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掌握文本标签：使用LangChain轻松进行文本分类

在现代信息社会中，对海量文本进行有效的标签化是至关重要的。无论是情感分析，语言检测，还是风格识别，文本标签化都提供了对文本内容的更深层次理解。本文将介绍如何利用LangChain中的OpenAI工具实现文本分类，并提供详细的代码示例。

主要内容

标签化的基本组件

文本标签化涉及几个重要的组件：

函数(Function)：定义模型如何对文档进行标签化。
模式(Schema)：定义我们希望如何对文档进行标签化。

使用LangChain进行快速标签化

为了快速入门，我们可以使用LangChain中的with_structured_output方法。以下是一个简单的示例，展示了如何使用OpenAI模型进行文本标签化。

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义标签提取所需的Prompt
tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """
Extract the desired information from the following passage.

Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.

Passage:
{input}
"""
)

# 定义我们的标签分类模式
class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(description="The sentiment of the text")
    aggressiveness: int = Field(
        description="How aggressive the text is on a scale from 1 to 10"
    )
    language: str = Field(description="The language the text is written in")

# LLM 初始化，使用GPT-3.5模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0125").with_structured_output(
    Classification
)

tagging_chain = tagging_prompt | llm

# 输入文本进行标签化
inp = "Estoy increiblemente contento de haberte conocido! Creo que seremos muy buenos amigos!"
result = tagging_chain.invoke({"input": inp})
print(result)

# 使用API代理服务提高访问稳定性

该代码展示了如何通过定义一个简单的宏，将输入文本有效地分类成情感、攻击性和语言。这种方法对于快速处理文本，非常简便且高效。

更精细的控制

为了更细致地控制输出结果，我们可以通过定义更详细的Pydantic模式来指定每个属性的可能取值。

class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(..., enum=["happy", "neutral", "sad"])
    aggressiveness: int = Field(
        ..., description="describes how aggressive the statement is", enum=[1, 2, 3, 4, 5]
    )
    language: str = Field(
        ..., enum=["spanish", "english", "french", "german", "italian"]
    )

# 重定义Prompt与模型结合
tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """
Extract the desired information from the following passage.

Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.

Passage:
{input}
"""
)

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0125").with_structured_output(
    Classification
)

chain = tagging_prompt | llm

# 验证新的分类
inp = "Estoy muy enojado con vos! Te voy a dar tu merecido!"
new_result = chain.invoke({"input": inp})
print(new_result)

通过这种方式，我们可以确保标签化的结果在预期的范围内，这对数据一致性和分析准确性都至关重要。

常见问题和解决方案

跨地区网络访问问题：使用API时，可能会由于网络限制导致访问不稳定。建议使用API代理服务，如API Proxy，以提高访问的稳定性。
模型输出不一致：当模型输出的结果不符合预期时，检查模式定义是否准确，并适当调整温度参数以提高输出一致性。

总结和进一步学习资源

本文详细介绍了如何使用LangChain结合OpenAI工具进行文本标签化。通过定义标签模式和使用结构化输出，我们可以高效地处理多语言文本，并提供更精细的控制。

若想进一步了解LangChain和OpenAI在文本处理中更高级的功能，建议访问以下资源：

参考资料

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