任务书模板，结合了Web开发、大语言模型和知识图谱技术，供参考：

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任务书：基于Django + LLM大模型 + 知识图谱的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、壮志等）具有丰富的文学和历史价值。传统情感分析方法多依赖规则或浅层机器学习，难以捕捉诗词的隐喻、典故和复杂语境。结合大语言模型（LLM）的语义理解能力、知识图谱的结构化知识推理能力，以及Django的快速Web开发框架，可构建一个高效、可解释的古诗词情感分析系统。

2. 目标

   • 设计并实现一个Web系统，支持用户输入古诗词文本或选择经典诗词，自动分析其情感倾向（如“悲”“喜”“怀古”等）。
   • 结合LLM（如LLaMA、ChatGLM）提取诗词的深层语义特征，利用知识图谱（如诗人关系、历史背景、典故知识）增强情感分析的可解释性。
   • 提供可视化结果展示（如情感分布图、关键词解释、诗人关联分析）。
   • 验证系统在经典诗词数据集上的准确率和可解释性。

二、任务内容与分工

1. 系统架构设计

• 技术选型
  • Web框架：Django（后端）+ Bootstrap（前端）。
  • 大语言模型：LLaMA-2/ChatGLM（用于语义理解和特征提取）。
  • 知识图谱：Neo4j（存储诗人、朝代、典故等实体关系）。
  • 情感分析模型：基于LLM微调的分类模型或结合知识图谱的推理规则。
• 模块划分
  • 数据层：
    • 诗词数据集（如《全唐诗》《全宋词》）、诗人知识图谱构建。
    • LLM模型部署（通过FastAPI封装为服务）。
  • 分析层：
    • 诗词预处理（分句、分词、实体识别）。
    • 调用LLM提取情感特征，结合知识图谱推理补充上下文。
  • 展示层：
    • Django提供API接口，前端展示情感分析结果和知识图谱关联信息。

2. 具体任务分工

任务	负责人	技术栈	交付物
诗词数据集构建与清洗	张三	Python、Scrapy、Pandas	结构化诗词数据集（CSV/JSON）
知识图谱设计与构建	李四	Neo4j、Cypher、NLP实体识别	知识图谱模式定义、图数据导入脚本
LLM模型部署与微调	王五	Hugging Face、FastAPI、PyTorch	LLM服务接口文档、微调模型权重
情感分析算法实现	赵六	Django、Scikit-learn/自定义规则	情感分析API、测试报告
前端交互与可视化	陈七	HTML/CSS/JavaScript、ECharts	情感分布图表、诗人关系图谱页面

三、技术路线

1. 数据流设计
   • 输入：用户提交的诗词文本或系统内置的经典诗词。
   • 处理：
     1. 预处理：分句、分词、实体识别（如识别“长安”“明月”等关键词）。
     2. LLM分析：调用LLM接口提取情感特征（如“悲凉”“豪迈”）。
     3. 知识图谱推理：根据诗人、朝代、典故等实体关联，补充上下文（如“李白《静夜思》的思乡情感与盛唐游子文化相关”）。
     4. 综合判断：结合LLM输出和知识图谱推理结果，生成最终情感标签。
   • 输出：情感分析报告（标签、关键词解释、关联知识图谱路径）。
2. 关键技术点
   • LLM微调：在古诗词领域数据上微调LLM，提升对隐喻和典故的理解能力。
   • 知识图谱融合：将LLM提取的实体与知识图谱匹配，增强分析的可解释性。
   • 轻量化部署：通过FastAPI封装LLM服务，避免Django直接加载大模型导致的性能问题。

四、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成系统架构设计、数据集和知识图谱规划
数据准备与图谱构建	第3-4周	诗词数据清洗完成，Neo4j图谱导入测试通过
LLM模型部署与微调	第5-6周	LLM服务接口开发完成，微调模型验证通过
核心算法开发与集成	第7-8周	情感分析API开发完成，前后端联调通过
系统测试与优化	第9周	性能测试（如响应时间≤1秒）、修复Bug
验收与部署	第10周	系统上线，提交最终报告

五、预期成果

1. 系统功能
   • 支持用户输入诗词或选择经典作品进行情感分析。
   • 展示情感标签（如“悲”“喜”“怀古”）及置信度。
   • 提供关键词解释和关联知识图谱路径（如“杜甫→安史之乱→沉郁顿挫”）。
2. 交付文档
   • 《系统设计文档》（含架构图、API说明）
   • 《知识图谱模式定义文档》
   • 《LLM微调与部署指南》
   • 《测试报告与用户手册》

六、风险评估与应对

风险	应对措施
LLM对古诗词理解不足	结合领域数据微调模型，增加人工规则补充
知识图谱数据缺失	通过爬虫补充诗人、典故数据，手动标注关键实体
系统响应延迟	优化LLM调用方式（如缓存常用诗词结果）
情感标签歧义	引入多标签分类，提供用户反馈修正机制

七、验收标准

1. 系统支持至少500首经典诗词的情感分析，准确率≥80%（人工标注验证）。
2. 知识图谱覆盖诗人、朝代、典故等核心实体，关联查询响应时间≤500ms。
3. 代码规范，文档齐全，支持横向扩展（如增加诗词数据或知识图谱节点）。

负责人签字：__________
日期：__________

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补充说明

1. 数据集建议：可使用公开数据集如《中国古典诗歌数据库》（CCPC）或自行爬取诗词网站数据。
2. LLM选择：若资源有限，可采用开源模型（如LLaMA-2 7B）或轻量化模型（如Alpaca）。
3. 知识图谱扩展：未来可加入诗词意象（如“梅花→高洁”）或诗人社交关系（如“李白与杜甫的交往”）。

可根据实际需求调整技术细节和分工，例如增加移动端适配或引入更多NLP技术（如BERT嵌入增强特征提取）。

运行截图

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