本项目提供的所有接口能力基于 Mengzi-T5-base-MT。该模型是一个多任务模型，是在 Mengzi-T5-base 的基础上，使用了额外的27个数据集及301个 prompt 进行了多任务训练得到的。本项目提供实体抽取、语义相似度、金融关系抽取、广告文案生成、医学领域意图分类、情感分类、评论对象抽取、新闻分类等能力，开箱即用。
conda create -n mengzi_env python=3.7 -y
conda activate mengzi_env
pip install mengzi-zero-shotpython test.py
| 接口能力 | 简要描述 |
|---|---|
| 实体抽取 | 抽取文本中的命名实体，并提供对应实体的类别，如地址、书名、公司、游戏、政府、电影、姓名、组织、职位、景点等等。 |
| 语义相似度 | 衡量两个文本之间的语义相似性。 |
| 金融关系抽取 | 判断文本中的两个实体属于哪种关系，如发行、被发行、注资、增持等等。 |
| 广告文案生成 | 给定商品的关键词信息，生成合理的广告文案。 |
| 医学领域意图分类 | 根据输入的医疗领域文本，识别用户查询意图，如指标解读、病情诊断、就医建议、治疗方案等等。 |
| 情感分类 | 对文本进行情感极性类别分类（积极、消极）。 |
| 评论对象抽取 | 对于给定的评论文本，自动抽取其中包含的评价对象。 |
| 新闻分类 | 对输入的新闻文本进行分类，如农业、文化、电竞、体育、财经、娱乐、旅游、教育、金融、军事、房产、汽车、股票、国际等等。 |
输入一段文本，抽取文中的实体，并判定其所属类别，如地址、书名、公司、游戏、政府、电影、姓名、组织、职位、景点等等。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='entity_extraction',
input_string='导致泗水的砭石受到追捧，价格突然上涨。而泗水县文化市场综合执法局颜鲲表示，根据监控')
print(res)Output:
"泗水：地址，泗水县文化市场综合执法局：政府，颜鲲：姓名"
输入两段文本，判断其语义是否相同。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='text_similarity',
input_string='你好，我还款银行怎么更换',
input_string2='怎么更换绑定还款的卡')
print(res)Output:
"是"
输入一段文本，以及文本中蕴含的两个实体，判断文本中的两个实体属于哪种关系。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='financial_relationship_extraction',
input_string='为打消市场顾虑,工行两位洋股东——美国运通和安联集团昨晚做出承诺,近期不会减持工行H股。',
entity1='工行',
entity2='美国运通')
print(res)Output:
"被持股"
输入一段商品的描述信息文本，自动生成有效的广告文案。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='ad_generation',
input_string='类型-裤，版型-宽松，风格-潮，风格-复古，风格-文艺，图案-复古，裤型-直筒裤，裤腰型-高腰，裤口-毛边')
print(res)Output:
"小宽松版型与随性的风格颇具人气，高腰的设计，毛边裤脚，增添潮流气息。考究的做旧质感，洋溢着复古的气息，一款风格随性却不失复古文艺的直筒牛仔裤。,宽松的直筒版型，对身材的包容度较大，穿着舒适无束缚感。高腰的设计，提升腰线，拉长身材比例，打造大长腿的既视感"
输入一段医疗查询文本，识别出文本中用户的查询意图。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='medical_domain_intent_classifier',
input_string='呼气试验阳性什么意思')
print(res)Output:
"指标解读"
输入一段文本，对包含主观观点信息的文本进行情感极性类别分类（积极、消极）。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='sentiment_classifier',
input_string='房间很一般，小，且让人感觉脏，隔音效果差，能听到走廊的人讲话，走廊光线昏暗，旁边没有什么可吃')
print(res)Output:
"消极"
输入一段文本，自动抽取其中包含的评价对象。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='comment_object_extraction',
input_string='灵水的水质清澈，建议带个浮潜装备，可以看清湖里的小鱼。')
print(res)Output:
"灵水"
输入一段新闻，识别其所属类别，如农业、文化、电竞、体育、财经、娱乐、旅游、教育、金融、军事、房产、汽车、股票、国际等等。
from mengzi_zs import MengziZeroShot
mz = MengziZeroShot()
mz.load()
res = mz.inference(task_type='news_classifier',
input_string='懒人适合种的果树：长得多、好打理，果子多得都得送邻居吃')
print(res)Output:
"农业"
可以在mengzi_zs/prompts.py查看已有 SDK 功能使用的相应的prompt，如有在已有任务对应的 dev 数据集上获得更好分数的 prompt，欢迎提交 issue 或直接提 pull request。分数以evaluate/eval.py执行结果为准。
需要：
mengzi_zs/prompts.py中构建新功能函数datasets文件夹中添加对应新功能的数据集evaluate/eval.py中添加测评计算方式 欢迎提交 issue 或直接提 pull request，分数以evaluate/eval.py执行结果为准。
pip install flake8==5.0.4
flake8 --ignore=E501,E402 test.py
huajingyun[at]langboat[dot]com
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