今日头条首次公开算法原理(附全文详解)

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2021-04-12 03:46

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如今,算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑、挑战和误解。以人工智能和机器学习为驱动核心的今日头条首当其冲。质疑今日头条“麦克风”窃听隐私,被工信部约谈,招聘2000名内容审核编辑党员优先……头条的算法一再遭受挑战。今天,今日头条首次对外公开了算法原理,向大众“交底”。 一款为大佬定制的APP,没花一分钱征服20万创投人,不服来战!

文章来源  今日头条


今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士,公开今日头条的算法原理,以期推动整个行业问诊算法、建言算法;通过让算法透明,来消除各界对算法的误解,并逐步推动整个行业让算法更好的造福社会。


以下为《今日头条算法原理》全文。

今日头条资深算法架构师曹欢欢:


本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。



系统概览



推荐系统,如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数,这个函数需要输入三个维度的变量。


第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条,每种内容有很多自己的特征,需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。


第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签,职业、年龄、性别等,还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点,用户随时随地移动,在工作场合、通勤、旅游等不同的场景,信息偏好有所偏移。结合三方面的维度,模型会给出一个预估,即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。


这里还有一个问题,如何引入无法直接衡量的目标?


推荐模型中,点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标,能够用模型直接拟合做预估,看线上提升情况可以知道做的好不好。但一个大体量的推荐系统,服务用户众多,不能完全由指标评估,引入数据指标以外的要素也很重要。



比如广告和特型内容频控。像问答卡片就是比较特殊的内容形式,其推荐的目标不完全是让用户浏览,还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。这些内容和普通内容如何混排,怎样控制频控都需要考虑。


此外,平台出于内容生态和社会责任的考量,像低俗内容的打压,标题党、低质内容的打压,重要新闻的置顶、加权、强插,低级别账号内容降权都是算法本身无法完成,需要进一步对内容进行干预。


下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。



前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc),是一个很经典的监督学习问题。可实现的方法有很多,比如传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的模型,Factorization Machine和GBDT等。


一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台,可以支持多种算法组合,包括模型结构调整。因为很难有一套通用的模型架构适用于所有的推荐场景。现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT算法做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。



模型之后再看一下典型的推荐特征,主要有四类特征会对推荐起到比较重要的作用。


第一类是相关性特征,就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的距离可以得出。


第二类是环境特征,包括地理位置、时间。这些既是bias特征,也能以此构建一些匹配特征。


第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。

第四类是协同特征,它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。



模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。实时训练省资源并且反馈快,这对信息流产品非常重要。


用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。我们线上目前基于storm集群实时处理样本数据,包括点击、展现、收藏、分享等动作类型。模型参数服务器是内部开发的一套高性能的系统,因为头条数据规模增长太快,类似的开源系统稳定性和性能无法满足,而我们自研的系统底层做了很多针对性的优化,提供了完善运维工具,更适配现有的业务场景。


目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。整体的训练过程是线上服务器记录实时特征,导入到Kafka文件队列中,然后进一步导入Storm集群消费Kafka数据,客户端回传推荐的label构造训练样本,随后根据最新样本进行在线训练更新模型参数,最终线上模型得到更新。


这个过程中主要的延迟在用户的动作反馈延时,因为文章推荐后用户不一定马上看,不考虑这部分时间,整个系统是几乎实时的。



但因为头条目前的内容量非常大,加上小视频内容有千万级别,推荐系统不可能所有内容全部由模型预估。所以需要设计一些召回策略,每次推荐时从海量内容中筛选出千级别的内容库。召回策略最重要的要求是性能要极致,一般超时不能超过50毫秒。



召回策略种类有很多,我们主要用的是倒排的思路。离线维护一个倒排,这个倒排的key可以是分类,topic,实体,来源等,排序考虑热度、新鲜度、动作等。线上召回可以迅速从倒排中根据用户兴趣标签对内容做截断,高效的从很大的内容库中筛选比较靠谱的一小部分内容。




内容分析


内容分析包括文本分析,图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯,今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签,无法得到用户兴趣标签。举个例子,只有知道文章标签是互联网,用户看了互联网标签的文章,才能知道用户有互联网标签,其他关键词也一样。



另一方面,文本内容的标签可以直接帮助推荐特征,比如魅族的内容可以推荐给关注魅族的用户,这是用户标签的匹配。如果某段时间推荐主频道效果不理想,出现推荐窄化,用户会发现到具体的频道推荐(如科技、体育、娱乐、军事等)中阅读后,再回主feed,推荐效果会更好。


因为整个模型是打通的,子频道探索空间较小,更容易满足用户需求。只通过单一信道反馈提高推荐准确率难度会比较大,子频道做的好很重要。而这也需要好的内容分析。



上图是今日头条的一个实际文本case。可以看到,这篇文章有分类、关键词、topic、实体词等文本特征。


当然不是没有文本特征,推荐系统就不能工作,推荐系统最早期应用在Amazon,甚至沃尔玛时代就有,包括Netfilx做视频推荐也没有文本特征直接协同过滤推荐。


但对资讯类产品而言,大部分是消费当天内容,没有文本特征新内容冷启动非常困难,协同类特征无法解决文章冷启动问题。



今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。首先是语义标签类特征,显式为文章打上语义标签。


这部分标签是由人定义的特征,每个标签有明确的意义,标签体系是预定义的。此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。



另外文本相似度特征也非常重要。在头条,曾经用户反馈最大的问题之一就是为什么总推荐重复的内容。这个问题的难点在于,每个人对重复的定义不一样。


举个例子,有人觉得这篇讲皇马和巴萨的文章,昨天已经看过类似内容,今天还说这两个队那就是重复。但对于一个重度球迷而言,尤其是巴萨的球迷,恨不得所有报道都看一遍。解决这一问题需要根据判断相似文章的主题、行文、主体等内容,根据这些特征做线上策略。


同样,还有时空特征,分析内容的发生地点以及时效性。比如武汉限行的事情推给北京用户可能就没有意义。最后还要考虑质量相关特征,判断内容是否低俗,色情,是否是软文,鸡汤?



上图是头条语义标签的特征和使用场景。他们之间层级不同,要求不同。



分类的目标是覆盖全面,希望每篇内容每段视频都有分类;而实体体系要求精准,相同名字或内容要能明确区分究竟指代哪一个人或物,但不用覆盖很全。概念体系则负责解决比较精确又属于抽象概念的语义。这是我们最初的分类,实践中发现分类和概念在技术上能互用,后来统一用了一套技术架构。



目前,隐式语义特征已经可以很好的帮助推荐,而语义标签需要持续标注,新名词新概念不断出现,标注也要不断迭代。其做好的难度和资源投入要远大于隐式语义特征,那为什么还需要语义标签?


有一些产品上的需要,比如频道需要有明确定义的分类内容和容易理解的文本标签体系。语义标签的效果是检查一个公司NLP技术水平的试金石。



今日头条推荐系统的线上分类采用典型的层次化文本分类算法。最上面Root,下面第一层的分类是像科技、体育、财经、娱乐,体育这样的大类,再下面细分足球、篮球、乒乓球、网球、田径、游泳...,足球再细分国际足球、中国足球,中国足球又细分中甲、中超、国家队...,相比单独的分类器,利用层次化文本分类算法能更好地解决数据倾斜的问题。


有一些例外是,如果要提高召回,可以看到我们连接了一些飞线。这套架构通用,但根据不同的问题难度,每个元分类器可以异构,像有些分类SVM效果很好,有些要结合CNN,有些要结合RNN再处理一下。



上图是一个实体词识别算法的case。基于分词结果和词性标注选取候选,期间可能需要根据知识库做一些拼接,有些实体是几个词的组合,要确定哪几个词结合在一起能映射实体的描述。如果结果映射多个实体还要通过词向量、topic分布甚至词频本身等去歧,最后计算一个相关性模型。


用户标签


内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些,相比而言,用户标签工程挑战更大。



今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型,体育球队,股票等)。


还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。年龄信息通常由模型预测,通过机型、阅读时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息,在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。


常驻点结合其他信息,可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。



当然最简单的用户标签是浏览过的内容标签。但这里涉及到一些数据处理策略。


主要包括:


一、过滤噪声。通过停留时间短的点击,过滤标题党。


二、热点惩罚。对用户在一些热门文章(如前段时间PG One的新闻)上的动作做降权处理。理论上,传播范围较大的内容,置信度会下降。三、时间衰减。用户兴趣会发生偏移,因此策略更偏向新的用户行为。


因此,随着用户动作的增加,老的特征权重会随时间衰减,新动作贡献的特征权重会更大。四、惩罚展现。如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,相关特征(类别,关键词,来源)权重会被惩罚。当然同时,也要考虑全局背景,是不是相关内容推送比较多,以及相关的关闭和dislike信号等。



用户标签挖掘总体比较简单,主要还是刚刚提到的工程挑战。头条用户标签第一版是批量计算框架,流程比较简单,每天抽取昨天的日活用户过去两个月的动作数据,在Hadoop集群上批量计算结果。



但问题在于,随着用户高速增长,兴趣模型种类和其他批量处理任务都在增加,涉及到的计算量太大。


2014年,批量处理任务几百万用户标签更新的Hadoop任务,当天完成已经开始勉强。集群计算资源紧张很容易影响其它工作,集中写入分布式存储系统的压力也开始增大,并且用户兴趣标签更新延迟越来越高。



面对这些挑战。2014年底今日头条上线了用户标签Storm集群流式计算系统。改成流式之后,只要有用户动作更新就更新标签,CPU代价比较小,可以节省80%的CPU时间,大大降低了计算资源开销。


同时,只需几十台机器就可以支撑每天数千万用户的兴趣模型更新,并且特征更新速度非常快,基本可以做到准实时。这套系统从上线一直使用至今。



当然,我们也发现并非所有用户标签都需要流式系统。像用户的性别、年龄、常驻地点这些信息,不需要实时重复计算,就仍然保留daily更新。



评估分析


上面介绍了推荐系统的整体架构,那么如何评估推荐效果好不好?


有一句我认为非常有智慧的话,“一个事情没法评估就没法优化”。对推荐系统也是一样。



事实上,很多因素都会影响推荐效果。比如侯选集合变化,召回模块的改进或增加,推荐特征的增加,模型架构的改进在,算法参数的优化等等,不一一举例。评估的意义就在于,很多优化最终可能是负向效果,并不是优化上线后效果就会改进。



全面的评估推荐系统,需要完备的评估体系、强大的实验平台以及易用的经验分析工具。所谓完备的体系就是并非单一指标衡量,不能只看点击率或者停留时长等,需要综合评估。


过去几年我们一直在尝试,能不能综合尽可能多的指标合成唯一的评估指标,但仍在探索中。目前,我们上线还是要由各业务比较资深的同学组成评审委员会深入讨论后决定。


很多公司算法做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强大的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析数据指标的置信度。



一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。我在之前公司负责电商方向的时候观察到,很多策略调整短期内用户觉得新鲜,但是长期看其实没有任何助益。


其次,要兼顾用户指标和生态指标。今日头条作为内容分创作平台,既要为内容创作者提供价值,让他更有尊严的创作,也有义务满足用户,这两者要平衡。还有广告主利益也要考虑,这是多方博弈和平衡的过程。


另外,要注意协同效应的影响。实验中严格的流量隔离很难做到,要注意外部效应。



强大的实验平台非常直接的优点是,当同时在线的实验比较多时,可以由平台自动分配流量,无需人工沟通,并且实验结束流量立即回收,提高管理效率。这能帮助公司降低分析成本,加快算法迭代效应,使整个系统的算法优化工作能够快速往前推进。



这是头条A/B Test实验系统的基本原理。首先我们会做在离线状态下做好用户分桶,然后线上分配实验流量,将桶里用户打上标签,分给实验组。


举个例子,开一个10%流量的实验,两个实验组各5%,一个5%是基线,策略和线上大盘一样,另外一个是新的策略。



实验过程中用户动作会被搜集,基本上是准实时,每小时都可以看到。但因为小时数据有波动,通常是以天为时间节点来看。动作搜集后会有日志处理、分布式统计、写入数据库,非常便捷。



在这个系统下工程师只需要设置流量需求、实验时间、定义特殊过滤条件,自定义实验组ID。系统可以自动生成:实验数据对比、实验数据置信度、实验结论总结以及实验优化建议。



当然,只有实验平台是远远不够的。线上实验平台只能通过数据指标变化推测用户体验的变化,但数据指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析,重大改进需要人工评估二次确认。


内容安全



最后要介绍今日头条在内容安全上的一些举措。头条现在已经是国内最大的内容创作与分发凭条,必须越来越重视社会责任和行业领导者的责任。如果1%的推荐内容出现问题,就会产生较大的影响。


因此头条从创立伊始就把内容安全放在公司最高优先级队列。成立之初,已经专门设有审核团队负责内容安全。当时研发所有客户端、后端、算法的同学一共才不到40人,头条非常重视内容审核。



现在,今日头条的内容主要来源于两部分,一是具有成熟内容生产能力的PGC平台


一是UGC用户内容,如问答、用户评论、微头条。这两部分内容需要通过统一的审核机制。如果是数量相对少的PGC内容,会直接进行风险审核,没有问题会大范围推荐。


UGC内容需要经过一个风险模型的过滤,有问题的会进入二次风险审核。审核通过后,内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈,还会再回到复审环节,有问题直接下架。整个机制相对而言比较健全,作为行业领先者,在内容安全上,今日头条一直用最高的标准要求自己。



分享内容识别技术主要鉴黄模型,谩骂模型以及低俗模型。今日头条的低俗模型通过深度学习算法训练,样本库非常大,图片、文本同时分析。这部分模型更注重召回率,准确率甚至可以牺牲一些。


谩骂模型的样本库同样超过百万,召回率高达95%+,准确率80%+。如果用户经常出言不讳或者不当的评论,我们有一些惩罚机制。



泛低质识别涉及的情况非常多,像假新闻、黑稿、题文不符、标题党、内容质量低等等,这部分内容由机器理解是非常难的,需要大量反馈信息,包括其他样本信息比对。


目前低质模型的准确率和召回率都不是特别高,还需要结合人工复审,将阈值提高。目前最终的召回已达到95%,这部分其实还有非常多的工作可以做。头条人工智能实验室李航老师目前也在和密歇根大学共建科研项目,设立谣言识别平台。


以上是头条推荐系统的原理分享,希望未来得到更多的建议,帮助我们更好改进工作。


* 本文转载自今日头条,如需转载请联系原作者。




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  凡音之起,由人心生也。人心之动,物使之然也。感於物而动,故形於声;声相应,故生变;变成方,谓之音;比音而乐之,及干戚羽旄,谓之乐也。乐者,音之所由生也,其本在人心感於物也。是故其哀心感者,其声噍以杀;其乐心感者,其声啴以缓;其喜心感者,其声发以散;其怒心感者,其声粗以厉;其敬心感者,其声直以廉;其爱心感者,其声和以柔。六者非性也,感於物而后动,是故先王慎所以感之。故礼以导其志,乐以和其声,政以壹其行,刑以防其奸。礼乐刑政,其极一也,所以同民心而出治道也。
  凡音者,生人心者也。情动於中,故形於声,声成文谓之音。是故治世之音安以乐,其正和;乱世之音怨以怒,其正乖;亡国之音哀以思,其民困。声音之道,与正通矣。宫为君,商为臣,角为民,徵为事,羽为物。五者不乱,则无怗懘之音矣。宫乱则荒,其君骄;商乱则搥,其臣坏;角乱则忧,其民怨;徵乱则哀,其事勤;羽乱则危,其财匮。五者皆乱,迭相陵,谓之慢。如此则国之灭亡无日矣。郑卫之音,乱世之音也,比於慢矣。桑间濮上之音,亡国之音也,其政散,其民流,诬上行私而不可止。
  凡音者,生於人心者也;乐者,通於伦理者也。是故知声而不知音者,禽兽是也;知音而不知乐者,众庶是也。唯君子为能知乐。是故审声以知音,审音以知乐,审乐以知政,而治道备矣。是故不知声者不可与言音,不知音者不可与言乐知乐则几於礼矣。礼乐皆得,谓之有德。德者得也。是故乐之隆,非极音也;食飨之礼,非极味也。清庙之瑟,硃弦而疏越,一倡而三叹,有遗音者矣。大飨之礼,尚玄酒而俎腥鱼,大羹不和,有遗味者矣。是故先王之制礼乐也,非以极口腹耳目之欲也,将以教民平好恶而反人道之正也。
  人生而静,天之性也;感於物而动,性之颂也。物至知知,然后好恶形焉。好恶无节於内,知诱於外,不能反己,天理灭矣。夫物之感人无穷,而人之好恶无节,则是物至而人化物也。人化物也者,灭天理而穷人欲者也。於是有悖逆诈伪之心,有淫佚作乱之事。是故彊者胁弱,众者暴寡,知者诈愚,勇者苦怯,疾病不养,老幼孤寡不得其所,此大乱之道也。是故先王制礼乐,人为之节:衰麻哭泣,所以节丧纪也;钟鼓干戚,所以和安乐也;婚姻冠笄,所以别男女也;射乡食飨,所以正交接也。礼节民心,乐和民声,政以行之,刑以防之。礼乐刑政四达而不悖,则王道备矣。
  乐者为同,礼者为异。同则相亲,异则相敬。乐胜则流,礼胜则离。合情饰貌者,礼乐之事也。礼义立,则贵贱等矣;乐文同,则上下和矣;好恶著,则贤不肖别矣;刑禁暴,爵举贤,则政均矣。仁以爱之,义以正之,如此则民治行矣。
  乐由中出,礼自外作。乐由中出,故静;礼自外作,故文。大乐必易,大礼必简。乐至则无怨,礼至则不争。揖让而治天下者,礼乐之谓也。暴民不作,诸侯宾服,兵革不试,五刑不用,百姓无患,天子不怒,如此则乐达矣。合父子之亲,明长幼之序,以敬四海之内。天子如此,则礼行矣。
  大乐与天地同和,大礼与天地同节。和,故百物不失;节,故祀天祭地。明则有礼乐,幽则有鬼神,如此则四海之内合敬同爱矣。礼者,殊事合敬者也;乐者,异文合爱者也。礼乐之情同,故明王以相沿
万石君名奋,其父赵人也,姓石氏。赵亡,徙居温。高祖东击项籍,过河内,时奋年十五,为小吏,侍高祖。高祖与语,爱其恭敬,问曰:“若何有?”对曰:“奋独有母,不幸失明。家贫。有姊,能鼓琴。”高祖曰:“若能从我乎?”曰:“原尽力。”於是高祖召其姊为美人,以奋为中涓,受书谒,徙其家长安中戚里,以姊为美人故也。其官至孝文时,积功劳至大中大夫。无文学,恭谨无与比。
  文帝时,东阳侯张相如为太子太傅,免。选可为傅者,皆推奋,奋为太子太傅。及孝景即位,以为九卿;迫近,惮之,徙奋为诸侯相。奋长子建,次子甲,次子乙,次子庆,皆以驯行孝谨,官皆至二千石。於是景帝曰:“石君及四子皆二千石,人臣尊宠乃集其门。”号奋为万石君。
  孝景帝季年,万石君以上大夫禄归老于家,以岁时为朝臣。过宫门阙,万石君必下车趋,见路马必式焉。子孙为小吏,来归谒,万石君必朝服见之,不名。子孙有过失,不谯让,为便坐,对案不食。然后诸子相责,因长老肉袒固谢罪,改之,乃许。子孙胜冠者在侧,虽燕居必冠,申申如也。僮仆如也,唯谨。上时赐食於家,必稽首俯伏而食之,如在上前。其执丧,哀戚甚悼。子孙遵教,亦如之。万石君家以孝谨闻乎郡国,虽齐鲁诸儒质行,皆自以为不及也。
  建元二年,郎中令王臧以文学获罪。皇太后以为儒者文多质少,今万石君家不言而躬行,乃以长子建为郎中令,少子庆为内史。
  建老白首,万石君尚无恙。建为郎中令,每五日洗沐归谒亲,入子舍,窃问侍者,取亲中稖厕窬,身自浣涤,复与侍者,不敢令万石君知,以为常。建为郎中令,事有可言,屏人恣言,极切;至廷见,如不能言者。是以上乃亲尊礼之。
  万石君徙居陵里。内史庆醉归,入外门不下车。万石君闻之,不食。庆恐,肉袒请罪,不许。举宗及兄建肉袒,万石君让曰:“内史贵人,入闾里,里中长老皆走匿,而内史坐车中自如,固当!”乃谢罢庆。庆及诸子弟入里门,趋至家。
  万石君以元朔五年中卒。长子郎中令建哭泣哀思,扶杖乃能行。岁馀,建亦死。诸子孙咸孝,然建最甚,甚於万石君。
  建为郎中令,书奏事,事下,建读之,曰:“误书!‘马’者与尾当五,今乃四,不足一。上谴死矣!”甚惶恐。其为谨慎,虽他皆如是。
  万石君少子庆为太仆,御出,上问车中几马,庆以策数马毕,举手曰:“六马。”庆於诸子中最为简易矣,然犹如此。为齐相,举齐国皆慕其家行,不言而齐国大治,为立石相祠。
  元狩元年,上立太子,选群臣可为傅者,庆自沛守为太子太傅,七岁迁为御史大夫。
  元鼎五年秋,丞相有罪,罢。制诏御史:“万石君先帝尊之,子孙孝,其以御史大夫庆为丞相,封为牧丘侯。”是时汉方南诛两越,东击朝鲜,北逐匈奴,西伐大宛,中国多事。天子巡狩海内,修上古神祠,封禅,兴礼乐。公家用少,桑弘羊等致利,王温舒之属峻法,兒宽等推文学至九卿,更进用事,事不关决於丞相,丞相醇谨而已。在位九岁,无能有所匡言。尝欲请治上近臣所忠、九卿咸宣罪,不能服,反受其过,赎罪。
  元封四年中,关东流民二百万口,无名数者四十万,公卿议欲请徙流民於边以適之。上以为丞相老谨,不能与其议,乃赐丞相告归,而案御史大夫以下议为请者。丞相惭不任职,乃上书曰:“庆幸得待罪丞相,罢驽无以辅治,城郭仓库空虚,民多流亡,罪当伏斧质,上不忍致法。原归丞相侯印,乞骸骨归,避贤者路。”天子曰:“仓廪既空,民贫流亡,而君欲请徙之,摇荡不安,动危之,而辞位,君欲安归难乎?”以书让庆,庆甚惭,遂复视事。
  庆文深审谨,然无他大略,为百姓言。後三岁馀,太初二年中,丞相庆卒,谥为恬侯。庆中子德,庆爱用之,上以德为嗣,代侯。後为太常,坐法当死,赎免为庶人。庆方为丞相,诸子孙为吏更至二千石者十三人。及庆死後,稍以罪去,孝谨益衰矣。
  建陵侯卫绾者,代大陵人也。绾以戏车为郎,事文帝,功次迁为中郎将,醇谨无他。孝景为太子时,召上左右饮,而绾称病不行。文帝且崩时,属孝景曰:“绾长者,善遇之。”及文帝崩,景帝立,岁馀不噍呵绾,绾日以谨力。
  景帝幸上林,诏中郎将参乘,还而问曰:“君知所以得参乘乎?”绾曰:“臣从车士幸得以功次迁为中郎将,不自知也。”上问曰:“吾为太子时召君,君不肯来,何也?”对曰:“死罪,实病!”上赐之剑。绾曰:“先帝赐臣剑凡六,剑不敢奉诏。”上曰:“剑,人之所施易,独至今乎?”绾曰:“具在。”上使取六剑,剑尚盛,未尝服也。郎官有谴,常蒙其罪,不与他将争;有功,常让他将。上以为廉,忠实无他肠,乃拜绾为河间王太傅。吴楚反,诏绾为将,将河间兵击吴楚有功,拜为中尉。三岁,以军功,孝景前六年中封绾为建陵侯。
  其明年,上废太子,诛栗卿之属。上以为绾长者,不忍,乃赐绾告归,而使郅都治捕栗氏。既已,上立胶东王为太子,召绾,拜为太子太傅。久之,迁为御史大夫。五岁,代桃侯舍为丞相,朝奏事如职所奏。然自初官以至丞相,终无可言。天子以为敦厚,可相少主,尊宠之,赏赐甚多。
  为丞相三岁,景帝崩,武帝立。建元年中,丞相以景帝疾时诸官囚多坐不辜者,而君不任职,免之。其後绾卒,子信代。坐酎金失侯。
  塞侯直不疑者,南阳人也。为郎,事文帝。其同舍有告归,误持同舍郎金去,已而金主觉,妄意不疑,不疑谢有之,买金偿。而告归者来而归金,而前郎亡金者大惭,以此称为长者。文帝称举,稍迁至太中大夫。朝廷见,人或毁曰:“不疑状貌甚美,然独无柰其善盗嫂何也!”不疑闻,曰:“我乃无兄。”然终不自明也。
  吴楚反时,不疑以二千石将兵击之。景帝後元年,拜为御史大夫。天子修吴楚时功,乃封不疑为塞侯。武帝建元年中,
谚曰“力田不如逢年,善仕不如遇合”,固无虚言。非独女以色媚,而士宦亦有之。
  昔以色幸者多矣。至汉兴,高祖至暴抗也,然籍孺以佞幸;孝惠时有闳孺。此两人非有材能,徒以婉佞贵幸,与上卧起,公卿皆因关说。故孝惠时郎侍中皆冠鵕璘,贝带,傅脂粉,化闳、籍之属也。两人徙家安陵。
  孝文时中宠臣,士人则邓通,宦者则赵同、北宫伯子。北宫伯子以爱人长者;而赵同以星气幸,常为文帝参乘;邓通无伎能。邓通,蜀郡南安人也,以濯船为黄头郎。孝文帝梦欲上天,不能,有一黄头郎从後推之上天,顾见其衣裻带後穿。觉而之渐台,以梦中阴目求推者郎,即见邓通,其衣後穿,梦中所见也。召问其名姓,姓邓氏,名通,文帝说焉,尊幸之日异。通亦愿谨,不好外交,虽赐洗沐,不欲出。於是文帝赏赐通巨万以十数,官至上大夫。文帝时时如邓通家游戏。然邓通无他能,不能有所荐士,独自谨其身以媚上而已。上使善相者相通,曰“当贫饿死”。文帝曰:“能富通者在我也。何谓贫乎?”於是赐邓通蜀严道铜山,得自铸钱,“邓氏钱”布天下。其富如此。
  文帝尝病痈,邓通常为帝唶吮之。文帝不乐,从容问通曰:“天下谁最爱我者乎?”通曰:“宜莫如太子。”太子入问病,文帝使唶痈,唶痈而色难之。已而闻邓通常为帝唶吮之,心惭,由此怨通矣。及文帝崩,景帝立,邓通免,家居。居无何,人有告邓通盗出徼外铸钱。下吏验问,颇有之,遂竟案,尽没入邓通家,尚负责数巨万。长公主赐邓通,吏辄随没入之,一簪不得著身。於是长公主乃令假衣食。竟不得名一钱,寄死人家。
  孝景帝时,中无宠臣,然独郎中令周文仁,仁宠最过庸,乃不甚笃。
  今天子中宠臣,士人则韩王孙嫣,宦者则李延年。嫣者,弓高侯孽孙也。今上为胶东王时,嫣与上学书相爱。及上为太子,愈益亲嫣。嫣善骑射,善佞。上即位,欲事伐匈奴,而嫣先习胡兵,以故益尊贵,官至上大夫,赏赐拟於邓通。时嫣常与上卧起。江都王入朝,有诏得从入猎上林中。天子车驾跸道未行,而先使嫣乘副车,从数十百骑,骛驰视兽。江都王望见,以为天子,辟从者,伏谒道傍。嫣驱不见。既过,江都王怒,为皇太后泣曰:“请得归国入宿卫,比韩嫣。”太后由此嗛嫣。嫣侍上,出入永巷不禁,以奸闻皇太后。皇太后怒,使使赐嫣死。上为谢,终不能得,嫣遂死。而案道侯韩说,其弟也,亦佞幸。
  李延年,中山人也。父母及身兄弟及女,皆故倡也。延年坐法腐,给事狗中。而平阳公主言延年女弟善舞,上见,心说之,及入永巷,而召贵延年。延年善歌,为变新声,而上方兴天地祠,欲造乐诗歌弦之。延年善承意,弦次初诗。其女弟亦幸,有子男。延年佩二千石印,号协声律。与上卧起,甚贵幸,埒如韩嫣也。久之,浸与中人乱,出入骄恣。及其女弟李夫人卒後,爱弛,则禽诛延年昆弟也。
  自是之後,内宠嬖臣大底外戚之家,然不足数也。卫青、霍去病亦以外戚贵幸,然颇用材能自进。
  太史公曰:甚哉爱憎之时!弥子瑕之行,足以观後人佞幸矣。虽百世可知也。
  传称令色,诗刺巧言。冠璘入侍,傅粉承恩。黄头赐蜀,宦者同轩。新声都尉,挟弹王孙。泣鱼窃驾,著自前论。
与丞相绾俱以过免。
  不疑学老子言。其所临,为官如故,唯恐人知其为吏迹也。不好立名称,称为长者。不疑卒,子相如代。孙望,坐酎金失侯。
  郎中令周文者,名仁,其先故任城人也。以医见。景帝为太子时,拜为舍人,积功稍迁,孝文帝时至太中大夫。景帝初即位,拜仁为郎中令。
  仁为人阴重不泄,常衣敝补衣溺袴,期为不絜清,以是得幸。景帝入卧内,於後宫祕戏,仁常在旁。至景帝崩,仁尚为郎中令,终无所言。上时问人,仁曰:“上自察之。”然亦无所毁。以此景帝再自幸其家。家徙阳陵。上所赐甚多,然常让,不敢受也。诸侯群臣赂遗,终无所受。
  武帝立,以为先帝臣,重之。仁乃病免,以二千石禄归老,子孙咸至大官矣。
  御史大夫张叔者,名欧,安丘侯说之庶子也。孝文时以治刑名言事太子。然欧虽治刑名家,其人长者。景帝时尊重,常为九卿。至武帝元朔四年,韩安国免,诏拜欧为御史大夫。自欧为吏,未尝言案人,专以诚长者处官。官属以为长者,亦不敢大欺。上具狱事,有可卻,卻之;不可者,不得已,为涕泣面对而封之。其爱人如此。
  老病笃,请免。於是天子亦策罢,以上大夫禄归老于家。家於阳陵。子孙咸至大官矣。
  太史公曰:仲尼有言曰“君子欲讷於言而敏於行”,其万石、建陵、张叔之谓邪?是以其教不肃而成,不严而治。塞侯微巧,而周文处讇,君子讥之,为其近於佞也。然斯可谓笃行君子矣!
  万石孝谨,自家形国。郎中数马,内史匍匐。绾无他肠,塞有阴德。刑名张欧,垂涕恤狱。敏行讷言,俱嗣芳躅。
也。故事与时并,名与功偕。故钟鼓管磬羽籥干戚,乐之器也;诎信俯仰级兆舒疾,乐之文也。簠簋俎豆制度文章,礼之器也;升降上下周旋裼袭,礼之文也。故知礼乐之情者能作,识礼乐之文者能术。作者之谓圣,术者之谓明。明圣者,术作之谓也。
  乐者,天地之和也;礼者,天地之序也。和,故百物皆化;序,故群物皆别。乐由天作,礼以地制。过制则乱,过作则暴。明於天地,然後能兴礼乐也。论伦无患,乐之情也;欣喜驩爱,乐之也。中正无邪,礼之质也;庄敬恭顺,礼之制也。若夫礼乐之施於金石,越於声音,用於宗庙社稷,事于山川鬼神,则此所以与民同也。
  王者功成作乐,治定制礼。其功大者其乐备,其治辨者其礼具。干戚之舞,非备乐也;亨孰而祀,非达礼也。五帝殊时,不相沿乐;三王异世,不相袭礼。乐极则忧,礼粗则偏矣。及夫敦乐而无忧,礼备而不偏者,其唯大圣乎?天高地下,万物散殊,而礼制行也;流而不息,合同而化,而乐兴也。春作夏长,仁也;秋敛冬藏,义也。仁近於乐,义近於礼。乐者敦和,率神而从天;礼者辨宜,居鬼而从地。故圣人作乐以应天,作礼以配地。礼乐明备,天地官矣。
  天尊地卑,君臣定矣。高卑已陈,贵贱位矣。动静有常,小大殊矣。方以类聚,物以群分,则性命不同矣。在天成象,在地成形,如此则礼者天地之别也。地气上隮,天气下降,阴阳相摩,天地相荡,鼓之以雷霆,奋之以风雨,动之以四时,暖之以日月,而百化兴焉,如此则乐者天地之和也。
  化不时则不生,男女无别则乱登,此天地之情也。及夫礼乐之极乎天而蟠乎地,行乎阴阳而通乎鬼神,穷高极远而测深厚,乐著太始而礼居成物。著不息者天也,著不动者地也。一动一静者,天地之间也。故圣人曰“礼云乐云”。
且降,乃使人告急天子。天子问太尉田蚡,蚡对曰:“越人相攻击,固其常,又数反覆,不足以烦中国往救也。自秦时弃弗属。”於是中大夫庄助诘蚡曰:“特患力弗能救,德弗能覆;诚能,何故弃之?且秦举咸阳而弃之,何乃越也!今小国以穷困来告急天子,天子弗振,彼当安所告愬?又何以子万国乎?”上曰:“太尉未足与计。吾初即位,不欲出虎符发兵郡国。”乃遣庄助以节发兵会稽。会稽太守欲距不为发兵,助乃斩一司马,谕意指,遂发兵浮海救东瓯。未至,闽越引兵而去。东瓯请举国徙中国,乃悉举众来,处江淮之间。
  至建元六年,闽越击南越。南越守天子约,不敢擅发兵击而以闻。上遣大行王恢出豫章,大农韩安国出会稽,皆为将军。兵未逾岭,闽越王郢发兵距险。其弟馀善乃与相、宗族谋曰:“王以擅发兵击南越,不请,故天子兵来诛。今汉兵众彊,今即幸胜之,後来益多,终灭国而止。今杀王以谢天子。天子听,罢兵,固一国完;不听,乃力战;不胜,即亡入海。”皆曰“善”。即鏦杀王,使使奉其头致大行。大行曰:“所为来者诛王。今王头至,谢罪,不战而耘,利莫大焉。”乃以便宜案兵告大农军,而使使奉王头驰报天子。诏罢两将兵,曰:“郢等首恶,独无诸孙繇君丑不与谋焉。”乃使郎中将立丑为越繇王,奉闽越先祭祀。
  馀善已杀郢,威行於国,国民多属,窃自立为王。繇王不能矫其众持正。天子闻之,为馀善不足复兴师,曰:“馀善数与郢谋乱,而後首诛郢,师得不劳。”因立馀善为东越王,与繇王并处。
  至元鼎五年,南越反,东越王馀善上书,请以卒八千人从楼船将军击吕嘉等。兵至揭扬,以海风波为解,不行,持两端,阴使南越。及汉破番禺,不至。是时楼船将军杨仆使使上书,原便引兵击东越。上曰士卒劳倦,不许,罢兵,1、伯庸。《离骚》:“朕皇考曰伯庸”。譬如作家马伯庸……
2、正则、灵均。《离骚》:“名余曰正则兮,字余曰灵均”。正则:公正而有法则。灵均:灵善而均调。屈原名平,字原,正则是对“平”字进行的解释,灵均是对“原”字进行的解释。
3、修能。《离骚》:“又重之以修能”。修能:即美好的外表仪形。一释为很强的才干和能力。
4、骐、骥。《离骚》:“乘骐骥以驰骋兮”。骐骥:骏马。
5、峻茂。《离骚》:“冀枝叶之峻茂兮”。风信子(学名:Hyacinthus orientalis L.):是多年草本球根类植物,鳞茎卵形,有膜质外皮,皮膜颜色与花色成正相关,未开花时形如大蒜,原产地中海沿岸及小亚细亚一带,是研究发现的会开花的植物中最香的一个品种。喜阳光充足和比较湿润的生长环境,要求排水良好和肥沃的沙壤土等。全世界风信子的园艺品种约有
单阏之岁兮,四月孟夏,庚子日施兮,服集予舍,止于坐隅,貌甚间暇。异物来集兮,私怪其故,发书占之兮,筴言其度。曰“野鸟入处兮,主人将去”。请问于服兮:“予去何之?吉乎告我,凶言其菑。淹数之度兮,语予其期。”服乃叹息,举首奋翼,口不能言,请对以意。
  万物变化兮,固无休息。斡流而迁兮,或推而还。形气转续兮,变化而嬗。沕穆无穷兮,胡可胜言!祸兮福所倚,福兮祸所伏;忧喜聚门兮,吉凶同域。彼吴彊大兮,夫差以败;越栖会稽兮,句践霸世。斯游遂成兮,卒被五刑;傅说胥靡兮,乃相武丁。夫祸之与福兮,何异纠纆。命不可说兮,孰知其极?水激则旱兮,矢激则远。万物回薄兮,振荡相转。云蒸雨降兮,错缪相纷。大专槃物兮,坱轧无垠。天不可与虑兮,道不可与谋。迟数有命兮,恶识其时?
  且夫天地为炉兮,造化为工;阴阳为炭兮,万物为铜。合散消息兮,安有常则;千变万化兮,未始有极。忽然为人兮,何足控抟;化为异物兮,又何足患!小知自私兮,贱彼贵我;通人大观兮,物无不可。贪夫徇财兮,烈士徇名;夸者死权兮,品庶冯生。述迫之徒兮,或趋西东;大人不曲兮,亿变齐同。拘士系俗兮,羖如囚拘;至人遗物兮,独与道俱。众人或或兮,好恶积意;真人淡漠兮,独与道息。释知遗形兮,超然自丧;寥廓忽荒兮,与道翱翔。乘流则逝兮,得坻则止;纵躯委命兮,不私与己。其生若浮兮,其死若休;澹乎若深渊之静,氾乎若不系之舟。不以生故自宝兮,养空而浮;德人无累兮,知命不忧。细故粦兮,何足以疑!
  後岁馀,贾生徵见。孝文帝方受釐,坐宣室。上因感鬼神事,而问鬼神之本。贾生因具道所以然之状。至夜半,文帝前席。既罢,曰:“吾久不见贾生,自以为过之,今不及也。”居顷之,拜贾生为梁怀王太傅。梁怀王,文帝之少子,爱,而好书,故令贾生傅之。
  文帝复封淮南厉王子四人皆为列侯。贾生谏,以为患之兴自此起矣。贾生数上疏,言诸侯或连数郡,非古之制,可稍削之。文帝不听。
  居数年,怀王骑,堕马而死,无後。贾生自伤为傅无状,哭泣岁馀,亦死。贾生之死时年三十三矣。及孝文崩,孝武皇帝立,举贾生之孙二人至郡守,而贾嘉最好学,世其家,与余通书。至孝昭时,列为九卿。
  太史公曰:余读离骚、天问、招魂、哀郢,悲其志。適长沙,观屈原所自沈渊,未尝不垂涕,想见其为人。及见贾生吊之,又怪屈原以彼其材,游诸侯,何国不容,而自令若是。读服乌赋,同死生,轻去就,又爽然自失矣。
  屈平行正,以事怀王。瑾瑜比洁,日月争光。忠而见放,谗者益章。赋骚见志,怀沙自伤。百年之後,空悲吊湘。
2000种以上,主要分为“荷兰种”和“罗马种”两类。前者属正宗品种,绝大多数每株只长1支花葶,体势粗壮,花朵较大。而后者则多是变异的杂种,每株能着生二三支花葶,体势幼弱,花朵较细,多数消费者喜购荷兰风信子。峻茂:犹繁茂。
6、信芳。《离骚》:“苟余情其信芳”。如京剧表演艺术家周信芳。
7、圣哲、茂行。《离骚》:“夫维圣哲以茂行兮”。圣哲:具有超人的道德才智的人。茂行:德行充盛。
8、曼路。《离骚》:“路曼曼其修远兮,吾将上下而求索”。
9、望舒。《离骚》:“前望舒使先驱兮”。望舒:神话中为月驾车的神。如写《雨巷》的诗人戴望舒。
10、陆离。《离骚》:“斑陆离其上下”。陆离:光辉灿烂的样子。我们对于该词的认知多来自于成语“光怪陆离”,意指色彩繁杂、变化多端。
11、珵美。《离骚》:“览察草木其犹未得兮,岂珵美之能当”。珵:美玉。
12、云旗。《离骚》:“驾八龙之婉婉兮,载云旗之委蛇”。云旗:绘有云霓的旗帜。
===================九===歌===的===分===界===线=================== 
1、辰良。《九歌·东皇太一》:“吉日兮辰良”。“辰良”系“良辰”之倒文,指好时光。易被读作“乘凉”。
2、玉锵、璆鸣。《九歌·东皇太一》:“抚长剑兮玉珥,璆锵鸣兮琳琅”。诗曰:佩玉锵锵。璆(音求):美玉。
3、安歌。《九歌·东皇太一》:“疏缓节兮安歌”。
南越王尉佗者,真定人也,姓赵氏。秦时已并天下,略定杨越,置桂林、南海、象郡,以谪徙民,与越杂处十三岁。佗,秦时用为南海龙川令。至二世时,南海尉任嚣病且死,召龙川令赵佗语曰:“闻陈胜等作乱,秦为无道,天下苦之,项羽、刘季、陈胜、吴广等州郡各共兴军聚众,虎争天下,中国扰乱,未知所安,豪杰畔秦相立。南海僻远,吾恐盗兵侵地至此,吾欲兴兵绝新道,自备,待诸侯变,会病甚。且番禺负山险,阻南海,东西数千里,颇有中国人相辅,此亦一州之主也,可以立国。郡中长吏无足与言者,故召公告之。”即被佗书,行南海尉事。嚣死,佗即移檄告横浦、阳山、湟谿关曰:“盗兵且至,急绝道聚兵自守!”因稍以法诛秦所置长吏,以其党为假守。秦已破灭,佗即击并桂林、象郡,自立为南越武王。高帝已定天下,为中国劳苦,故释佗弗诛。汉十一年,遣陆贾因立佗为南越王,与剖符通使,和集百越,毋为南边患害,与长沙接境。
  高后时,有司请禁南越关市铁器。佗曰:“高帝立我,通使物,今高后听谗臣,别异蛮夷,隔绝器物,此必长沙王计也,欲倚中国,击灭南越而并王之,自为功也。”於是佗乃自尊号为南越武帝,发兵攻长沙边邑,败数县而去焉。高后遣将军隆虑侯灶往击之。会暑湿,士卒大疫,兵不能逾岭。岁馀,高后崩,即罢兵。佗因此以兵威边,财物赂遗闽越、西瓯、骆,役属焉,东西万馀里。乃乘黄屋左纛,称制,与中国侔。
  及孝文帝元年,初镇抚天下,使告诸侯四夷从代来即位意,喻盛德焉。乃为佗亲冢在真定,置守邑,岁时奉祀。召其从昆弟,尊官厚赐宠之。诏丞相陈平等举可使南越者,平言好畤陆贾,先帝时习使南越。乃召贾以为太中大夫,往使。因让佗自立为帝,曾无一介之使报者。陆贾至南越,王甚恐,为书谢,称曰:“蛮夷大长老夫臣佗,前日高后隔异南越,窃疑长沙王谗臣,又遥闻高后尽诛佗宗族,掘烧先人冢,以故自弃,犯长沙边境。且南方卑湿,蛮夷中间,其东闽越千人众号称王,其西瓯骆裸国亦称王。老臣妄窃帝号,聊以自娱,岂敢以闻天王哉!”乃顿首谢,原长为籓臣,奉贡职。於是乃下令国中曰:“吾闻两雄不俱立,两贤不并世。皇帝,贤天子也。自今以後,去帝制黄屋左纛。”陆贾还报,孝文帝大说。遂至孝景时,称臣,使人朝请。然南越其居国窃如故号名,其使天子,称王朝命如诸侯。至建元四年卒。
  佗孙胡为南越王。此时闽越王郢兴兵击南越边邑,胡使人上书曰:“两越俱为籓臣,毋得擅兴兵相攻击。今闽越兴兵侵臣,臣不敢兴兵,唯天子诏之。”於是天子多南越义,守职约,为兴师,遣两将军往讨闽越。兵未逾岭,闽越王弟馀善杀郢以降,於是罢兵。
  天子使庄助往谕意南越王,胡顿首曰:“天子乃为臣兴兵讨闽越,死无以报德!”遣太子婴齐入宿卫。谓助曰:“国新被寇,使者行矣。胡方日夜装入见天子。”助去後,其大臣谏胡曰:“汉兴兵诛郢,亦行以惊动南越。且先王昔言,事天子期无失礼,要之不可以说好语入见。入见则不得复归,亡国之势也。”於是胡称病,竟不入见。後十馀岁,胡实病甚,太子婴齐请归。胡薨,谥为文王。
  婴齐代立,即藏其先武帝玺。婴齐其入宿卫在长安时,取邯郸樛氏女,生子兴。及即位,上书请立樛氏女为后,兴为嗣。汉数使使者风谕婴齐,婴齐尚乐擅杀生自恣,惧入见要用汉法,比内诸侯,固称病,遂不入见。遣子次公入宿卫。婴齐薨,谥为明王。
  太子兴代立,其母为太后。太后自未为婴齐姬时,尝与霸陵人安国少季通。及婴齐薨後,元鼎四年,汉使安国少季往谕王、王太后以入朝,比内诸侯;令辩士谏大夫终军等宣其辞,勇士魏臣等辅其缺,卫尉路博德将兵屯桂阳,待使者。王年少,太后中国人也,尝与安国少季通,其使复私焉。国人颇知之,多不附太后。太后恐乱起,亦欲倚汉威,数劝王及群臣求内属。即因使者上书,请比内诸侯,三岁一朝,除边关。於是天子许之,赐其丞相吕嘉银印,及内史、中尉、太傅印,馀得自置。除其故黥劓刑,用汉法,比内诸侯。使者皆留填抚之。王、王太后饬治行装重赍,为入朝具。
安歌:神态安详地唱歌。有一句唐诗说:“安歌送好音”。
4、浩倡。《九歌·东皇太一》:“陈竽瑟兮浩倡”。“浩倡”又作“浩唱”,和上句“安歌”相对应。取名时可改为“浩昌”。下文《九歌·少司命》中还有“浩歌”。令诸校屯豫章梅领待命。

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