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4.4 KiB
Python
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# 先安装: pip install openai
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import os
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import dotenv
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from sklearn.metrics import accuracy_score
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from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed
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import pandas as pd
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import json
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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dotenv.load_dotenv()
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# 获取环境变量
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BASE_URL = os.getenv("BASE_URL")
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DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
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DEV2FILE = os.getenv("DEV2FILE")
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CLASS_FILE = os.getenv("CLASS_FILE")
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# 提前定义提示词
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SYSTEM_PROMPT = """
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你是一个专门用于中文新闻标题分类的助手，能够将给定的新闻标题准确地分类到以下十个预定义的类别之一：
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finance（财经）、realty（房产）、stocks（股市）、education（教育）、science（科技）、society（社会）、politics（政治）、sports（体育）、game（游戏）和entertainment（娱乐）。
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请根据标题内容和以下关键词与示例，匹配最相关的类别。如果标题涉及教育机构但核心是社会贡献，优先归为 society。
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返回 JSON 格式：{"category": "类别", "reason": "分类原因"}
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例如：
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- 输入：“同步A股首秀：港股缩量回调”，应返回{"category": "stocks", "reason": "股市"}
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- 输入：“布拉特：放球员一条生路吧 FIFA能消化俱乐部的攻击”，应返回“sports”。{"category": "sports", "reason": "体育"}
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请注意，只从上述提供的十个类别中选择一个最合适的进行返回。如果标题与多个类别相关，请选择最相关的一个。请直接返回类别名称，无需额外解释!!!
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"""
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# 加载配置和类别映射
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id2name = {i: line.strip() for i, line in enumerate(open(CLASS_FILE, encoding="utf-8"))}
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# name2id{标签:索引}
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name2id = {v: k for k, v in id2name.items()}
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# 创建 LLM 对象
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llm = ChatOpenAI(
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base_url=BASE_URL,
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api_key=DEEPSEEK_API_KEY,
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model="deepseek-chat",
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model_kwargs={"response_format": {"type": "json_object"}}
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)
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# 定义带重试机制的 LLM 调用函数
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@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2))
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def invoke_llm(prompt):
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"""调用 LLM
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# stop_after_attempt：若失败则重试最多3次
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# wait_fixed：每次间隔2秒"""
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return llm.invoke(prompt)
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# 调用模型进行新闻标题分类获取响应
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def get_deepseek_res(title: str) -> dict:
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"""将新闻标题分类到指定类别，返回分类结果"""
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# 定义提示词，包含类别说明和示例
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prompt = [
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{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
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{"role": "user", "content": f"新闻标题：'{title}'，请分类并说明原因。"}
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]
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# print(prompt) # [{"role":'system',"content":提示词},{"role":'user',"content":''体验2D巅峰 倚天屠龙记十大创新概览''}]
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# 调用 LLM 获取分类结果
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response = invoke_llm(prompt)
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result = json.loads(response.content)
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# 返回分类结果，包含类别和原因
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return {
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"category": result.get("category", "society"), # 默认 社会society
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"reason": result.get("reason", "未明确分类，归为社会类别")
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}
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# 分类并进行评估
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def evaluate_classification():
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"""对新闻标题分类进行评估"""
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# 读取 tab 分隔的新闻标题和标签数据
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df = pd.read_csv(DEV2FILE, sep='\t', header=None, names=['title', 'label'], encoding='utf-8')
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# 拆包
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titles = df['title'].tolist()
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labels = df['label'].tolist()
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print("titles-->", titles)
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print("labels-->", labels)
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# 如果多的话,只测试前 2 个
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# titles = titles[:2]
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# labels = labels[:2]
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# 定义列表用于存储预测结果
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pred_labels = []
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# 遍历所有的标题,依次调用get_deepseek_res
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for title in titles:
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# 调用大模型获取结果
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category_dict = get_deepseek_res(title)
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print('category_dict-->', category_dict) # {'category': 'game', 'reason': '游戏'}...{'category': 'society', 'reason': '社会'}
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# 获取预测类别,如果没有默认设置，则默认为 society社会
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pred_category = category_dict.get("category", "society")
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print('pred_category-->', pred_category) # game...society
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# 添加到预测结果列表中 注意: name2id格式{标签:索引}
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pred_labels.append(name2id[pred_category])
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# 最终打印或者返回预测结果
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print('pred_labels-->', pred_labels) # [8,5]
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# 准确率
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print('accuracy_score-->', accuracy_score(pred_labels, labels))
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# 测试
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if __name__ == '__main__':
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# 测试评估
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evaluate_classification()
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