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"""标记形态增广（仅训练用）。
背景：生产文本里的结构性标记有多种写法——全角方括号 ［引用］（训练数据原始形态）、
【引用】、[quoted]、<quoted>…</quoted>。模型若只在单一形态上训练，换写法会产生 OOD 漂移。
做法：训练时以概率 p 把 ［中文名］ 随机改写成其它形态，让模型对"标记怎么写"不敏感，
从而**推理端不需要任何归一化预处理**。实测（827 条干净 holdout，v2b 模型）：
6 种形态下 acc 99.64~99.76%、广告召回 99.12~99.56%，未归一化即可直接用。
"""
import random
import re
# 规范中文标记 → 英文别名（增广时用来生成 xml/半角写法）
EN_NAME = {
"引用": "quoted", "图片": "image", "贴纸": "sticker", "转发自": "forwarded_from",
"预览": "preview", "隐藏链接": "hidden_link", "按钮": "button", "文件": "file",
"联系人卡片": "contact_card", "访客bot": "guest_bot", "音频": "audio",
"故事": "story", "清单": "list", "经由": "via", "入群资料检查": "join_check",
"前置号复核": "prewarm_check", "富消息": "rich_message", "视频": "video",
"投票": "poll", "地点": "location",
}
STYLES = ("xml_en", "bracket_half", "lenticular")
_FLAG = re.compile(r"［([^］\n]{1,16})］")
def augment_markers(text: str, rng: random.Random, p: float = 0.5) -> str:
"""以概率 p 把规范标记 ［中文名］ 改写成 xml / 半角 / 方头形态之一。"""
if not text or "［" not in text or rng.random() >= p:
return text
style = rng.choice(STYLES)
def repl(m: re.Match) -> str:
canon = m.group(1)
en = EN_NAME.get(canon)
if style == "xml_en":
return f"<{en}>" if en else m.group(0)
if style == "bracket_half":
return f"[{en or canon}]"
return f"【{canon}】"
return _FLAG.sub(repl, text)
if __name__ == "__main__":
for p in (0.0, 1.0):
for style_seed in range(3):
rng = random.Random(style_seed)
rng.random = lambda: 0.0 # 强制触发，便于观察
print(f"p={p} ->", augment_markers(
"领388\n［引用］广告内容\n［图片］二维码", random.Random(style_seed), p))
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