Llama3 News Analysis

🚀 Llama3新聞分析模型

本倉庫包含一個用於分析給定新聞正文並執行以下任務的模型：

• 新聞摘要：將新聞文章的主要內容概括為1 - 3行。
• 情感分析：評估文章內容的情感傾向，分為積極、消極或中立。
• 股票代碼識別：根據提及的公司名稱提取相關股票代碼。
• 廣告檢測：判斷正文是否為廣告。

🚀 快速開始

安裝指南

首先，設置環境：

pip install torch transformers

使用示例

基礎用法

以下是使用該模型分析新聞文章的示例代碼：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加載模型和分詞器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('irene93/Llama3-news-analysis')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('irene93/Llama3-news-analysis')
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

device = "cuda:0"

user_content = """韓華航空航天將與‘米萊姆機器人公司’攜手開展全球頂級無人車輛的研發工作。 
韓華航空航天於19日宣佈，與歐洲最大的無人車輛（UGV）企業米萊姆機器人公司在‘IDEX 2025’上籤署了諒解備忘錄，雙方將擴大戰略合作，共同開發最新履帶式UGV——T - RCV（Tracked - Robotic Combat Vehicle），並開拓全球市場。
愛沙尼亞的‘米萊姆機器人公司’向包括美國、英國、法國等北約（NATO）8個國家在內的共計16個國家供應履帶式UGV，在引領全球UGV標準化方面擁有世界頂級技術。 

韓華航空航天憑藉輪式UGV‘阿瑞斯麥斯’成功通過美軍海外比較性能試驗（FCT），並自主研發了下一代UGV‘格倫特（GRUNT）’等，其技術實力在全球市場得到認可，今年即將參與韓國陸軍多用途無人車輛採購項目的供應商評選。
韓華航空航天方面表示：“雙方將基於合作，為國內外客戶提供應對快速變化的現代戰鬥環境的新方案。”
米萊姆機器人公司方面也表示：“雙方將憑藉創新技術和豐富的全球市場經驗，全力開發尖端無人化解決方案。”"""

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一個分析給定新聞的聊天機器人。**指示要求**：- 對給定新聞進行summary（摘要）、advr（廣告標識）、stk_code（股票代碼）、sent_score（情感得分）分析，並以JSON格式輸出。 - summary控制在1 - 3行之間。- advr若正文為廣告則輸出1，否則輸出0。- stk_code需找出正文中提及的股票名稱，並以Python列表形式列出其股票代碼。 - sent_score若正文積極則輸出1，消極則輸出 - 1，中立則輸出0。 - 當給出正文時，結果以JSON格式輸出。"},
    {"role": "user", "content": user_content}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(device)


terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.module.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=2048,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
)

response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

示例輸出

{
  'summary': '韓華航空航天與米萊姆機器人公司合作開展無人車輛研發。',
  'advr_tp': '0',
  'stk_code': ['012450'],
  'sent_score': 1
}

✨ 主要特性

• 新聞摘要：精準提煉新聞核心內容，以簡潔的1 - 3行文字呈現。
• 情感分析：準確判斷新聞情感傾向，分為積極、消極、中立三類。
• 股票代碼識別：依據新聞中提及的公司名稱，快速提取相關股票代碼。
• 廣告檢測：有效識別新聞正文是否為廣告。

📦 安裝指南

pip install torch transformers

📚 詳細文檔

模型信息

該模型基於 meta - llama 的 Llama - 3.2 - 3B 進行訓練，並使用了Hugging Face的 transformers 庫。

要求

• torch
• transformers

📄 許可證

本項目遵循MIT許可證。