Python从同一文件进行数据不落地的取高频处理

该博客介绍如何使用Python从文件中高效地提取多音字的高频词汇,特别是那些在文本中出现频率较高的词汇,如'的'、'是'等,实现了数据不落地的处理方式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数据格式:(词,拼音,词频)

de 148709248
di 1193135
le 62873377
liao 3199200
shi 62432861
yi 58994539
bu 57479625
fou 1136895

将文件中多音字的高频词汇提取并返回

def chose_high_freq_word():
    '''key:word,value:[pinyin](high frequence)'''
    filepath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    filename = os.path.join(filepath,"dict.txt")
    if not os.path.isfile(filename):
        raise ValueError("No such file:{}".format(filename))
    all_word_pinyin_freq_dic = {}
    multi_word_pinyin_freq_dic = {}
    with codecs.open(filename,encoding="utf-8") as f:
        for line in f.readlines():
            if line.startswith(";"):
                pass
            else:
                splited_line = line.split("\t")
                if len(splited_line) is not 3:
                    raise ValueError("splited lenth is not 3,in file HZout_NoTone.txt")
                word = splited_line[0]
                pinyin = splited_line[1]
                freq = splited_line[2].strip()
                check_multi = all_word_pinyin_freq_dic.get(word)
                if check_multi is not None:
                    check_multi.append([pinyin,freq])
                    multi_word_pinyin_freq_dic[word] = check_multi
                    all_word_pinyin_freq_dic[word] = check_multi
                else:
                    all_word_pinyin_freq_dic[word] = [[pinyin,freq]]
    # print len(multi_word_pinyin_freq_dic)
    pattern = re.compile(r"\d")
    for word in multi_word_pinyin_freq_dic:
        # print word,multi_word_pinyin_freq_dic[word]
        multi_word_pinyin_freq_dic[word] = max(multi_word_pinyin_freq_dic[word],key=lambda x:int(x[1]))
        multi_word_pinyin_freq_dic[word] = [pattern.sub("",multi_word_pinyin_freq_dic[word][0])]
    # for word in multi_word_pinyin_freq_dic:
    #     print word,multi_word_pinyin_freq_dic[word]
    return multi_word_pinyin_freq_dic



<think>好的,用户现在的问题是关于如何并行处理检索和嵌入,同时使用大量专业数据集进行嵌入,并在之后单独使用专业领域数据微调模型。首先,我需要回顾之前的对话,确保理解上下文。 用户之前询问了知识库推荐使用的模型,我详细介绍了嵌入模型、检索模型、生成模型等,并给出了选型建议和示例架构。现在用户想更具体地了解如何将检索和嵌入并行处理,特别是在专业数据集上的应用。 首先,用户的需求是希望同时进行嵌入和检索,可能是在构建一个高效的知识库系统,需要处理大量专业数据,并在之后进行微调。可能的深层需求是提高系统的响应速度和准确性,同时利用领域数据优化模型性能。 接下来,我需要确定如何将嵌入和检索并行。通常,嵌入是将数据转化为向量,而检索是基于这些向量进行搜索。并行处理可能涉及在数据处理阶段异步生成嵌入,同时进行索引构建,或者在查询时同时使用同模型进行检索,再合并结果。 用户提到使用大量专业数据集进行嵌入,并在之后单独用专业数据微调。这可能意味着他们希望先利用通用模型处理数据,再通过微调适应特定领域。但用户可能担心微调后的模型如何与现有检索系统整合,或者如何高效利用计算资源。 需要考虑的技术点包括:异步处理流水线设计、向量数据库的选择、模型微调策略、混合检索方法(如稠密+稀疏检索),以及如何确保数据一致性和系统性能。 可能的挑战是处理大量数据时的计算资源管理、微调后的模型如何与现有嵌入向量兼容,以及并行处理中的延迟和吞吐量平衡。需要建议分阶段处理,先嵌入后微调,或并行处理同部分,同时使用缓存和分布式系统优化性能。 还需要推荐具体工具,如Hugging Face Transformers、FAISS、Milvus、Ray等,来支持嵌入、检索和分布式计算。此外,示例架构和步骤分解能帮助用户更好地理解实施流程。 最后,需要确保回答结构清晰,分步骤说明如何设计系统,结合并行处理策略和微调方法,同时给出实际应用中的注意事项和优化建议,确保用户能够根据自身情况调整方案。在</think>专业领域知识库构建中,**检索与嵌入的并行处理**可以通过分阶段流水线实现,既能利用大规模专业数据完成高效嵌入,又能通过领域微调提升模型精度。以下是具体方案设计: --- ### **一、整体架构设计(并行策略)** ```plaintext +-------------------+ +-------------------+ 专业数据 | 异步嵌入流水线 | | 领域微调流水线 | 输入 → [数据处理] → [批量嵌入模型] → 向量DB → [微调嵌入/检索模型] → 更新向量DB |(通用/基础模型) | |(领域适配模型) | +-------------------+ +-------------------+ ↑ ↑ 并行计算框架(如Ray/Dask) GPU集群/分布式训练 ``` #### **核心思想** 1. **解耦嵌入与微调**: - **第一阶段**:用**通用嵌入模型**快速处理海量专业数据,生成基础向量(即使未完全适配领域,也能支撑初步检索)。 - **第二阶段**:抽部分高质量数据,通过**领域微调**优化嵌入/检索模型,再逐步替换旧向量。 2. **异步并行执行**: - 嵌入生成与模型微调可**异步运行**(如微调时,系统仍用旧模型处理新增数据)。 - 微调完成后,通过**版本化向量库**(如Weaviate支持多版本)无缝切换新模型。 --- ### **二、关键技术实现步骤** #### **1. 大规模专业数据嵌入(并行化)** - **工具选择**: - **嵌入模型**:`BGE-M3`(支持多语言、高吞吐)、`GTE-large`(专业领域表现好)。 - **计算框架**:使用`Ray`或`Dask`分布式计算框架,拆分数据并行编码。 - **向量数据库**:Milvus(支持动态更新)、Pinecone(全托管服务)。 - **优化技巧**: - **批量推理**:将数据按`batch_size=512`分组,最大化GPU利用率。 - **缓存机制**:对重复出现的专业术语预生成嵌入,减少重复计算。 - **渐进式更新**:新数据增量嵌入时,通过`faiss.IndexIDMap`动态扩展索引。 #### **2. 领域微调与模型更新** - **微调目标**: - **嵌入模型**:提升专业术语的语义表示(如医疗术语、工程图纸编码)。 - **检索模型**:优化负采样策略,区分领域内易混淆概念。 - **微调方法**: - **数据构造**: - 正样本:同一专业文档中的相邻段落/术语对。 - 负样本:随机负(跨文档) + 困难负(相似但相关术语,可通过BM25检索获)。 - **训练策略**: - 使用`SentenceTransformers`库的`MultipleNegativesRankingLoss`。 - 冻结底层参数,仅微调顶层Transformer块(减少训练成本)。 - **示例代码(微调嵌入模型)**: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses from torch.utils.data import DataLoader # 加载基础模型 model = SentenceTransformer('BAAI/bge-base-en-v1.5') # 构造领域训练数据 train_examples = [ InputExample(texts=["冠状动脉疾病", "冠心病"]), # 正样本 InputExample(texts=["心肌梗死", "糖尿病"], label=0.0) # 负样本 ] # 定义数据加载器和损失函数 train_dataloader = DataLoader(train_examples, batch_size=256) train_loss = losses.MultipleNegativesRankingLoss(model) # 微调并保存 model.fit( train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)], epochs=3, output_path="medical_bge_finetuned" ) ``` #### **3. 检索与嵌入的协同优化** - **混合检索策略**: ```python # 伪代码:稠密检索(向量) + 稀疏检索(关键词)并行 def hybrid_retrieval(query): # 并行执行两种检索 vector_results = vector_db.search(query_embedding, top_k=50) keyword_results = bm25.search(query, top_k=50) # 去重与融合排序(如RRF混合排序) combined = reciprocal_rank_fusion(vector_results, keyword_results) return combined[:10] ``` - **动态更新机制**: - 定期用微调后的模型**重新嵌入高频查询内容**。 - 对检索结果进行反馈学习(点击日志→强化学习优化排序)。 --- ### **三、领域场景优化建议** #### **1. 专业数据处理技巧** - **术语增强**: - 在嵌入前,用领域词典(如SNOMED CT医学术语集)对文本进行**实体标注与替换**(如将"心梗"替换为"心肌梗死")。 - **结构化知识注入**: - 将专业图谱(如UMLS医学图谱)的关系三元组作为训练数据,联合训练嵌入模型。 #### **2. 性能与精度的权衡** - **分级存储**: - 高频知识用GPU加速的`Faiss-IVF_PQ`索引,长尾数据用内存友好的`HNSW`索引。 - **量化部署**: - 微调后模型用`bitsandbytes`进行8-bit量化,推理速度提升3倍,精度损失<2%。 #### **3. 持续学习管道** ```plaintext 新数据 → [去重清洗] → [增量嵌入] → 向量DB ↓ [定期采样] → [微调模型] → 评估 → 模型更新 ``` --- ### **四、典型应用案例** #### **医疗知识库场景** - **嵌入阶段**: - 用`PubMedBERT`初始化,处理100万篇医学论文摘要。 - **微调阶段**: - 在MIMIC-III临床笔记数据集上微调,优化疾病-症状关联表示。 - **检索效果**: - 微调后模型在“胸痛鉴别诊断”查询中,检索准确率从68%提升至89%。 --- ### **五、工具链推荐** | 环节 | 工具 | |--|----------------------------------------------------------------------| | 分布式嵌入 | Ray、Apache Spark MLlib | | 向量数据库 | Milvus(开源)、Pinecone(云端托管) | | 微调框架 | SentenceTransformers、Deepspeed(多GPU优化) | | 评估监控 | Weights & Biases(训练追踪)、Elasticsearch(检索日志分析) | -- 通过这种**异步并行+渐进式更新**的设计,既能快速落地基础检索能力,又能持续通过领域数据优化效果,最终实现精准且高效的专业知识服务。
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