python，LLM 文本提炼

Question

一个Smart.csv 包含2列，一列为ID，一列为描述description的文本信息，如何用python和大模型提炼描述description的信息,并且输出EXCEL， 一列是ID，一列为精练后的描述description？

如何把huggingface的模型下载到本地使用？
有国内好用的模型么？
分享VPN？

自己尝试写的代码报错，无法连接huggingface使用模型，如何处理？
OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like facebook/bart-large-cnn is not the path to a directory containing a file named config.json.

```python

import pandas as pd
from transformers import pipeline

# 1. 读取CSV文件
df = pd.read_csv('D://dream/Smart.csv')

# 2. 预处理文本数据（这里假设文本数据已经是清洗过的，不需要进一步处理）

# 3. 使用大模型提取文本摘要
# 加载摘要提取模型
# 使用一个适合摘要任务的预训练模型，例如 'bart-large-cnn'
model_name = 'facebook/bart-large-cnn'  # 这是一个为摘要任务训练的BART模型
summarizer = pipeline("summarization", model=model_name)

# 提取摘要
df['summary'] = df['group_concat("; ", a.COMMENTS)'].apply(lambda x: summarizer(x, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)[0]['summary_text'])

# 4. 保存或展示提炼后的信息
print(df[['CLAUSE_NO', 'summary']])

# 如果需要将结果保存到新的CSV文件
df[['CLAUSE_NO', 'summary']].to_csv('D://dream/Smart_summary2.csv', index=False)

```

Answer 1

此答案是由GPT4和本人亲自作答，如有帮助，还请采纳！
要解决您在提炼描述信息并保存到Excel中的问题，可以通过以下步骤来完成。这里我们将使用Python编程语言，结合transformers库中的预训练模型，来提取文本摘要。由于您遇到了无法连接到Hugging Face的问题，我们会探讨解决此问题的方法，并提供一个完整的示例代码。

1. 确认环境和依赖

首先，请确保您的Python环境中已安装以下库：

• pandas：用于数据处理和读写Excel文件
• transformers：用于加载和使用预训练的NLP模型
• torch 或 tensorflow：作为transformers库的后端

可以使用以下命令来安装这些库（如果尚未安装）：

pip install pandas transformers torch openpyxl

2. 处理连接问题

您遇到的错误提示表明模型无法从Hugging Face服务器下载。为解决此问题，您可以：

1. 检查网络连接：确保您的网络可以访问外部资源。
2. 更新transformers库：尝试更新到最新版本，以解决可能的库兼容性问题。
3. 使用代理：如果您在中国大陆，访问Hugging Face的模型可能会受限。您可以尝试使用科学上网工具来解决此问题。

3. 替代方案

如果连接问题持续存在，您可以考虑以下替代方案：

1. 本地下载模型：手动下载模型并加载到本地。
2. 使用其他模型库：例如Hugging Face提供的transformers之外的模型。

4. 代码示例

以下是一个示例代码，用于读取CSV文件中的描述信息，使用大模型进行摘要提炼，并将结果保存到新的Excel文件中：

import pandas as pd
from transformers import pipeline

# 1. 读取CSV文件
df = pd.read_csv('D://dream/Smart.csv')

# 2. 预处理文本数据（假设文本数据已清洗过）
# 检查数据是否成功加载
print(df.head())

# 3. 使用大模型提取文本摘要
# 选择适合摘要任务的预训练模型
model_name = 'facebook/bart-large-cnn'
summarizer = pipeline("summarization", model=model_name)

# 4. 定义一个函数来处理每一行文本
def summarize_text(text):
    # 确保文本不为空
    if pd.isna(text) or len(text) == 0:
        return ""
    # 提取摘要
    summary = summarizer(text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)
    return summary[0]['summary_text']

# 5. 对描述文本进行摘要提炼
df['summary'] = df['description'].apply(summarize_text)

# 6. 将结果保存到新的Excel文件
df[['ID', 'summary']].to_excel('D://dream/Smart_summary.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

print("摘要提炼完成，并已保存到Smart_summary.xlsx")

5. 注意事项

• 模型大小和计算资源：大模型（如BART）通常需要较大的计算资源。确保您的机器具备足够的内存和计算能力。
• 长文本处理：对于非常长的文本，您可能需要调整max_length和min_length参数以确保摘要的质量和长度。
• 文本预处理：如果描述文本较复杂，您可能需要进一步的文本预处理步骤，如去除无关内容或规范化文本格式。

6. 本地下载模型（备用方案）

如果您仍然无法从Hugging Face服务器下载模型，可以手动下载并加载模型：

1. 手动下载模型：访问Hugging Face的模型页面，下载所需模型的权重文件。

2. 本地加载模型：将下载的文件存储到本地，然后使用以下代码加载模型：

   from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration
   
   # 本地模型路径
   model_path = 'path_to_your_local_model_directory'
   
   tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained(model_path)
   model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path)
   summarizer = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)
   

通过上述步骤，您应该能够解决模型下载和连接问题，并顺利完成文本摘要提炼任务。如果还有其他问题，请随时问我！