2.使用langchain的结构化输出功能实现文本分类

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在自然语言处理中，文本分类是一个基础且重要的任务。本文将介绍如何使用 LangChain 框架结合大语言模型，实现智能文本分类功能，将非结构化文本自动归类到预定义的类别中。

在自然语言处理中，文本分类是一个基础且重要的任务。本文将介绍如何使用 LangChain 框架结合大语言模型，实现智能文本分类功能，将非结构化文本自动归类到预定义的类别中。

1. 文本分类系统概述

本系统能够将输入文本自动分类到以下维度：

  • 情感倾向（快乐、中性、悲伤）
  • 语气强度（1-5级）
  • 语言类型（中文、英语、法语、德语、意大利语）

2. 技术实现

2.1 基础环境配置

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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

2.2 定义分类模型

使用 Pydantic 定义分类标准：

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class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(..., enum=["happy", "neutral", "sad"])
    aggressiveness: int = Field(
        ...,
        description="describes how aggressive the statement is, the higher the number the more aggressive",
        enum=[1, 2, 3, 4, 5],
    )
    language: str = Field(
        ..., enum=["chinese", "english", "french", "german", "italian"]
    )

分类维度说明：

  • sentiment：情感分类（三分类）
  • aggressiveness：语气强度分级（五分类）
  • language：语言类型识别（五种语言）

2.3 配置分类提示模板

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tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""
Extract the desired information from the following passage.

Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.

Passage:
{input}
"""
)

2.4 初始化分类模型

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llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-mini").with_structured_output(
    Classification
)

# 构建分类处理链
tagging_chain = tagging_prompt | llm

3. 分类示例

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# 测试文本
inp = "我很高兴认识你！我想我们会成为很好的朋友！"

# 执行分类
response = tagging_chain.invoke({"input": inp})
print(response.dict())

分类结果：

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{
    'sentiment': 'happy',
    'aggressiveness': 1,
    'language': 'chinese'
}

结果解读：

  • 情感类别：快乐（positive）
  • 语气强度：1级（最温和）
  • 语言类型：中文

4. 系统特点

  1. 结构化分类
    • 预定义分类标准
    • 输出格式统一规范
    • 分类结果可直接用于下游任务
  2. 多维度分析
    • 同时进行情感、语气和语言分类
    • 分类标准清晰明确
    • 结果易于理解和使用
  3. 灵活可扩展
    • 易于添加新的分类维度
    • 可调整分类标准
    • 支持自定义分类规则

5. 应用场景

这个文本分类系统适用于多种实际应用：

  • 用户评论分类
  • 客服对话分析
  • 社交媒体内容分类
  • 多语言文本处理
  • 内容情感分析
  • 文本标签自动化

6. 实施建议

  1. 分类标准定制
    • 根据具体需求调整分类维度
    • 可以增加或减少分类级别
    • 根据场景调整语言支持范围
  2. 模型优化
    • 可以通过调整 temperature 参数控制分类的确定性
    • 根据需要选择不同的底层语言模型
    • 可以通过微调提高特定领域的分类准确性

7.总结

LangChain 的结构化输出功能为文本分类任务提供了一个优雅的解决方案。通过预定义的分类模型和智能语言模型的结合，我们能够快速构建出功能强大的文本分类系统。这种方案不仅实现简单，而且具有良好的可扩展性和可维护性，适合各种文本分类场景的实际应用。

8.完整代码

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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

class Classification(BaseModel):
    sentiment: str = Field(..., enum=["happy", "neutral", "sad"])
    aggressiveness: int = Field(
        ...,
        description="describes how aggressive the statement is, the higher the number the more aggressive",
        enum=[1, 2, 3, 4, 5],
    )
    language: str = Field(
        ..., enum=["chinese", "english", "french", "german", "italian"]
    )

tagging_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"""
Extract the desired information from the following passage.

Only extract the properties mentioned in the 'Classification' function.

Passage:
{input}
"""
)

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-mini").with_structured_output(
    Classification
)

# 构建分类处理链
tagging_chain = tagging_prompt | llm

# 测试文本
inp = "我很高兴认识你！我想我们会成为很好的朋友！"

# 执行分类
response = tagging_chain.invoke({"input": inp})
print(response.dict())