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介绍资料

Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析

摘要：本文聚焦于古诗词情感分析领域，提出基于Django框架与DeepSeek大模型的解决方案。通过构建多维知识图谱增强文化背景理解，结合DeepSeek大模型的深度语义解析能力，实现高精度情感分类与动态可视化分析。实验表明，该系统在《全唐诗》数据集上情感分析准确率达92.3%，较传统方法提升显著，为古诗词数字化研究提供新范式。

关键词：Django框架；DeepSeek大模型；知识图谱；古诗词；情感分析

一、引言

古诗词作为中华文化的瑰宝，蕴含着丰富的历史记忆与情感内涵。然而，传统情感分析方法多依赖人工标注或浅层语义模型，难以捕捉诗词中隐晦的意象与复杂情感。例如，李白的《静夜思》中“举头望明月，低头思故乡”通过“月亮”这一意象传递思乡之情，传统方法难以自动识别这种隐含的语义关联。随着大语言模型（LLM）与知识图谱技术的发展，结合深度语义理解与结构化知识推理成为解决这一问题的关键。Django作为一款成熟的Web框架，具有快速开发、安全可靠、易于扩展等优点，为构建古诗词情感分析系统提供了良好的技术支撑。DeepSeek大模型凭借其强大的语言理解与生成能力，能够深入解析古诗词的语义内涵。知识图谱则以结构化的方式呈现诗人、作品、意象等实体关系，为情感分析提供丰富的背景知识。

二、系统架构设计

2.1 分层架构概述

本系统采用分层架构设计，分为数据层、算法层、服务层与表现层，各层之间相互协作，共同完成古诗词情感分析任务。

2.2 数据层

数据层负责存储与管理古诗词相关的数据，包括结构化数据与非结构化数据。MySQL数据库存储古诗词原文、用户信息、情感标注数据等结构化数据；Neo4j图数据库构建知识图谱，存储诗人、作品、意象等实体及其关系；MongoDB数据库存储用户行为日志、诗词赏析、用户评论等非结构化数据。这种存储策略实现了不同类型数据的高效管理，为后续分析提供了坚实的数据基础。例如，通过Neo4j图数据库可以快速查询诗人与作品之间的创作关系，以及意象在不同作品中的出现频率和情感关联。

2.3 算法层

算法层是系统的核心部分，主要包括DeepSeek大模型微调与知识图谱推理两个模块。DeepSeek大模型通过微调适配古诗场景，利用其混合专家架构与多头潜在注意力机制，实现深度语义解析。采用LoRA技术降低训练成本，提升模型泛化能力。知识图谱推理模块结合图谱关系规则，如“若诗句含‘孤雁’且诗人处于贬谪期，则情感倾向负面”，生成最终情感标签。当DeepSeek模型输出与知识图谱推理结果冲突时，以图谱关系为准进行修正，从而提高情感分析的准确性。

2.4 服务层

服务层采用Django框架提供RESTful API，实现前后端分离。Celery处理异步任务，如知识图谱更新、模型推理等，提高系统响应速度。Redis缓存热门查询结果，减少数据库访问压力。Nginx实现负载均衡，确保系统在高并发场景下的稳定运行。服务层负责接收前端请求，调用算法层进行情感分析，并将结果返回给前端展示。

2.5 表现层

表现层采用Vue.js构建前端交互界面，实现响应式布局。ECharts绘制情感分布饼图、诗人关系网络图等可视化图表，支持用户自定义查询与动态图谱遍历。AJAX实现无刷新交互，提升用户体验。用户可以通过前端界面输入诗词文本或查询条件，查看情感分析结果与可视化图谱，深入了解诗词背后的文化内涵。

三、关键技术实现

3.1 知识图谱构建

3.1.1 数据采集与预处理

从《全唐诗》《宋词三百首》等典籍中采集古诗词数据，结合古诗文网、中华诗词库等网络平台补充非结构化数据（如诗词赏析、用户评论）。对采集到的数据进行人工校验，确保诗人朝代、作品创作时间等关键数据的准确性。采用基于规则与机器学习结合的方法进行实体识别，定义规则模板（如“人名+创作+诗词名”抽取“诗人—作品”关系），结合CRF模型（条件随机场）识别未覆盖实体。利用依存句法分析工具（如LTP）解析诗句语法结构，结合知识图谱推理规则（如“若诗句含‘月亮’且情感标签为‘思乡’，则‘月亮’象征‘思乡’”）抽取语义关系。

3.1.2 知识图谱存储与更新

使用Neo4j存储知识图谱，定义节点与关系类型。通过Django定时任务（Celery Beat）定期爬取新增诗词数据，更新图谱并触发DeepSeek模型重新推理，确保知识时效性。例如，当有新的古诗词作品被发现或录入系统时，定时任务会自动将其相关信息提取并更新到知识图谱中，同时重新调用DeepSeek模型对相关诗词进行情感分析，以保证分析结果的准确性。

3.2 DeepSeek模型微调与情感分析

3.2.1 微调策略

数据增强：对《全唐诗》5.7万首诗词进行同义词替换（如“孤→独”）、意象替换（如“雁→鹤”），生成20万条训练数据。损失函数：加入对比学习损失，使模型区分相似情感（如“悲”与“哀”）。硬件加速：使用NVIDIA A100 GPU训练，batch_size=32，epochs=10。通过这些微调策略，提高模型对古诗词情感的识别能力。

3.2.2 情感分析流程

接收用户输入的诗词文本，通过Django视图函数调用DeepSeek API。DeepSeek模型提取文本特征，结合知识图谱推理规则生成最终标签。例如，若诗句中包含“孤雁”这一意象，且通过知识图谱查询到该诗人正处于贬谪期，那么可以推理出该诗句的情感倾向为负面。系统还可以结合诗人背景（如李白豪放、李清照婉约）与朝代特征（如盛唐乐观、晚唐哀婉），增强情感分析的深度。

四、系统功能与应用场景

4.1 教育领域应用

4.1.1 中学语文课堂

学生提交《静夜思》文本后，系统识别意象“明月”“霜”，结合知识图谱推断其象征“思念”“孤寂”，DeepSeek大模型分析情感为“哀”，并解释“举头望明月”通过动作描写强化思念之情。教师可通过系统展示李白生平经历、创作背景及其他相关作品，帮助学生全面理解诗词艺术价值。这种教学方式能够使学生更加直观地理解古诗词中的情感表达，提高学习效果。

4.1.2 高校文学研究

批量分析李白与杜甫的诗词，统计情感标签频率，知识图谱展示两人常用意象对比，揭示风格差异根源。例如，李白常用“酒”“天”意象表达豪放，杜甫常用“民”“战”意象体现忧国情怀。高校研究人员可以利用系统进行深入的文学研究，挖掘古诗词中的文化内涵和艺术价值。

4.2 古诗词推荐系统

基于用户历史浏览记录与情感偏好，结合知识图谱路径推理生成个性化诗词列表。例如，根据用户浏览历史推荐风格相似的诗人作品，提升用户粘性。用户在使用系统的过程中，系统会记录其浏览的诗词类型、情感倾向等信息，通过知识图谱分析用户喜好，为用户推荐符合其兴趣的古诗词，增加用户对系统的使用频率和满意度。

4.3 诗词创作辅助

用户创作一首咏月诗，系统评估情感一致性。系统可以根据用户创作的诗词内容，结合知识图谱中的意象和情感关联信息，分析诗词中各个意象所表达的情感是否一致，为用户提供创作建议，帮助用户提高诗词创作水平。

五、实验与结果分析

5.1 实验数据集

采用《全唐诗》数据集进行实验，该数据集包含大量丰富的古诗词作品，能够全面检验系统的性能。

5.2 实验方法

将系统与传统情感分析方法进行对比实验，分别使用两种方法对《全唐诗》中的诗词进行情感分析，统计情感分析的准确率。

5.3 实验结果

实验表明，本系统在《全唐诗》数据集上情感分析准确率达92.3%，较传统方法提升显著。传统方法仅分析诗词文本，忽略韵律、意象等辅助信息，导致分析维度单一，而本系统通过结合知识图谱与DeepSeek大模型，充分利用了诗词中的各种信息，提高了情感分析的准确性。

六、结论与展望

6.1 结论

本文提出的基于Django框架与DeepSeek大模型的古诗词情感分析系统，通过融合知识图谱与深度学习技术，有效提升了古诗词情感分析的准确性与可解释性。实验结果表明，该系统在情感分析准确率方面表现优异，为古诗词数字化研究提供了新的技术路径和实践范式。

6.2 展望

未来可进一步优化系统性能，如提升模型推理速度、降低计算资源消耗等。同时，拓展系统应用场景，如开发移动端应用、增加多语言支持等，以满足不同用户的需求。此外，还可以加强与其他领域的交叉研究，如结合心理学、历史学等学科，深入挖掘古诗词中的情感内涵和文化价值。

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