生成文字里，这个内容摘要偏差太大了，存在较大错漏，怎么调整？即没有一句话总结内容，又将提问也加进了摘要里 内容摘要 用中文一句话总结内容，字内论文卡在文献综述部分怎么办试试先做 用中文一句话总结内容，字内这个智能眼镜能实时翻译外语对还能叠 用中文一句话总结内容，字内听说雨衣甘蓝要浊水去草酸冷榨橙汁反 以下是核心代码 def batch_processor(config): """批量处理核心""" setup_logging() # 初始化模型 asr_engine = AutoModel(model="paraformer-zh") llm_engine = LLMWrapper(config["LLM_Config"]["model_path"]) # 准备文件列表 input_dir = Path(config["DEFAULT"]["input_dir"]) output_file = Path(config["DEFAULT"]["output_dir"]) / "results.csv" output_file.parent.mkdir(exist_ok=True) file_list = [ f for f in input_dir.iterdir() if f.suffix.lower() in ('.wav', '.WAV') ] # 处理配置 max_workers = int(config["LLM_Config"].get("max_workers", 1)) chunk_size = 20 # 每批处理文件数 results = [] for i in range(0, len(file_list), chunk_size): batch = file_list[i:i + chunk_size] with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor: futures = [ executor.submit(process_file, f, asr_engine, llm_engine) for f in batch ] for future in as_completed(futures): result = future.result() results.append(result) logging.info(f"处理完成: {result['文件名']} (状态: {result['处理状态']})") # 分批保存结果 pd.DataFrame(results).to_csv(output_file, index=False, mode='a', header=not output_file.exists()) results.clear() # 清空内存 logging.info("全部文件处理完成")

<think>好的，我现在需要解决用户提出的关于内容摘要偏差过大的问题。首先，我得仔细分析用户提供的现有摘要和代码示例，找出问题所在。用户提到摘要没有一句话总结内容，反而把提问也加了进去，这可能是因为生成摘要的模型没有正确提取关键信息，或者处理逻辑有误。 首先，看看现有的内容摘要部分。用户给出的例子中有三个条目，每个看起来都是将问题本身作为摘要的一部分，而没有正确总结内容。例如，“用中文一句话总结内容，字内论文卡在文献综述部分怎么办试试先做”这样的摘要，明显包含了问题本身，而没有给出实际的总结。这说明生成摘要的模块可能在处理输入时没有正确区分问题和内容，导致将问题文本也纳入了摘要中。 接下来，我需要检查相关的代码逻辑。用户提供的核心代码是`batch_processor`函数，它处理音频文件，进行语音识别（ASR）和大型语言模型（LLM）处理。看起来这个函数主要是处理音频文件，将结果保存到CSV中。但用户的问题是关于生成文字内容摘要的偏差，因此需要关注LLM处理的部分，特别是生成摘要的环节。 在代码中，`process_file`函数被提交给线程池执行，每个文件处理后会得到结果，并记录日志。但代码中没有直接展示摘要生成的具体实现，比如如何调用LLM生成摘要，如何处理输入文本。可能的错误点在于，生成摘要时模型接收的输入可能包含了问题提示，导致模型将问题和内容混合处理。 可能的调整方向包括： 1. **输入预处理**：确保生成摘要的模型接收的输入是纯内容文本，而不包含问题提示或其他无关信息。例如，在调用LLM之前，需要从输入中提取出需要总结的内容部分，去除前面的提示语。 2. **提示工程**：调整LLM的提示词（prompt），明确要求模型生成一句话的内容摘要，并且避免包含问题本身。例如，将提示词改为“请用中文一句话总结以下内容：”，后面紧跟需要总结的文本。 3. **输出后处理**：在获取LLM生成的摘要后，进行检查和清洗，去除可能残留的问题文本或无关信息。例如，使用正则表达式匹配并删除提示语部分。 4. **模型微调**：如果问题持续存在，可能需要针对摘要任务对模型进行微调，使其更好地遵循生成纯摘要的指令。 5. **日志和调试**：增加日志输出，记录生成摘要时的输入和输出，便于调试和验证是否正确处理了内容。 另外，查看用户提供的示例摘要，比如“用中文一句话总结内容，字内这个智能眼镜能实时翻译外语对还能叠”，这里明显将用户的问题“用中文一句话总结内容，字内”和内容混合在一起。说明在输入到LLM时，问题提示和内容没有被正确分隔，导致模型将整个字符串作为输入，生成了包含提示的摘要。 因此，解决步骤可能包括： - 在调用LLM生成摘要前，将问题提示和内容部分明确分开，只将内容部分传递给模型。 - 确保提示词清晰明确，例如：“以下是需要总结的内容：[内容]。请用中文生成一句话摘要，不要包含问题提示。” - 在代码中，检查`process_file`函数内部如何处理音频转写的文本，以及如何构造LLM的输入。可能需要修改这部分代码，正确提取纯内容文本，并构造合适的提示词。 例如，假设在`process_file`函数中，音频被转写为文本后，原始文本可能包含问题提示和内容。例如用户的问题可能是“请总结以下内容：智能眼镜能实时翻译外语”，而转写后的文本可能包含整个问题。这时需要从转写文本中提取出“智能眼镜能实时翻译外语”这部分内容，去除前面的提示，再传递给LLM生成摘要。 如果无法在转写阶段分离提示和内容，可能需要在生成摘要时，使用更精确的文本分割方法，例如查找特定的分隔符或关键词，将内容部分提取出来。或者，在LLM的提示词中明确指示模型只总结内容部分，忽略问题提示。 此外，检查LLM的配置参数，如`max_length`、`temperature`等，确保生成结果简洁且准确。较高的temperature可能导致生成内容随机性增加，从而偏离要求。 最后，进行测试验证。修改代码后，用示例输入测试，确保生成的摘要符合要求，仅包含内容的一句话总结，不混杂问题提示。</think>针对内容摘要生成偏差问题，建议从以下五方面调整代码逻辑： $$处理流程 = \begin{cases} 输入预处理 & \text{剥离问题提示} \\ 提示词优化 & \text{添加明确指令} \\ 输出清洗 & \text{正则过滤冗余} \\ 模型控制 & \text{调整temperature=0.3} \\ 验证机制 & \text{添加摘要格式校验} \end{cases}$$ **核心代码修改建议**： ```python def process_file(file_path, asr, llm): # 语音识别获取原始文本 raw_text = asr.transcribe(file_path) # 新增：输入清洗模块 cleaned_text = re.sub(r'^用中文.*?内容[，：]\s*', '', raw_text) # 移除问题提示 # 新增：结构化提示模板 PROMPT = f"请严格按以下要求执行：用中文生成20字内的一句话摘要，仅包含核心内容。需要总结的文本：{cleaned_text}" # 调用LLM时增加生成参数控制 summary = llm.generate( prompt=PROMPT, max_length=30, temperature=0.3, repetition_penalty=1.2 ) # 新增：输出清洗校验 final_summary = re.sub(r[^\u4e00-\u9fa5]。,，]', '', summary)[:20] #