output/test_knn_3/KNN.py

import json
import numpy as np
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from tqdm import tqdm

# 定义三元组检索系统类
class TripleRetrievalSystem:
    def __init__(self, model_name='bert-base-uncased'):
        # 初始化BERT分词器和模型（使用预训练的BERT基础模型）
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        # 初始化训练数据存储结构
        self.train_embeddings = []
        self.train_texts = []

    def _generate_embeddings(self, text):
        """生成上下文敏感的token嵌入"""
        # 对输入文本进行分词和编码（自动截断到512个token）
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, max_length=4096)
        # 获取BERT模型的隐藏层输出（最后一层）
        outputs = self.model(**inputs)
        # 将输出转换为numpy数组并去除批次维度
        return outputs.last_hidden_state.detach().numpy()[0]

    def load_train_data(self, train_path):
        """预处理并存储训练数据嵌入"""
        with open(train_path, encoding='utf-8') as f:
            train_data = json.load(f)

        print("Processing training data...")
        # 仅处理500-1000索引的数据（演示用切片操作）
        train_data = train_data[500:1000]

        # 使用进度条遍历训练数据
        for item in tqdm(train_data):
            text = item['text']
            # 生成文本的token级嵌入
            embeddings = self._generate_embeddings(text)
            # 平均池化操作（将token向量平均为文本向量）
            self.train_embeddings.append(embeddings.mean(axis=0))
            self.train_texts.append(text)

        # 转换为numpy数组提升计算效率
        self.train_embeddings = np.array(self.train_embeddings)
        # 构建k-NN模型（使用余弦相似度，k=1）
        self.nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1, metric='cosine').fit(self.train_embeddings)

    def retrieve_similar(self, test_path, output_path):
        """处理测试数据并查找相似训练样本"""
        with open(test_path, encoding='utf-8') as f:
            test_data = json.load(f)

        results = []
        print("Processing test data...")
        # 遍历测试数据并生成结果
        for item in tqdm(test_data):
            test_text = item['text']
            # 生成测试文本的嵌入向量
            test_embed = self._generate_embeddings(test_text).mean(axis=0)

            # 查找最近邻（返回距离和索引）
            distances, indices = self.nbrs.kneighbors([test_embed])
            # 收集相关训练文本
            relevant = [self.train_texts[i] for i in indices[0]]

            results.append({
                "test_text": test_text,
                "relevant_train_texts": relevant
            })

        # 保存JSON结果（确保中文字符正常显示）
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    system = TripleRetrievalSystem()
    system.load_train_data('./data/train_triples.json')

    # 处理测试数据并输出结果
    system.retrieve_similar(
        './data/test_triples.json',
        './data/output_results.json'
    )