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Go
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package utils
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import (
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"context"
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"path/filepath"
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"sort"
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"sync"
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"github.com/go-ego/gse"
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"github.com/go-ego/gse/hmm/extracker"
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"github.com/go-ego/gse/hmm/segment"
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"github.com/gogf/gf/v2/os/glog"
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)
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// 全局工具实例（不再自动初始化）
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var (
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GseTool *gseTool
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once sync.Once // 保证只初始化一次，线程安全
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)
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func InitGseTool(ctx context.Context) error {
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var err error
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once.Do(func() {
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// 只执行一次初始化
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GseTool, err = newGseTool()
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})
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if err != nil {
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glog.Error(ctx, "gse 分词工具初始化失败:", err)
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}
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return err
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}
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// gseTool 关键词提取工具（gse v1.0.2 标准）
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type gseTool struct {
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seg gse.Segmenter
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tfidf *extracker.TagExtracter
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tr *extracker.TextRanker
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}
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// newGseTool 初始化工具（使用外部数据文件）
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func newGseTool() (tool *gseTool, err error) {
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// 1. 初始化分词器
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var seg gse.Segmenter
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// gse数据文件在可执行文件同级的gse/dict目录下
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gseDataPath := "gse"
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dictPath := filepath.Join(gseDataPath, "dict", "zh")
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idfPath := filepath.Join(dictPath, "idf.txt")
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stopPath := filepath.Join(dictPath, "stop.txt")
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// 加载词典
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err = seg.LoadDict(filepath.Join(dictPath, "dict.txt"))
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if err != nil {
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glog.Warning(context.Background(), "加载gse词典失败，尝试embed模式:", err)
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// 回退到embed模式
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err = seg.LoadDictEmbed()
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if err != nil {
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return
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}
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err = seg.LoadStopEmbed()
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if err != nil {
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return
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}
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tfidf := &extracker.TagExtracter{}
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tfidf.WithGse(seg)
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err = tfidf.LoadIdf()
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if err != nil {
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return
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}
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tr := &extracker.TextRanker{}
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tr.WithGse(seg)
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tool = &gseTool{
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seg: seg,
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tfidf: tfidf,
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tr: tr,
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}
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return
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}
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// 加载停用词
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err = seg.LoadStop(stopPath)
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if err != nil {
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glog.Warning(context.Background(), "加载停用词失败，继续:", err)
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}
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// 2. 初始化 TF-IDF 提取器
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tfidf := &extracker.TagExtracter{}
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tfidf.WithGse(seg)
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err = tfidf.LoadIdf(idfPath)
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if err != nil {
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return
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}
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// 3. 初始化 TextRank 提取器
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tr := &extracker.TextRanker{}
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tr.WithGse(seg)
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tool = &gseTool{
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seg: seg,
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tfidf: tfidf,
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tr: tr,
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}
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return
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}
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// Cut 分词（关键词提取唯一正确模式：精确模式 + HMM）
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func (k *gseTool) Cut(text string) []string {
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return k.seg.Cut(text, true)
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}
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// Keyword 最终输出：关键词 + 权重
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type Keyword struct {
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Word string `json:"word"`
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Score float64 `json:"score"`
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}
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func (k *gseTool) Extract(text string, topN int) []Keyword {
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// 1. 提取 TF-IDF
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tfTags := k.extractTFIDF(text, topN)
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// 2. 提取 TextRank
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trTags := k.extractTextRank(text, topN)
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// 3. 合并成最终关键词（业务最常用）
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scoreMap := make(map[string]float64)
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for _, tag := range tfTags {
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scoreMap[tag.Text] = tag.Weight
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}
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for _, tag := range trTags {
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scoreMap[tag.Text] = tag.Weight
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}
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// 转成切片并排序（高分在前）
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res := make([]Keyword, 0, len(scoreMap))
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for word, score := range scoreMap {
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res = append(res, Keyword{Word: word, Score: score})
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}
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sort.Slice(res, func(i, j int) bool {
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return res[i].Score > res[j].Score
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})
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return res
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}
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// ExtractTFIDF TF-IDF 关键词（带权重）90% 业务：文章标签、搜索、关键词
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func (k *gseTool) extractTFIDF(text string, topN int) segment.Segments {
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return k.tfidf.ExtractTags(text, topN)
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}
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// ExtractTextRank TextRank 关键词（带权重）长文本、摘要、语义理解
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func (k *gseTool) extractTextRank(text string, topN int) segment.Segments {
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return k.tr.TextRank(text, topN)
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}
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