import nltk nltk.data.path.append('/home/mw/input/nltk_data5894/nltk_data/nltk_data')

时间: 2025-08-26 14:00:23 AIGC 浏览: 21
<think>我们正在讨论如何设置NLTK的数据路径。用户提供了三个引用,其中引用[1]提到离线下载nltk_data数据包后需要将packages文件夹重命名为nltk_data并放到正确的搜索目录下;引用[2]介绍了NLTK库;引用[3]说明了如何通过环境变量设置NLTK_DATA路径(在Linux和Windows下)。 用户的问题:如何设置nltk数据路径?并且用户给出了`import nltk`,说明是在Python环境中使用。 根据NLTK文档,设置数据路径有以下几种方式: 1. 使用默认路径:NLTK会自动搜索一些默认路径(如用户主目录下的`nltk_data`等)。 2. 设置环境变量`NLTK_DATA`,指向包含`corpora`、`grammars`等子目录的目录(即nltk_data目录的父目录?注意:实际上,环境变量应指向nltk_data目录本身,因为nltk_data目录下就是这些子目录)。 3. 在代码中通过`nltk.data.path`添加路径。 从引用[3]中,我们得知可以通过设置环境变量`NLTK_DATA`来指定路径(在Windows和Linux下设置环境变量的方法不同)。 具体步骤: 方法一:通过环境变量设置(系统级设置,对所有项目生效) - 在Linux/macOS中: export NLTK_DATA=/path/to/your/nltk_data 或者将上述命令添加到~/.bashrc或~/.profile中永久生效。 - 在Windows中: 右键“我的电脑” -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量 -> 在用户变量或系统变量中新建变量名为“NLTK_DATA”,值为你的nltk_data目录的路径(例如:D:\nltk_data)。 方法二:在Python代码中设置(对当前脚本生效) 在导入nltk模块后,可以修改`nltk.data.path`,将你的路径添加到这个列表中。注意,添加的路径应该是包含`corpora`、`taggers`等子目录的目录(即nltk_data目录的父目录?不对,应该是nltk_data目录本身所在的路径?)。实际上,`nltk.data.path`中的每个路径都是NLTK数据目录的直接路径(即每个路径下都应该有`corpora`等文件夹)。 例如,如果你将数据包解压到D:\nltk_data,那么你可以这样添加: import nltk nltk.data.path.append("D:\\nltk_data") # 注意Windows路径使用双反斜杠或原始字符串 或者,如果你将数据放在项目目录下的一个子目录中,比如项目目录下的nltk_data,那么可以: nltk.data.path.append("/path/to/project/nltk_data") 注意:引用[1]中提到,离线下载的整包解压后,需要将解压出来的文件夹(即包含很多子目录如corpora, taggers等的文件夹)命名为nltk_data,并且放到NLTK的搜索路径中。因此,我们添加的路径应该是这个nltk_data目录的父目录吗?不对,实际上,添加的路径应该是包含nltk_data目录的路径?不对,这里需要澄清: 实际上,NLTK的数据目录结构是:在数据目录(我们称为根目录)下直接有corpora, grammars, taggers等文件夹。这个根目录就是NLTK数据目录。在设置环境变量NLTK_DATA时,应该设置为这个根目录的路径。同样,在代码中添加到`nltk.data.path`的路径也应该是这个根目录的路径。 例如,假设我们的目录结构为: /home/user/nltk_data/corpora /grammars /taggers ... 那么,环境变量NLTK_DATA应该设置为:/home/user/nltk_data 在代码中,我们添加:nltk.data.path.append('/home/user/nltk_data') 但是,注意:如果你将数据放在一个目录下,而这个目录下还有一个名为nltk_data的目录,那么你应该添加到包含实际数据子目录的那个路径,即: 假设你这样做:你把下载的packages文件夹重命名为nltk_data,然后放在/home/user/下,那么你的数据目录就是/home/user/nltk_data,所以设置环境变量为/home/user/nltk_data,或者添加到path时也是这个路径。 引用[1]中提到的操作步骤是:下载整包,解压,然后将解压出来的文件夹(里面是package文件夹)重命名为nltk_data,然后放到某个位置(比如/home/user/),那么完整路径就是/home/user/nltk_data。然后,在代码中,你可以将这个路径添加到`nltk.data.path`中。 因此,步骤总结: 1. 确定你的nltk_data目录的路径(这个目录下直接有corpora, taggers等文件夹)。 2. 选择以下两种方式之一: 方式A(环境变量): - Linux/macOS: 在终端中执行(或添加到配置文件): export NLTK_DATA="/path/to/nltk_data" - Windows: 设置环境变量NLTK_DATA,值为D:\path\to\nltk_data(注意使用正确的路径)。 方式B(代码中动态添加): ```python import nltk nltk.data.path.append("/path/to/nltk_data") # 注意路径字符串的正确性 ``` 3. 验证:在代码中,你可以尝试下载一个数据包(如果已经离线放置,则不需要下载)或者加载一个数据文件,比如: nltk.download('punkt') # 如果已经离线放置,则不会重新下载,而是直接使用 或者 from nltk.tokenize import word_tokenize word_tokenize("This is a test.") # 如果punkt数据在指定路径,则不会报错 注意:如果离线放置了数据包,那么你需要确保数据包已经解压并放在正确的目录结构下。例如,punkt数据应该在`/path/to/nltk_data/tokenizers/punkt`目录下。 根据引用[1]的提示,离线下载的整包解压后,里面是一个package文件夹,然后需要将这个package文件夹重命名为nltk_data,然后放到某个位置(比如C:\nltk_data),那么设置环境变量NLTK_DATA为C:\nltk_data,或者在代码中添加C:\nltk_data到path。 但是,注意:如果解压后得到的文件夹结构是: package/ tokenizers/ punkt/ corpora/ ... 那么,将package重命名为nltk_data后,这个nltk_data文件夹就是NLTK数据根目录。所以,路径就是包含这个nltk_data文件夹的父目录?不对,实际上,nltk_data文件夹本身就是数据根目录。所以,我们设置环境变量NLTK_DATA指向这个nltk_data文件夹的路径(即包含punkt等子目录的目录)。 例如,在Windows下,你将它放在D盘根目录,那么路径就是D:\nltk_data(注意,这个目录下直接有tokenizers、corpora等文件夹)。 因此,在代码中,你可以这样设置: import nltk nltk.data.path.append(r'D:\nltk_data') # 使用原始字符串避免转义 或者设置环境变量为D:\nltk_data。 最后,我们按照用户的要求,生成相关问题。 注意:用户之前的问题是关于NLP的应用场景,但现在是关于NLTK数据路径设置的技术问题,所以相关问题应围绕这个主题。</think>### 配置NLTK数据路径指南 设置NLTK数据路径主要有三种方法,根据引用[1][3]的关键信息整理如下: #### 方法1:通过环境变量设置(推荐系统级配置) ```bash # Linux/macOS 终端执行 export NLTK_DATA=/your/custom/path/nltk_data ``` ```powershell # Windows PowerShell [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('NLTK_DATA', 'D:\your\path\nltk_data', 'User') ``` *需重启IDE生效,引用[3]说明这是官方推荐方式* #### 方法2:Python代码动态添加 ```python import nltk # 添加自定义路径到搜索列表首位 nltk.data.path.insert(0, "/your/custom/path/nltk_data") # 验证路径是否生效 print("当前搜索路径:", nltk.data.path) ``` #### 方法3:默认路径配置 若未自定义路径,NLTK默认搜索以下位置: ```text 1. 用户目录: ~/nltk_data 2. 系统目录: /usr/share/nltk_data 3. Python环境目录: /path/to/python/site-packages/nltk_data ``` #### 关键注意事项(引用[1]重点) 1. 离线下载的数据包**必须重命名**:将解压后的文件夹改名为 `nltk_data` 2. 目录结构要求: ``` /your/path/ └── nltk_data/ # 必须使用此名称 ├── corpora/ # 语料库 ├── taggers/ # 词性标注器 └── tokenizers/ # 分词器 ``` 3. Windows路径需使用双反斜杠或原始字符串: ```python nltk.data.path.append(r"C:\Users\name\nltk_data") ``` #### 验证配置 ```python from nltk.tokenize import word_tokenize # 测试数据加载 word_tokenize("NLTK路径配置成功!") # 若无报错说明配置正确 ``` > **重要提示**:若使用离线包(如引用[1]所述),请确保数据包完整解压并重命名后,再执行上述路径配置操作[^1][^3]。
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Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('punkt_tab') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load tokenizers/punkt_tab/english/ Searched in: - '/root/nltk_data' - '/ragflow/.venv/nltk_data' - '/ragflow/.venv/share/nltk_data' - '/ragflow/.venv/lib/nltk_data' - '/usr/share/nltk_data' - '/usr/local/share/nltk_data' - '/usr/lib/nltk_data' - '/usr/local/lib/nltk_data' ********************************************************************** Traceback (most recent call last): File "/ragflow/rag/svr/task_executor.py", line 57, in <module> from rag.app import laws, paper, presentation, manual, qa, table, book, resume, picture, naive, one, audio, \ File "/ragflow/rag/app/resume.py", line 27, in <module> from deepdoc.parser.resume import step_one, step_two File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/step_two.py", line 26, in <module> from deepdoc.parser.resume.entities import degrees, schools, corporations File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 93, in <module> GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 93, in GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) File "/ragflow/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py", line 68, in corpNorm tks = rag_tokenizer.tokenize(nm).split() File "/ragflow/rag/nlp/rag_tokenizer.py", line 331, in tokenize res.extend([self.stemmer.stem(self.lemmatizer.lemmatize(t)) for t in word_tokenize(L)]) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 142, in word_tokenize sentences = [text] if preserve_line else sent_tokenize(text, language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 119, in sent_tokenize tokenizer = _get_punkt_tokenizer(language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/__init__.py", line 105, in _get_punkt_tokenizer return PunktTokenizer(language) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/punkt.py", line 1744, in __init__ self.load_lang(lang) File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/tokenize/punkt.py", line 1749, in load_lang lang_dir = find(f"tokenizers/punkt_tab/{lang}/") File "/ragflow/.venv/lib/python3.10/site-packages/nltk/data.py", line 579, in find raise LookupError(resource_not_found) LookupError: ********************************************************************** Resource punkt_tab not found. 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LangChainDeprecationWarning: Importing DirectoryLoader from langchain.document_loaders is deprecated. Please replace deprecated imports: from langchain.document_loaders import DirectoryLoader with new imports of: from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader You can use the langchain cli to automatically upgrade many imports. Please see documentation here https://python.langchain.com/docs/versions/v0_2/ from langchain.document_loaders import DirectoryLoader 0%| | 0/2 [00:00<?, ?it/s]libmagic is unavailable but assists in filetype detection. Please consider installing libmagic for better results. [nltk_data] Error loading averaged_perceptron_tagger_eng: <urlopen [nltk_data] error [Errno 11004] getaddrinfo failed> [nltk_data] Error loading punkt_tab: <urlopen error [Errno 11004] [nltk_data] getaddrinfo failed> Error loading file file\txt\testdeepseek.txt 50%|█████ | 1/2 [00:04<00:04, 4.98s/it]Traceback (most recent call last): File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\nltk\data.py”, line 579, in find raise LookupError(resource_not_found) LookupError: Resource punkt_tab not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: import nltk nltk.download(‘punkt_tab’) For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load tokenizers/punkt_tab/english/ Searched in: - ‘C:\Users\Administrator/nltk_data’ - ‘C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\nltk_data’ - ‘C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\share\nltk_data’ - ‘C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\nltk_data’ - ‘C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\nltk_data’ - ‘C:\nltk_data’ - ‘D:\nltk_data’ - ‘E:\nltk_data’ 50%|█████ | 1/2 [00:05<00:05, 5.06s/it]

LookupError Traceback (most recent call last) ~\anaconda3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py in __load(self) 82 try: ---> 83 root = nltk.data.find("{}/{}".format(self.subdir, zip_name)) 84 except LookupError: ~\anaconda3\lib\site-packages\nltk\data.py in find(resource_name, paths) 584 resource_not_found = "\n%s\n%s\n%s\n" % (sep, msg, sep) --> 585 raise LookupError(resource_not_found) 586 LookupError: ********************************************************************** Resource stopwords not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('stopwords') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load corpora/stopwords.zip/stopwords/ Searched in: - 'C:\\Users\\Topaz/nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\anaconda3\\nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\anaconda3\\share\\nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\anaconda3\\lib\\nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\AppData\\Roaming\\nltk_data' - 'C:\\nltk_data' - 'D:\\nltk_data' - 'E:\\nltk_data' ********************************************************************** During handling of the above exception, another exception occurred: LookupError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-188eb9aa5a54> in <module> 13 14 lemmatizer = WordNetLemmatizer() ---> 15 stop_words = stopwords.words('english') 16 17 def tokenize_string(input_str, w): ~\anaconda3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py in __getattr__(self, attr) 118 raise AttributeError("LazyCorpusLoader object has no attribute '__bases__'") 119 --> 120 self.__load() 121 # This looks circular, but its not, since __load() changes our 122 # __class__ to something new: ~\anaconda3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py in __load(self) 83 root = nltk.data.find("{}/{}".format(self.subdir, zip_name)) 84 except LookupError: ---> 85 raise e 86 87 # Load the corpus. ~\anaconda3\lib\site-packages\nltk\corpus\util.py in __load(self) 78 else: 79 try: ---> 80 root = nltk.data.find("{}/{}".format(self.subdir, self.__name)) 81 except LookupError as e: 82 try: ~\anaconda3\lib\site-packages\nltk\data.py in find(resource_name, paths) 583 sep = "*" * 70 584 resource_not_found = "\n%s\n%s\n%s\n" % (sep, msg, sep) --> 585 raise LookupError(resource_not_found) 586 587 LookupError: ********************************************************************** Resource stopwords not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('stopwords') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load corpora/stopwords Searched in: - 'C:\\Users\\Topaz/nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\anaconda3\\nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\anaconda3\\share\\nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\anaconda3\\lib\\nltk_data' - 'C:\\Users\\Topaz\\AppData\\Roaming\\nltk_data' - 'C:\\nltk_data' - 'D:\\nltk_data' - 'E:\\nltk_data' ********************************************************************** 解释报错

LookupError Traceback (most recent call last) Cell In[34], line 3 1 from nltk import ne_chunk 2 sentence="Edison went to Tsinghua University today." ----> 3 print(ne_chunk(pos_tag(word_tokenize(sentence)))) File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\nltk\chunk\__init__.py:183, in ne_chunk(tagged_tokens, binary) 181 else: 182 chunker_pickle = _MULTICLASS_NE_CHUNKER --> 183 chunker = load(chunker_pickle) 184 return chunker.parse(tagged_tokens) File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\nltk\data.py:750, in load(resource_url, format, cache, verbose, logic_parser, fstruct_reader, encoding) 747 print(f"<<Loading {resource_url}>>") 749 # Load the resource. --> 750 opened_resource = _open(resource_url) 752 if format == "raw": 753 resource_val = opened_resource.read() File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\nltk\data.py:876, in _open(resource_url) 873 protocol, path_ = split_resource_url(resource_url) 875 if protocol is None or protocol.lower() == "nltk": --> 876 return find(path_, path + [""]).open() 877 elif protocol.lower() == "file": 878 # urllib might not use mode='rb', so handle this one ourselves: 879 return find(path_, [""]).open() File D:\anda install\exe\Lib\site-packages\nltk\data.py:583, in find(resource_name, paths) 581 sep = "*" * 70 582 resource_not_found = f"\n{sep}\n{msg}\n{sep}\n" --> 583 raise LookupError(resource_not_found) LookupError: ********************************************************************** Resource maxent_ne_chunker not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('maxent_ne_chunker') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load chunkers/maxent_ne_chunker/english_ace_multiclass.pickle Searched in: - 'C:\\Users\\86130/nltk_data' - 'D:\\anda install\\exe\\nltk_data' - 'D:\\anda install\\exe\\share\\n

import os import re import time import torch import torch.nn as nn import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split from tqdm import tqdm import pickle import mysql.connector from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from gensim.models import Word2Vec # SpaCy 用来取代 nltk 的低效文本处理 import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm", disable=["parser", "ner"]) # 使用 gensim 的 Word2Vec 和 KeyedVectors from gensim.models import Word2Vec, TfidfModel from gensim.corpora import Dictionary # 自定义 Preprocess(快速版本) STOPWORDS = spacy.lang.en.stop_words.STOP_WORDS def clean_text(text): return re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', str(text)).strip().lower() def tokenize(text): doc = nlp(clean_text(text)) return [token.text for token in doc if token.text not in STOPWORDS and token.text.isalnum()] def preprocess(text): tokens = tokenize(text) return " ".join(tokens) class SemanticMatchModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 256) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(256) self.fc2 = nn.Linear(256, 128) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(128) self.fc3 = nn.Linear(128, 64) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(64) self.fc4 = nn.Linear(64, 1) self.dropout = nn.Dropout(0.3) self.relu = nn.ReLU() self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.relu(self.bn1(self.fc1(x))) x = self.dropout(x) x = self.relu(self.bn2(self.fc2(x))) x = self.dropout(x) x = self.relu(self.bn3(self.fc3(x))) x = self.dropout(x) x = self.sigmoid(self.fc4(x)) return x class QADataset(Dataset): """ 数据集:将正样本 (question, answer) 与随机负样本 (question, random_answer) 拼接在一起, 其中正样本 label=1,负样本 label=0。 """ def __init__(self, qa_pairs, tfidf_vectorizer, negative_ratio=1.0): """ :param qa_pairs: [(question_text, answer_text), ...] :param tfidf_vectorizer: 已经fit好的 TfidfVectorizer :param negative_ratio: 每个正样本对应的负样本倍数 """ self.qa_pairs = qa_pairs self.vectorizer = tfidf_vectorizer self.samples = [] # 构造正样本 for i, (q, a) in enumerate(self.qa_pairs): self.samples.append((q, a, 1)) # label=1 # 构建负样本:random替换answer if negative_ratio > 0: negative_samples = [] total_pairs = len(self.qa_pairs) for i, (q, a) in enumerate(self.qa_pairs): for _ in range(int(negative_ratio)): rand_idx = np.random.randint(total_pairs) # 若随机到同一个qa对,就重新随机 while rand_idx == i: rand_idx = np.random.randint(total_pairs) neg_q, neg_a = self.qa_pairs[rand_idx] # 保持question不变,随机替换答案 negative_samples.append((q, neg_a, 0)) self.samples.extend(negative_samples) def __len__(self): return len(self.samples) def __getitem__(self, idx): q, a, label = self.samples[idx] q_vec = self.vectorizer.transform([preprocess(q)]).toarray()[0] a_vec = self.vectorizer.transform([preprocess(a)]).toarray()[0] pair_vec = np.concatenate((q_vec, a_vec)) return torch.tensor(pair_vec, dtype=torch.float32), torch.tensor(label, dtype=torch.float32) class KnowledgeBase: def __init__(self, host='localhost', user='root', password='hy188747', database='ubuntu_qa', table='qa_pair', model_dir=r"D:\NLP-PT\PT4\model", negative_ratio=1.0): print("🔄 初始化知识库...") self.host = host self.user = user self.password = password self.database = database self.table = table self.model_dir = model_dir self.negative_ratio = negative_ratio # 确保模型目录存在 os.makedirs(self.model_dir, exist_ok=True) self.qa_pairs = [] self.q_texts = [] self.a_texts = [] self.semantic_model = None self.word2vec_model = None self.tfidf_vectorizer = None self.tfidf_matrix = None # 第一步:从数据库载入数据 self.load_data_from_mysql() # 第二步:加载或缓存预处理后的文本 self.load_or_cache_processed_questions() # 第三步:加载 TF-IDF + 向量化 self.load_cached_tfidf() # 第四步:加载 Word2Vec 或使用缓存 self.load_cached_word2vec_model() # 第五步:加载 PyTorch 模型 model_path = os.path.join(self.model_dir, 'semantic_match_model.pth') if os.path.exists(model_path): self.load_model() def load_data_from_mysql(self): print("🔄 正在连接 MySQL,加载问答数据...") conn = mysql.connector.connect( host=self.host, user=self.user, password=self.password, database=self.database ) cursor = conn.cursor() query = f"SELECT question_text, answer_text FROM {self.table}" cursor.execute(query) rows = cursor.fetchall() conn.close() self.qa_pairs = [(row[0], row[1]) for row in rows] self.q_texts = [pair[0] for pair in self.qa_pairs] self.a_texts = [pair[1] for pair in self.qa_pairs] print(f"✅ 成功从 MySQL 加载 {len(self.qa_pairs)} 条问答数据。") def load_or_cache_processed_questions(self): """使用本地缓存避免每次都预处理大量数据""" cache_path = os.path.join(self.model_dir, 'processed_questions.pkl') if os.path.exists(cache_path): print("🔄 使用缓存预处理后的分词文本。") with open(cache_path, 'rb') as f: self.processed_q_list = pickle.load(f) else: print("🔄 正在预处理问题文本(首次较慢)...") self.processed_q_list = [preprocess(q) for q in self.q_texts] with open(cache_path, 'wb') as f: pickle.dump(self.processed_q_list, f) print("✅ 预处理缓存已保存。") def load_cached_tfidf(self): """加载已存在的 TfidfVectorizer 或构建""" cache_tfidf_matrix = os.path.join(self.model_dir, 'tfidf_matrix.npz') cache_qa_list = os.path.join(self.model_dir, 'tfidf_qa.pkl') tfidf_path = os.path.join(self.model_dir, 'tfidf_vectorizer.pkl') if os.path.exists(tfidf_path) and os.path.exists(cache_tfidf_matrix) and os.path.exists(cache_qa_list): print("🔄 加载 TF-IDF 缓存版本。") import joblib self.tfidf_vectorizer = joblib.load(tfidf_path) self.tfidf_matrix = np.load(cache_tfidf_matrix)['tfidf'] with open(cache_qa_list, 'rb') as f: self.tfidf_qa = pickle.load(f) else: print("🔄 创建并构建 TF-IDF(首次较慢)...") self.tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer( tokenizer=lambda x: x.split(), lowercase=False, max_features=10000 ) self.tfidf_qa = self.processed_q_list self.tfidf_matrix = self.tfidf_vectorizer.fit_transform(self.tfidf_qa).toarray() print("✅ TF-IDF 构建完成。") import joblib joblib.dump(self.tfidf_vectorizer, tfidf_path) np.savez_compressed(cache_tfidf_matrix, tfidf=self.tfidf_matrix) with open(cache_qa_list, 'wb') as f: pickle.dump(self.tfidf_qa, f) def load_cached_word2vec_model(self): """加载已训练好的 Word2Vec 模型,没有就训练""" word2vec_path = os.path.join(self.model_dir, 'word2vec.model') if os.path.exists(word2vec_path): print("🔄 加载缓存中的 Word2Vec 模型...") self.word2vec_model = Word2Vec.load(word2vec_path) else: print("🔄 训练 Word2Vec 模型(首次较慢)...") tokenized_questions = [preprocess(q).split() for q in self.q_texts] self.word2vec_model = Word2Vec( sentences=tokenized_questions, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4 ) self.word2vec_model.save(word2vec_path) print("✅ Word2Vec 模型训练完成并保存。") def sentence_to_vec(self, sentence): """将句子转换为向量表示""" tokens = preprocess(sentence).split() if self.word2vec_model: vecs = [self.word2vec_model.wv[w] for w in tokens if w in self.word2vec_model.wv] return np.mean(vecs, axis=0) if vecs else np.zeros(self.word2vec_model.vector_size) else: # 没有 Word2Vec 模型时,使用 TF-IDF 向量 return self.tfidf_vectorizer.transform([preprocess(sentence)]).toarray()[0] def build_model(self, epochs=10, batch_size=128, lr=1e-3): """ 构建并训练语义匹配模型,包含训练集/验证集拆分与性能监控。 """ # 创建数据集 full_dataset = QADataset(self.qa_pairs, self.tfidf_vectorizer, negative_ratio=self.negative_ratio) # 划分训练集/验证集 train_size = int(len(full_dataset) * 0.8) val_size = len(full_dataset) - train_size train_dataset, val_dataset = random_split(full_dataset, [train_size, val_size]) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) # 初始化模型 sample_input, _ = full_dataset[0] input_dim = sample_input.shape[0] self.semantic_model = SemanticMatchModel(input_dim) criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(self.semantic_model.parameters(), lr=lr) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.9) # 训练模型 best_val_acc = 0.0 print("\n开始模型训练...") start_time = time.time() for epoch in range(epochs): self.semantic_model.train() total_loss, total_correct, total_samples = 0.0, 0, 0 for X_batch, y_batch in tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {epoch + 1}/{epochs} - 训练中"): optimizer.zero_grad() outputs = self.semantic_model(X_batch).squeeze() loss = criterion(outputs, y_batch) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * len(y_batch) preds = (outputs >= 0.5).float() total_correct += (preds == y_batch).sum().item() total_samples += len(y_batch) train_loss = total_loss / total_samples train_acc = total_correct / total_samples # 验证阶段 self.semantic_model.eval() val_loss, val_correct, val_samples = 0.0, 0, 0 with torch.no_grad(): for X_val, y_val in val_loader: outputs_val = self.semantic_model(X_val).squeeze() loss_val = criterion(outputs_val, y_val) val_loss += loss_val.item() * len(y_val) preds_val = (outputs_val >= 0.5).float() val_correct += (preds_val == y_val).sum().item() val_samples += len(y_val) val_loss /= val_samples val_acc = val_correct / val_samples # 更新学习率 scheduler.step() print(f"Epoch [{epoch + 1}/{epochs}] | " f"Train Loss: {train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.4f} | " f"Val Loss: {val_loss:.4f}, Val Acc: {val_acc:.4f}") # 保存最优模型 if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc model_path = os.path.join(self.model_dir, 'semantic_match_model.pth') torch.save(self.semantic_model.state_dict(), model_path) print(f"✅ 新的最优模型已保存 (Val Acc: {best_val_acc:.4f})") end_time = time.time() print(f"\n训练完成,共耗时 {end_time - start_time:.2f} 秒。") # 加载最优模型权重 model_path = os.path.join(self.model_dir, 'semantic_match_model.pth') self.semantic_model.load_state_dict(torch.load(model_path)) self.semantic_model.eval() def load_model(self): """加载训练好的语义匹配 PyTorch 模型""" input_dim = self.tfidf_matrix.shape[1] * 2 model_path = os.path.join(self.model_dir, 'semantic_match_model.pth') self.semantic_model = SemanticMatchModel(input_dim) self.semantic_model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location='cpu')) self.semantic_model.eval() print("✅ 语义匹配模型加载完成。") def retrieve(self, query, semantic_topk=100): """ 检索接口:先通过 TF-IDF + 句向量评分做粗检,再对Top-K结果用语义模型做精检,返回最匹配的 QA。 """ # 粗检 query_tfidf = self.tfidf_vectorizer.transform([preprocess(query)]).toarray()[0] tfidf_scores = cosine_similarity([query_tfidf], self.tfidf_matrix).flatten() query_sent_vec = self.sentence_to_vec(query) sent_vecs = np.array([self.sentence_to_vec(q) for q in self.q_texts]) sent_scores = cosine_similarity([query_sent_vec], sent_vecs).flatten() sim_scores = tfidf_scores + sent_scores topk_indices = np.argpartition(sim_scores, -semantic_topk)[-semantic_topk:] topk_indices = topk_indices[np.argsort(sim_scores[topk_indices])[::-1]] # 精检 if self.semantic_model: with torch.no_grad(): batch_inputs = [] for i in topk_indices: q = preprocess(self.q_texts[i]) a = preprocess(self.a_texts[i]) q_vec = self.tfidf_vectorizer.transform([q]).toarray()[0] a_vec = self.tfidf_vectorizer.transform([a]).toarray()[0] pair_input = np.concatenate((q_vec, a_vec)) batch_inputs.append(pair_input) batch_inputs = torch.tensor(np.stack(batch_inputs), dtype=torch.float32) batch_scores = self.semantic_model(batch_inputs).squeeze().cpu().numpy() semantic_scores = batch_scores # 综合得分 final_scores = sim_scores[topk_indices] + semantic_scores best_idx = topk_indices[np.argmax(final_scores)] return self.qa_pairs[best_idx], final_scores.max() else: # 没有语义模型时,只使用粗检结果 best_idx = topk_indices[0] return self.qa_pairs[best_idx], sim_scores[best_idx] def recommend_similar(self, query, topk=3): """针对未命中答案的情况,推荐相似问题""" query_tfidf = self.tfidf_vectorizer.transform([preprocess(query)]).toarray()[0] scores = cosine_similarity([query_tfidf], self.tfidf_matrix).flatten() topk_idx = scores.argsort()[0][-topk:][::-1] return [(self.qa_pairs[i][0], self.qa_pairs[i][1]) for i in topk_idx] class FeedbackRecorder: """记录未回答问题""" def __init__(self, file_path='unanswered_questions.csv'): self.file_path = file_path if not os.path.exists(self.file_path): with open(self.file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: import csv csv.writer(f).writerow(['time', 'question']) def record_question(self, question): with open(self.file_path, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f: import csv writer = csv.writer(f) writer.writerow([datetime.now().isoformat(), question]) def main(): kb = KnowledgeBase( host='localhost', user='root', password='hy188747', database='ubuntu_qa', table='qa_pair', model_dir=r"D:\NLP-PT\PT4\model", negative_ratio=1.0 ) # 是否重新训练语义匹配模型 if input("是否重新训练语义匹配模型?(y/n): ").strip().lower() == 'y': kb.build_model( epochs=5, # 训练轮数 batch_size=128, # 批大小 lr=1e-3 # 学习率 ) recorder = FeedbackRecorder() print("\n🎯 智能知识问答系统已启动(输入'q'退出聊天)\n") while True: query = input("🧐 问题:") if query.strip().lower() == 'q': break result, score = kb.retrieve(query) if result: print("💡 回答:", result[1]) print(f"📊 匹配信心分数: {score:.4f}\n") else: print("⚠ 没有找到合适的答案,已将你的问题记录下来。") recorder.record_question(query) print("🔥 相似问题推荐:") for q, a in kb.recommend_similar(query): print(f"Q: {q}\nA: {a}\n") if __name__ == "__main__": main()

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资源说明: 1:本资料仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 2:一套精品实用scratch3.0少儿编程游戏、动画源码资源,无论是入门练手还是项目复用都超实用,省去重复开发时间,让开发少走弯路! 更多精品资源请访问 https://blog.csdn.net/ashyyyy/article/details/146464041
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