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language:
  - zh
  - en
license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base
tags:
  - text-classification
  - bbs
  - new-word-discovery
  - qwen
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# BBS-NewWordFind

基于 Qwen3.5-0.8B-Base 微调的中文论坛新词发现分类模型。用于判定语境中的候选词是否具备独立、稳定的语义，过滤残片（Fragment）、乱码（Garbled）与高频虚词（Too Common）。

## 架构说明

本模型采用定制化的特征池化策略与损失函数：

- **特征提取**：截取基座模型 Layer 19 的输出，对全句非填充（Non-pad）Token 执行 Global Sentence Mean Pooling。
- **损失函数**：引入 Focal Loss (gamma=2.0) 处理类别不平衡与困难噪声样本（Hard Example Re-weighting）。
- **分类网络**：对 1024 维度的全局特征进行 LayerNorm -> Linear -> SiLU -> Dropout -> Linear 降维处理，输出二分类概率。

## 性能指标

测试集指标：

- F1-Score: 0.8532
- Accuracy: 89.50%
- Precision: 82.63%
- Recall: 88.19%

## 使用方式

推荐使用 `uv` 进行依赖管理与执行。

### 1. 环境准备

```bash
uv venv
source .venv/bin/activate
uv add torch transformers huggingface_hub loguru tqdm scikit-learn accelerate
```

### 2. 执行推理

下载仓库内的 `inference.py` 脚本，执行批量推理：

```bash
uv run inference.py --input data.json
```

脚本默认指向本仓库拉取权重（包含定制的 `classifier_head.pt`），并在当前目录输出 `accepted_words.json` 与 `rejected_words.json`。

### 3. 数据格式参考 (`data.json`)

输入必须包含候选词及其关联语境列表：

```json
{
  "io_uring": {
    "contexts": [
      "Linux 6.12 对 io_uring 做了深度优化。",
      "推荐使用 io_uring 替代传统的 epoll。"
    ]
  }
}
```