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badcf3c |
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# 测试llama和qen
if __name__ == '__main__':
import pandas as pd
import json
# 加载地质描述文本，提取prompt和label
with open('./data/train_triples.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 将data转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 提取prompt和label
text = df['text']
label = df['triple_list']
# print(prompt,label)
print(len(text))
from response_to_json import parse_llm_response, save_to_json, save_raw_response
from LLM_Special_for_0423 import zero_shot
# from prompt_generate import generate_prompt_with_examples as generate_prompt
# from prompt_generate import generate_prompt_with_best_matches as generate_prompt_b
model_series = 'claude'
model_name = 'claude-3-5-haiku-20241022'
prompt = '''
你是一名专业经验丰富的工程地质领域专家，你的任务是从给定的输入文本中提取"实体-关系-实体"三元组。关系类型包括24种："出露于"、"位于"、"整合接触"、"不整合接触"、"假整合接触"、"断层接触"、"分布形态"、"大地构造位置"、"地层区划"、"出露地层"、"岩性"、"厚度"、"面积"、"坐标"、"长度"、"含有"、"所属年代"、"行政区划"、"发育"、"古生物"、"海拔"、"属于"、"吞噬"、"侵入"。提取过程请按照以下规范：
1. 输出格式：
严格遵循JSON数组，无额外文本，每个元素包含：
[
{
"entity1": "实体1",
"relation": "关系",
"entity2": "实体2"
}
]
2. 复杂关系处理：
若同一实体参与多个关系，需分别列出不同三元组
3. 关系的解释：
对部分较难提取的关系解释如下：
（1）出露于：指岩石或地层暴露在地表或近地表，未被覆盖或埋藏，在三元组中常显示为"出露"、"分布"，主体和客体分别是"岩石、地层（X组或X群）"和"地区"。
（2）假整合接触：特指产状一致的平行不整合类型，强调沉积序列的间断但无构造变形，专门用来描述地层之间的关系，请勿滥用。
（3）大地构造位置：定位地质单元在板块构造格架中的归属，关联造山带或构造单元划分。在三元组中主体和客体分别是"岩石、地层（X群或X系）"和"XX带"。
（4）出露地层：特指某区域实际暴露的地层实体，强调可观测的地表地质单元。在三元组中主体和客体分别是"地层（X组或X群）"和"地层（X组或X群）"。
（5）坐标：特指记录地质特征点的地理空间定位数据。
（6）发育：描述地质构造或沉积特征的显现程度与形成状态强度。在三元组中主体和客体分别是"岩石"和"X层（片）理等、X构造"。
（7）古生物：记录地层中赋存的化石生物信息，需包含完整拉丁学名与分类特征。专指"X岩石、地区、地层（X组或X群"有"古生物"。
（8）属于：确立地质单元在分类体系中的类型归属，构建概念层级关系，不可滥用。
'''
j=0
q=0
json_path = './output/Knowledge-guided_rerun/nomal/'+model_name+'.json'
j=len(json.load(open(json_path,'r',encoding='utf-8')))
q=len(json.load(open('./output/Knowledge-guided_rerun/nomal_raw/'+model_name+'.json','r',encoding='utf-8')))
# # 当q=j时才继续处理
# # 当q=j时才继续处理
if q==j:
print(j)
for i in range(j,500):
response = zero_shot(model_series, model_name, prompt+'\n'+'以下是地质描述文本，请基于上述描述提取三元组：'+'\n'+text[i])
print(prompt+'\n'+'以下是地质描述文本，请基于上述描述提取三元组：'+'\n'+text[i])
# 解析响应
formatted_triples = parse_llm_response(response)
# 保存结果
save_to_json(text[i], formatted_triples, model_series=model_name, output_dir='./output/Knowledge-guided_rerun/nomal/')
# 保存原始响应为josn文件save_raw_response
save_raw_response(response, prompt+'\n'+'以下是地质描述文本，请基于上述描述提取三元组：'+'\n'+text[i], model_series=model_name, output_dir='./output/Knowledge-guided_rerun/nomal_raw/')
else:
print('q!=j') |