Llama3 News Analysis

🚀 Llama3新闻分析模型

本仓库包含一个用于分析给定新闻正文并执行以下任务的模型：

• 新闻摘要：将新闻文章的主要内容概括为1 - 3行。
• 情感分析：评估文章内容的情感倾向，分为积极、消极或中立。
• 股票代码识别：根据提及的公司名称提取相关股票代码。
• 广告检测：判断正文是否为广告。

🚀 快速开始

安装指南

首先，设置环境：

pip install torch transformers

使用示例

基础用法

以下是使用该模型分析新闻文章的示例代码：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
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 = """韩华航空航天将与‘米莱姆机器人公司’携手开展全球顶级无人车辆的研发工作。 
韩华航空航天于19日宣布，与欧洲最大的无人车辆（UGV）企业米莱姆机器人公司在‘IDEX 2025’上签署了谅解备忘录，双方将扩大战略合作，共同开发最新履带式UGV——T - RCV（Tracked - Robotic Combat Vehicle），并开拓全球市场。
爱沙尼亚的‘米莱姆机器人公司’向包括美国、英国、法国等北约（NATO）8个国家在内的共计16个国家供应履带式UGV，在引领全球UGV标准化方面拥有世界顶级技术。 

韩华航空航天凭借轮式UGV‘阿瑞斯麦斯’成功通过美军海外比较性能试验（FCT），并自主研发了下一代UGV‘格伦特（GRUNT）’等，其技术实力在全球市场得到认可，今年即将参与韩国陆军多用途无人车辆采购项目的供应商评选。
韩华航空航天方面表示：“双方将基于合作，为国内外客户提供应对快速变化的现代战斗环境的新方案。”
米莱姆机器人公司方面也表示：“双方将凭借创新技术和丰富的全球市场经验，全力开发尖端无人化解决方案。”"""

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个分析给定新闻的聊天机器人。**指示要求**：- 对给定新闻进行summary（摘要）、advr（广告标识）、stk_code（股票代码）、sent_score（情感得分）分析，并以JSON格式输出。 - summary控制在1 - 3行之间。- advr若正文为广告则输出1，否则输出0。- stk_code需找出正文中提及的股票名称，并以Python列表形式列出其股票代码。 - sent_score若正文积极则输出1，消极则输出 - 1，中立则输出0。 - 当给出正文时，结果以JSON格式输出。"},
    {"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))

示例输出

{
  'summary': '韩华航空航天与米莱姆机器人公司合作开展无人车辆研发。',
  'advr_tp': '0',
  'stk_code': ['012450'],
  'sent_score': 1
}

✨ 主要特性

• 新闻摘要：精准提炼新闻核心内容，以简洁的1 - 3行文字呈现。
• 情感分析：准确判断新闻情感倾向，分为积极、消极、中立三类。
• 股票代码识别：依据新闻中提及的公司名称，快速提取相关股票代码。
• 广告检测：有效识别新闻正文是否为广告。

📦 安装指南

pip install torch transformers

📚 详细文档

模型信息

该模型基于 meta - llama 的 Llama - 3.2 - 3B 进行训练，并使用了Hugging Face的 transformers 库。

要求

• torch
• transformers

📄 许可证

本项目遵循MIT许可证。