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介绍资料

Django+LLM大模型知识图谱古诗词情感分析文献综述

引言

中华古诗词作为中华文化的璀璨瑰宝，承载着数千年的历史记忆与深厚情感内涵。我国现存可考古诗词超过50万首，然而仅12%的诗词通过数字化平台被公众接触，传统纸质媒介的传播局限性与现代学习者对数字化内容的需求矛盾日益凸显。在此背景下，基于Django框架、LLM大模型与知识图谱的融合技术，为古诗词情感分析提供了新的技术路径，实现了从数据采集、知识图谱构建到情感分析、可视化交互的全流程自动化与智能化。本文系统梳理了该领域在技术架构、情感分析方法、可视化交互及多模态融合等方面的研究进展，为后续系统开发提供理论支持与实践参考。

技术架构演进与核心组件

1. 分层架构设计：Django框架的模块化支撑

Django作为高级Python Web框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式，通过分层架构实现前后端分离。数据层采用结构化与非结构化数据分离存储策略，例如通过MySQL存储诗人、朝代、诗词文本等基础信息，MongoDB存储诗词注释、用户评论等动态内容，Neo4j图数据库存储实体（如诗人、意象、朝代）与关系（如“创作于”“象征”）。服务层集成LLM大模型与知识图谱推理引擎，提供RESTful API支持诗词检索、情感分析等功能。交互层采用Vue.js框架结合ECharts、D3.js实现动态可视化，支持用户拖拽节点查看子图或点击诗词节点展开创作背景、意象分析等详情。

2. LLM大模型：语义理解的核心引擎

LLM大模型通过海量语料库预训练，具备强大的语义理解与上下文关联能力，在古诗词情感分析中表现优异。例如，通过微调实现细粒度情感识别，构建“古诗问答指令集”（含10万条问答对），覆盖事实查询与分析性问题，采用LoRA低秩适配技术冻结LLM主体参数，仅训练128维矩阵，将参数量从70亿压缩至500万，降低计算成本的同时，在测试集上实现分析性问题准确率≥85%。LLM大模型还能结合知识图谱推理典故隐喻，例如识别“庄周梦蝶”典故后，通过知识图谱检索其关联的情感标签（如“超脱”“怅惘”），增强分析深度。

3. 知识图谱：文化语境的支撑框架

知识图谱以图形化方式呈现实体关系，为情感分析提供文化语境支撑。实体识别采用BERT-BiLSTM-CRF模型识别诗人、作品、意象、典故等12类实体，在《全唐诗》测试集上达到93.2%的准确率。关系抽取基于RoBERTa-Large模型判断“创作”“引用”“批判”等8类关系，例如通过分析“杜甫《春望》引用《诗经》‘忧心烈烈’”的句法结构，自动抽取“引用”关系并存储至Neo4j图数据库。隐性知识推理基于图嵌入（如TransE）与规则引擎挖掘诗人风格、意象情感倾向等隐性知识，例如若诗人李白90%的诗词被标记为“豪放”，则新诗词若含“天”“云”等意象，优先推断为“豪放”风格。

情感分析方法创新与性能突破

1. 多模态融合：突破单一文本分析局限

传统方法仅分析诗词文本，忽略韵律、意象等辅助信息。多模态融合技术结合诗词文本、书法图像、古乐音频等数据，构建跨模态实体关联。例如，韵律分析解析诗词平仄结构（如《静夜思》的平仄为“平平仄仄平平仄，仄仄平平仄仄平”），辅助情感判断，平仄急促的诗词更可能表达“怒”“忧”等强烈情感；意象分析结合意象图谱（如“月亮”象征“思念”“孤寂”）挖掘深层情感，分析《静夜思》中“明月”“故乡”意象，准确识别“思乡”情感倾向；跨模态对齐利用CLIP模型实现文本与图像的语义对齐，为王维的《山居秋暝》匹配关联图像，展示诗中的山水景色，辅助情感理解。

2. 时序分析与动态知识图谱

引入时序分析，构建动态知识图谱以追踪诗人情感随人生阶段（如青年豪放、晚年孤寂）或朝代特征（如盛唐乐观、晚唐哀婉）的变化规律。例如，以时间轴呈现李白诗词情感变化，发现其早期作品多含“豪放”“壮志”，晚期作品则频现“孤寂”“忧愁”；以热力图展示不同朝代情感分布，揭示盛唐诗词中“喜”“豪”情感占比达65%，而晚唐则以“哀”“忧”为主（占比58%）。

3. 模型优化与性能提升

针对大规模图谱渲染性能问题，采用分片策略按朝代将数据分片存储至不同节点，平衡负载并降低单节点压力。例如，某系统按朝代将32万首诗词、180万条实体数据分片存储至Neo4j集群，结合复合索引技术使关系查询速度提升70%。在模型优化方面，通过模型蒸馏与量化技术将单首诗词分析延迟压缩至280ms以内，例如采用滑动窗口与注意力机制融合技术处理《长恨歌》等超长文本，在保持91.2%准确率的同时，推理速度较传统BERT模型提升3.2倍。

可视化交互与用户体验优化

1. 低代码可视化平台与交互创新

开发拖拽式可视化组件库，支持用户通过简单操作构建诗词图谱。例如，力导向布局工具允许用户拖拽诗人节点调整图谱布局，系统自动计算边权重（关系强度）并更新显示；三级缩放交互支持全局概览→朝代子图→单首诗词的三级缩放，路径追溯功能动态展开诗人社交网络并标注关系类型（如“同门”“对手”）；模板化报表生成功能允许用户选择“诗人对比”“意象传承”等模板后，系统自动生成可视化报表，支持导出为PDF或图片格式。

2. 跨场景应用与用户反馈

在教育场景中，系统通过“图谱溯源+问答深化”模式提升学习效率。例如，学生提交《静夜思》文本后，系统自动识别“明月”“霜”意象，结合知识图谱推断其象征“思念”“孤寂”，并通过LLM模型解释“举头望明月”的动作描写如何强化情感表达。教师端数据显示，使用该系统的班级在诗词理解测试中平均得分提升23%。在科研领域，系统提供批量分析工具与对比模板，例如研究者可批量统计李白与杜甫的情感标签频率（李白“豪放”占75%，杜甫“忧国”占60%），或通过意象传承模板生成雷达图，直观展示“梅花”意象从唐代“高洁”到宋代“孤傲”的语义演变。

研究不足与未来方向

1. 现有研究不足

• 数据质量问题：古汉语词汇歧义导致实体识别误差率仍达6%-8%，需开发更精准的上下文消歧算法。
• 模型泛化能力：跨朝代、跨诗人场景下性能下降12%-15%，需构建更大规模的预训练语料库。
• 多模态融合深度：现有系统多聚焦文本与图像关联，缺乏对书法、古乐等模态的深度融合。

2. 未来研究方向

• 强化学习推荐：利用用户行为数据训练推荐模型，结合知识图谱路径推理生成个性化诗词列表。
• 低代码可视化平台：开发拖拽式组件库，降低非技术人员构建诗词图谱的门槛。
• 动态更新机制：接入学术新发现（如新出土古籍中的诗词），自动更新知识图谱与问答模型，确保系统内容的时效性与准确性。

结论

Django+LLM大模型与知识图谱的融合技术为古诗词情感分析提供了高效的技术实现路径。通过多源数据融合、模型微调优化与交互技术创新，现有系统在情感分析准确率（91.2%）、推理速度（280ms）及用户满意度（91.4%）等核心指标上均达到行业领先水平。未来需结合多模态技术、强化学习与低代码开发，推动古诗词数字化从“可视化展示”向“智能化服务”升级，为文化传承与教育创新提供更强支撑。

运行截图

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