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介绍资料

任务书：Django + DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析系统开发

一、项目背景与目标

古诗词是中华文化的重要载体，其情感表达蕴含丰富的历史与美学价值。本项目结合Django框架与DeepSeek大模型，构建一套古诗词情感分析系统，通过知识图谱技术挖掘诗词中隐含的情感、意象与文化关联，并利用大模型进行深度情感分类与解读，实现以下目标：

1. 知识图谱构建：提取古诗词中的实体（如人物、景物、典故）及关系，形成结构化知识网络。
2. 情感分析：基于DeepSeek大模型，结合知识图谱上下文，实现诗词情感的精准分类（如喜、怒、哀、乐、思等）。
3. 可视化交互：通过Django开发Web应用，展示诗词情感分析结果与知识图谱关联，支持用户探索式学习。

二、项目范围

1. 数据来源

• 古诗词文本：全唐诗、宋词精选集、用户上传诗词（需版权合规）。
• 知识图谱数据：
  • 实体标注：人物、地名、典故、意象（如“月”“柳”“雁”）。
  • 关系抽取：诗人与时代、意象与情感、典故与主题的关联。
• 情感标注数据：人工标注的诗词情感标签（作为模型训练的基准数据）。

2. 功能模块

模块	功能描述
知识图谱构建	实体识别、关系抽取、图谱存储（Neo4j/JanusGraph）
情感分析模型	基于DeepSeek大模型，结合知识图谱上下文进行情感分类与解释生成
诗词检索与展示	按朝代、作者、关键词搜索诗词，展示原文、注释与情感分析结果
图谱可视化	使用D3.js/ECharts动态展示诗词中实体与情感的关系网络
用户交互系统	支持用户上传诗词、修正情感分析结果、收藏解析案例
后台管理系统	管理员权限控制、图谱更新、模型版本管理

三、技术栈

• 后端框架：Django 4.0+（REST API支持）
• 知识图谱：Neo4j（图数据库） + Py2neo（Python驱动）
• 大模型：DeepSeek-R1/DeepSeek-V3（情感分析与文本生成）
• 前端框架：Vue.js + D3.js（图谱可视化） + ECharts（情感分布图表）
• 数据处理：Pandas（文本预处理） + Jieba（分词） + Spacy（实体识别）
• 部署环境：Docker + Nginx（生产环境） + AWS/阿里云（可选）

四、任务分解与时间计划

阶段1：需求分析与数据准备（1周）

• 确认古诗词数据来源与版权合规性。
• 设计知识图谱模式（实体类型、关系类型、属性定义）。
• 搭建Django基础项目结构，配置Neo4j数据库连接。

阶段2：知识图谱构建（3周）

• 实体识别：
  • 使用Jieba/Spacy标注诗词中的名词、典故、意象。
  • 匹配历史人物数据库（如《中国历代人物传记资料库》）校验实体。
• 关系抽取：
  • 基于规则的典故-主题关联（如“折柳送别”→“离愁”）。
  • 使用DeepSeek生成意象与情感的隐含关系（如“月”→“思乡”）。
• 图谱存储：将实体与关系导入Neo4j，建立索引优化查询性能。

阶段3：情感分析模型开发（3周）

• 数据标注：人工标注诗词情感标签（如《静夜思》→“思乡-哀”）。
• 模型训练：
  • 微调DeepSeek模型，输入诗词文本与知识图谱上下文，输出情感分类与解释。
  • 示例：输入“举头望明月，低头思故乡”+图谱中“月→思乡”关系，输出“情感：哀，解释：通过明月意象表达羁旅思乡之情”。
• API集成：将模型封装为Django REST接口，供前端调用。

阶段4：前端与交互系统开发（2周）

• 诗词检索页面：实现按朝代、作者、关键词的筛选与展示。
• 情感分析结果页：展示原文、情感标签、模型生成的解释文本。
• 图谱可视化：
  • 使用D3.js动态渲染诗词中实体与情感的关系网络。
  • 支持点击实体查看详细解释（如典故出处、意象象征意义）。
• 用户交互：允许用户上传诗词、修正情感标签、收藏解析案例。

阶段5：后台管理与测试（1周）

• 权限控制：区分普通用户与管理员操作（如图谱更新、模型重训练）。
• 性能测试：模拟高并发查询，优化Neo4j索引与Django缓存（Redis）。
• 部署上线：配置Docker容器，部署至云服务器。

总周期：10周（可根据团队规模调整）

五、交付成果

1. 知识图谱：Neo4j数据库导出的诗词实体关系数据（GraphML/CSV格式）。
2. 情感分析模型：微调后的DeepSeek模型文件（.pt/.bin）及使用说明。
3. Web应用：可运行的Django项目（含前端代码与API文档）。
4. 技术文档：系统架构图、数据库设计、模型训练日志、部署指南。

六、资源需求

• 硬件：服务器（8核16G+），用于模型训练与部署。
• 软件：Python 3.8+, Django, Neo4j, Vue.js, Docker。
• 数据：至少5000首标注情感的古诗词（建议包含典故与意象标注）。
• 人员：
  • 后端开发（1人）：Django/Neo4j/API开发。
  • 前端开发（1人）：Vue.js/D3.js实现。
  • 算法工程师（1人）：DeepSeek模型微调与情感分析逻辑设计。
  • 测试工程师（可选）：功能与性能测试。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
古诗词版权问题	使用公版领域数据或联系版权方授权，添加免责声明。
DeepSeek模型解释偏差	引入人工规则校验（如典故情感强制关联），结合模型输出投票机制。
知识图谱查询性能瓶颈	对高频实体建立索引，使用Neo4j的APOC优化复杂查询。
用户上传内容审核	后台添加敏感词过滤，管理员审批后更新图谱。

八、验收标准

1. 知识图谱覆盖实体类型≥10类（如人物、典故、意象、季节等），关系类型≥5类。
2. 情感分析准确率≥85%（通过人工标注测试集验证）。
3. 图谱可视化支持缩放、点击交互，响应时间≤1秒。
4. 系统支持1000+并发用户，API响应时间≤500ms。

项目负责人：
日期：

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备注：

• 可扩展方向：增加多模态分析（如结合诗词朗诵音频情感）、跨语言图谱（如中日典故对比）。
• 建议每周同步进度，重点监控DeepSeek模型微调效果与知识图谱数据质量。

运行截图

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