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wyyyz1937365497/extract-dialogue

 
 

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Extract Dialogue

本仓库只为huanhuan-chat泛化版的一部分内容(文本对话抽取),欢迎大家给huanhuan-chat仓库star!本仓库的最大贡献就是为泛化的Character AI提供了从小说中建立数据集的功能。

huanhuan-chat: https://github.com/KMnO4-zx/huanhuan-chat.git

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repohttps://github.com/KMnO4-zx/extract-dialogue.git

本项目利用chatgpt从小说中提取对话集,提取的样本中包括roledialogue,比如以下的形式:

{
    "role": "艾伦",
    "dialogue": "不,不要提,这真是太倒霉了!我从楼梯上摔了下去,出现了较为严重的骨裂,只能打石膏做固定。"
}
{
    "role": "克莱恩",
    "dialogue": "真是不够走运啊。"
}

QuickStart

  • 克隆仓库并切换目录:git clone https://github.com/KMnO4-zx/extract-dialogue.git cd extract-dialogue

  • 安装依赖:pip install -r requirements.txt

  • 在当前目录创建.env文件,并填入DEEPSEEK_API

  • 把你要提取的小说或文本,放到当前目录,在example.py中修改path

  • 强烈建议您结合要提取的小说修改schema.py中的schema示例。在下面的部分中有详细介绍schema

  • 运行example.pypython example.py

结果如下所示:

{"role": "克莱恩", "dialogue": "在帮警察们调查那起连环杀人案,虽然不一定能有收获,但赏金足够诱人,而且,和警察部门建立良好的关系对我们私家侦探来说非常重要。"}
{"role": "塔利姆", "dialogue": "这果然是大侦探忙碌的事情。"}
{"role": "塔利姆", "dialogue": "莫里亚蒂先生,我能请教一个问题吗?"}
{"role": "克莱恩", "dialogue": "这单免费,还有,叫我夏洛克就行了。"}
{"role": "塔利姆", "dialogue": "我有个朋友,爱上了不该爱的人,这种情况该怎么处理?"}
{"role": "塔利姆", "dialogue": "莫里亚蒂先生,我能请教一个问题吗?"}
{"role": "克莱恩", "dialogue": "这单免费,还有,叫我夏洛克就行了。"}
{"role": "塔利姆", "dialogue": "我有个朋友,爱上了不该爱的人,这种情况该怎么处理?"}
{"role": "克莱恩", "dialogue": "我唯一的建议是,不要犯法。"}
{"role": "克莱恩", "dialogue": "首先,我们要弄清楚‘不该’是源于什么?双方的家庭之间有仇恨关系?"}
{"role": "塔利姆", "dialogue": "不,这不是《罗密欧与朱丽叶》的故事!"}

Introduction

from extract import system_prompt
from schema import novel_schema
from LLM import DeepseekChat
from utils import ReadFiles
from tqdm import tqdm
import json

file_path = './data/test.txt'
docs = ReadFiles(file_path).get_content(max_token_len=500, cover_content=0)

sys_prompt = system_prompt(novel_schema)

model = DeepseekChat()

file_name = file_path.split('/')[-1].split('.')[0]

for i in tqdm(range(len(docs))):
    response = model.chat(sys_prompt, docs[i])
    try:
        response = json.loads(response)
        for item in response:
            with open(f'{file_name}.jsonl', 'a', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(item, f, ensure_ascii=False)
                f.write('\n')
    except Exception as e:
        print(e)

参考

【1】https://eyurtsev.github.io/kor/index.html#

【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/646948797

About

从小说中提取对话数据集

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Languages

  • Jupyter Notebook 79.2%
  • Python 20.8%