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单问题生成多回答以及生成综述代码更新
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czl
parent
94b95a5d61
commit
9cc76578ec
168
file_paper_analysis_improve.py
Normal file
168
file_paper_analysis_improve.py
Normal file
@ -0,0 +1,168 @@
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
import pandas as pd # 用于将结果保存到Excel
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||||
from zhipuai import ZhipuAI # 假设你已经安装并配置好ZhipuAI
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||||
|
||||
# 定义保存结果到Excel的函数
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||||
def append_to_excel(results, output_file, column_names):
|
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df = pd.DataFrame(results, columns=column_names)
|
||||
if os.path.exists(output_file):
|
||||
# 如果文件已存在，则追加数据
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||||
existing_df = pd.read_excel(output_file)
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||||
df = pd.concat([existing_df, df], ignore_index=True)
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||||
df.to_excel(output_file, index=False)
|
||||
print(f"结果已保存到 {output_file}")
|
||||
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# 使用ZhipuAI API生成需要的信息
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||||
def process_file(api_key, file_path, message, question_types):
|
||||
# 初始化ZhipuAI客户端
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||||
client = ZhipuAI(api_key=api_key)
|
||||
try:
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||||
with open(file_path, 'rb') as uploaded_file:
|
||||
file_object = client.files.create(file=uploaded_file, purpose="file-extract")
|
||||
file_content = json.loads(client.files.content(file_id=file_object.id).content)["content"]
|
||||
client.files.delete(file_id=file_object.id)
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||||
# 存储每个message的结果
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results = {}
|
||||
# 使用统一的message模板
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||||
message_content = message.format(file_content=file_content)
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||||
response = client.chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4-long",
|
||||
temperature=0.0,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": message_content}],
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max_tokens=4095 # 限制最大生成长度
|
||||
)
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||||
# 获取的初始回答
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answer = response.choices[0].message.content.strip()
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answer_sections = answer.split("\n\n") # 以双换行分段
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||||
# 将每个问题的答案对应存储到results字典中
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for i, question in enumerate(question_types[1:]): # 跳过"文件名"这一列
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if i < len(answer_sections):
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||||
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||||
# 去掉所有*号，清理标记
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||||
cleaned_answer = answer_sections[i].replace("*", "")
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||||
# 去掉类似 "第x个问题:" 或 "第x个问题：" 的标记，x是中文数字
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||||
cleaned_answer = re.sub(r"\s*第\s*(?:[一二三四五六七八九]+(?:十[一二三四五六七八九]*)?|[二三四五六七八九十百]+)\s*个\s*问题\s*[:：]", "", cleaned_answer)
|
||||
# 去掉类似 **动机**：的**标记
|
||||
cleaned_answer = re.sub(r"\*\*[^*]+\*\*：", "", cleaned_answer)
|
||||
# 去除每一行最前面的空格
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||||
cleaned_answer = "\n".join(line.lstrip() for line in cleaned_answer.splitlines())
|
||||
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||||
results[question] = cleaned_answer.strip() # 提取每个问题的答案
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||||
|
||||
else:
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||||
results[question] = "未找到对应答案" # 如果没有足够的段落，填充默认值
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||||
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||||
return results
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||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {e}")
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||||
return {}
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||||
|
||||
|
||||
def main(api_key, file_path_or_folder, output_excel,output_question):
|
||||
print("===========================开始处理文件===========================")
|
||||
|
||||
directory = os.path.dirname(output_question)
|
||||
if not os.path.exists(directory):
|
||||
os.makedirs(directory)
|
||||
print(f"目录 {directory} 已创建")
|
||||
|
||||
# 定义每个问题的类型，作为Excel中的列标题
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||||
question_types = [
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||||
"文件名",
|
||||
"撰写摘要",
|
||||
"摘要",
|
||||
"作者",
|
||||
"会议/期刊",
|
||||
"主要解决的问题",
|
||||
"提出的方法",
|
||||
"所使用数据集",
|
||||
"评估方法的指标",
|
||||
"实验的表现",
|
||||
"论文所做的工作",
|
||||
]
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||||
|
||||
# 检查或创建 Excel 文件
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||||
if not os.path.exists(output_excel):
|
||||
# 如果文件不存在，则创建并写入标题行
|
||||
pd.DataFrame(columns=question_types).to_excel(output_excel, index=False)
|
||||
|
||||
# 获取绝对路径
|
||||
file_path_or_folder = os.path.abspath(file_path_or_folder)
|
||||
output_question = os.path.abspath(output_question)
|
||||
|
||||
message = """
|
||||
你是人工智能领域的专家，以下内容是一篇论文：\n\n{file_content}\n\n请以这篇论文的内容为依据和回答的背景知识，逐条回复以下问题。请确保每个问题的回答独立分段，每个问题之间不留空行，并按顺序提供。
|
||||
**第一个问题**：请对论文的内容进行摘要总结，包含研究背景与问题、研究目的、方法、主要结果和结论，字数要求在150-300字之间，使用论文中的术语和概念。
|
||||
**第二个问题**：请提取论文的摘要原文，摘要一般在Abstract之后，Introduction之前。
|
||||
**第三个问题**：请列出论文的全部作者，按照以下格式：\n```\n作者1, 作者2, 作者3\n```。
|
||||
**第四个问题**：请直接告诉我这篇论文发表在哪个会议或期刊，请不要推理或提供额外信息。
|
||||
**第五个问题**：请详细描述这篇论文主要解决的核心问题，并用简洁的语言概述。
|
||||
**第六个问题**：请告诉我这篇论文提出了哪些方法，请用最简洁的方式概括每个方法的核心思路。
|
||||
**第七个问题**：请告诉我这篇论文所使用的数据集，包括数据集的名称和来源。
|
||||
**第八个问题**：请列举这篇论文评估方法的所有指标，并简要说明这些指标的作用。
|
||||
**第九个问题**：请总结这篇论文实验的表现，包含具体的数值表现和实验结论。
|
||||
**第十个问题**：请清晰地描述论文所作的工作，分别列举出动机和贡献点以及主要创新之处。
|
||||
"""
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||||
|
||||
# 用于生成综述所需的论文信息
|
||||
summary_question=""
|
||||
|
||||
# 处理单个文件
|
||||
if os.path.isfile(file_path_or_folder):
|
||||
if file_path_or_folder.lower().endswith(".pdf"): # 确保只处理PDF文件
|
||||
|
||||
file_path = file_path_or_folder
|
||||
print(f"正在处理文件: {os.path.basename(file_path)}")
|
||||
try:
|
||||
analysis_results = process_file(api_key, file_path, message,question_types)
|
||||
if analysis_results:
|
||||
result = {"文件名": os.path.basename(file_path)}
|
||||
result.update(analysis_results) # 将每个问题的分析结果加入字典
|
||||
append_to_excel([result], output_excel, question_types)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {e}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"文件 {os.path.basename(file_path_or_folder)} 不是PDF文件，跳过处理")
|
||||
summary_question = "只有一个文件，无法进行比较" # 用于生成综述
|
||||
# 将结果保存到txt文件
|
||||
with open(output_question, 'w', encoding='utf-8') as file:
|
||||
file.write(message)
|
||||
print(f"结果已保存到 {output_question}")
|
||||
return summary_question
|
||||
|
||||
# 处理文件夹
|
||||
elif os.path.isdir(file_path_or_folder):
|
||||
# 遍历源文件夹中的所有文件
|
||||
for root, dirs, files in os.walk(file_path_or_folder):
|
||||
for i, filename in enumerate(files):
|
||||
if filename.lower().endswith(".pdf"): # 确保只处理PDF文件
|
||||
file_path = os.path.join(root, filename)
|
||||
print(f"正在处理文件: {filename}")
|
||||
try:
|
||||
analysis_results = process_file(api_key, file_path, message,question_types)
|
||||
if analysis_results:
|
||||
summary_question+=f"第{i+1}篇论文：{analysis_results}\n\n" # 用于生成综述
|
||||
result = {"文件名": filename}
|
||||
result.update(analysis_results) # 将每个问题的分析结果加入字典
|
||||
append_to_excel([result], output_excel, question_types)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"处理文件 {filename} 时出错: {e}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"文件 {os.path.basename(file_path_or_folder)} 不是PDF文件，跳过处理")
|
||||
# 将结果保存到txt文件
|
||||
with open(output_question, 'w', encoding='utf-8') as file:
|
||||
file.write(message)
|
||||
print(f"结果已保存到 {output_question}")
|
||||
|
||||
print("===========================处理完成===========================")
|
||||
return summary_question
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
|
||||
# API Key, 待解析文件路径, 输出结果文件路径（excel）,输出问题路径（txt）
|
||||
main("", "", "","")
|
||||
@ -1,42 +1,11 @@
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import time
|
||||
import pandas as pd # 用于将结果保存到Excel
|
||||
from zhipuai import ZhipuAI # 假设你已经安装并配置好ZhipuAI
|
||||
# file-name:print_name.py
|
||||
import argparse
|
||||
import dotenv
|
||||
|
||||
def get_parser():
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||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="Demo of argparse")
|
||||
parser.add_argument('--path', default='Great')
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||||
|
||||
return parser
|
||||
|
||||
def process_file(api_key, file_path, messages):
|
||||
# 初始化ZhipuAI客户端
|
||||
client = ZhipuAI(api_key=api_key)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with open(file_path, 'rb') as uploaded_file:
|
||||
file_object = client.files.create(file=uploaded_file, purpose="file-extract")
|
||||
file_content = json.loads(client.files.content(file_id=file_object.id).content)["content"]
|
||||
client.files.delete(file_id=file_object.id)
|
||||
for i, message_template in enumerate(messages):
|
||||
message_content = message_template.format(file_content=file_content)
|
||||
response = client.chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4-long",
|
||||
temperature=0.0,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": message_content}],
|
||||
max_tokens=4095 # 限制最大生成长度
|
||||
)
|
||||
answer = response.choices[0].message.content
|
||||
# print(answer)
|
||||
return answer # 返回每个分析结果
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {e}")
|
||||
return {}
|
||||
import file_paper_analysis_improve
|
||||
|
||||
# 使用ZhipuAI API生成综述
|
||||
def generate_summary_from_files(api_key, file_content):
|
||||
client = ZhipuAI(api_key=api_key)
|
||||
try:
|
||||
@ -52,56 +21,51 @@ def generate_summary_from_files(api_key, file_content):
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"文件比较出错时出错: {e}")
|
||||
return {}
|
||||
def main(api_key, file_path_or_folder):
|
||||
print("===========================开始处理文件===========================")
|
||||
|
||||
def main(api_key, file_path_or_folder,output_analysis_excel,output_analysis_question,output_summary_question,output_summary_result):
|
||||
print("===========================开始处理综述部分===========================")
|
||||
|
||||
directory = os.path.dirname(output_summary_question)
|
||||
if not os.path.exists(directory):
|
||||
os.makedirs(directory)
|
||||
print(f"目录 {directory} 已创建")
|
||||
|
||||
directory = os.path.dirname(output_summary_result)
|
||||
if not os.path.exists(directory):
|
||||
os.makedirs(directory)
|
||||
print(f"目录 {directory} 已创建")
|
||||
|
||||
# 获取绝对路径
|
||||
file_path_or_folder = os.path.abspath(file_path_or_folder)
|
||||
output_summary_question = os.path.abspath(output_summary_question)
|
||||
output_summary_result = os.path.abspath(output_summary_result)
|
||||
|
||||
# 对应的 message_content，分析每篇论文
|
||||
messages = [
|
||||
"""
|
||||
你是人工智能领域的专家，以下内容是一篇论文：\n\n{file_content}\n\n请以这篇论文的内容为依据和回答的背景知识，逐条回复以下问题。请确保每个问题的回答独立分段，并按顺序提供。
|
||||
**第一个问题**：请对论文的内容进行摘要总结，包含研究背景与问题、研究目的、方法、主要结果和结论，字数要求在150-300字之间，使用论文中的术语和概念。
|
||||
**第二个问题**：请提取论文的摘要原文，摘要一般在Abstract之后，Introduction之前。
|
||||
**第三个问题**：请列出论文的全部作者，按照以下格式：\n```\n作者1, 作者2, 作者3\n```。
|
||||
**第四个问题**：请直接告诉我这篇论文发表在哪个会议或期刊，请不要推理或提供额外信息。
|
||||
**第五个问题**：请详细描述这篇论文主要解决的核心问题，并用简洁的语言概述。
|
||||
**第六个问题**：请告诉我这篇论文提出了哪些方法，请用最简洁的方式概括每个方法的核心思路。
|
||||
**第七个问题**：请告诉我这篇论文所使用的数据集，包括数据集的名称和来源。
|
||||
**第八个问题**：请列举这篇论文评估方法的所有指标，并简要说明这些指标的作用。
|
||||
**第九个问题**：请总结这篇论文实验的表现，包含具体的数值表现和实验结论。
|
||||
**第十个问题**：请清晰地描述论文所作的工作，分别列举出动机和贡献点以及主要创新之处。
|
||||
"""
|
||||
]
|
||||
summary_question = "你是人工智能领域的专家,以下是对多篇论文的信息提取与内容总结：\n\n" # 用于生成综述
|
||||
|
||||
summary_question = "你是人工智能领域的专家,以下是对多篇论文的信息提取与内容总结：" # 用于生成综述
|
||||
# 遍历源文件夹中的所有文件
|
||||
for root, dirs, files in os.walk(file_path_or_folder):
|
||||
for i, filename in enumerate(files):
|
||||
if filename.lower().endswith(".pdf"): # 确保只处理PDF文件
|
||||
file_path = os.path.join(root, filename)
|
||||
print(f"正在处理文件: {filename}")
|
||||
try:
|
||||
analysis_results = process_file(api_key, file_path, messages)
|
||||
if analysis_results:
|
||||
summary_question+=f"第{i+1}篇论文：{analysis_results}\n\n"
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"处理文件 {filename} 时出错: {e}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"文件 {os.path.basename(file_path_or_folder)} 不是PDF文件，跳过处理")
|
||||
# 多篇文献的信息分析结果
|
||||
analysis_result = file_paper_analysis_improve.main(api_key, file_path_or_folder, output_analysis_excel, output_analysis_question)
|
||||
if analysis_result == "只有一个文件，无法进行比较":
|
||||
print("注意：只有一个文件，无法进行比较，你应该上次包含多篇论文的文件夹而不是文件")
|
||||
return
|
||||
summary_question += analysis_result
|
||||
|
||||
summary_question+="请你根据以上不同论文及其内容，对这些论文生成一个综述，比较每篇论文提出方法的优劣，包括采用相同指标相同数据集所进行的实验结果的比较，讨论各方法的实际表现；最后，总结每篇论文的研究动机和贡献点，比较各论文在创新和实用性方面的不同之处，概括下这些研究在该领域中的地位和影响。"
|
||||
# 生成综述
|
||||
summary_result = generate_summary_from_files(api_key,summary_question)
|
||||
print(summary_result)
|
||||
print("===========================处理完成===========================")
|
||||
summary_question+="请你根据以上不同论文及其内容，对这些论文生成一个综述，比较每篇论文提出方法的优劣，包括采用相同指标相同数据集所进行的实验结果的比较，讨论各方法的实际表现；最后，总结每篇论文的研究动机和贡献点，比较各论文在创新和实用性方面的不同之处，概括下这些研究在该领域中的地位和影响。"
|
||||
# 生成综述
|
||||
summary_result = generate_summary_from_files(api_key,summary_question)
|
||||
# 将问题保存到txt文件
|
||||
|
||||
with open(output_summary_question, 'w', encoding='utf-8') as file:
|
||||
file.write(summary_question)
|
||||
print(f"生成综述的问题已保存到 {output_summary_question}")
|
||||
|
||||
# 将结果保存到txt文件
|
||||
with open(output_summary_result, 'w', encoding='utf-8') as file:
|
||||
file.write(summary_result)
|
||||
print(f"生成的综述结果已保存到 {output_summary_result}")
|
||||
|
||||
print("===========================综述部分处理完成===========================")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
dotenv.load_dotenv()
|
||||
parser = get_parser()
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
path = args.path
|
||||
|
||||
# API Key, 待解析文件路径, 输出文件路径
|
||||
main(os.environ.get("API_Key"), path)
|
||||
# API Key, 待解析文件路径, 输出结果文件路径（excel）,输出问题路径（txt）,输出综述问题路径（txt）,输出综述结果路径（txt）
|
||||
main("", "","","","","")
|
||||
|
||||
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