1. 数据准备

a) 收集数据：

• 获取高中数学课堂录音
• 将录音转换为文字（可以使用现有的语音识别工具）
• 人工标注知识点

b) 数据格式化：
将数据处理成如下格式：

{
  "text": "今天我们来讲解二次函数。二次函数的一般形式是y=ax²+bx+c，其中a、b、c是常数，且a≠0。",
  "labels": ["二次函数", "一般形式", "y=ax²+bx+c"]
}

c) 数据分割：
将数据集分为训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%）

1. 模型微调

a) 安装必要的库：

pip install transformers pytorch-lightning

b) 加载预训练模型：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch

# 加载预训练的RoBERTa-wwm-ext-chinese模型和分词器
model_name = "hfl/chinese-roberta-wwm-ext"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)  # 2表示是否为知识点

c) 准备数据集：

class MathDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, item):
        text = str(self.texts[item])
        label = self.labels[item]

        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=self.max_len,
            return_token_type_ids=False,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='pt',
        )

        return {
            'text': text,
            'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
            'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
            'labels': torch.FloatTensor(label)
        }

d) 定义模型训练类：

import pytorch_lightning as pl

class MathModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, model, lr):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.lr = lr

    def forward(self, input_ids, attention_mask, labels=None):
        outputs = self.model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        return outputs

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        input_ids = batch['input_ids']
        attention_mask = batch['attention_mask']
        labels = batch['labels']
        outputs = self(input_ids, attention_mask, labels)
        loss = outputs.loss
        self.log('train_loss', loss)
        return loss

    def validation_step(self, batch, batch_idx):
        input_ids = batch['input_ids']
        attention_mask = batch['attention_mask']
        labels = batch['labels']
        outputs = self(input_ids, attention_mask, labels)
        loss = outputs.loss
        self.log('val_loss', loss)
        return loss

    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.AdamW(self.parameters(), lr=self.lr)

e) 训练模型：

from pytorch_lightning import Trainer

# 假设您已经准备好了train_dataset和val_dataset
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=16)

math_model = MathModel(model, lr=2e-5)
trainer = Trainer(max_epochs=5, gpus=1)
trainer.fit(math_model, train_loader, val_loader)

1. 模型应用

a) 知识点提取函数：

def extract_knowledge_points(text, model, tokenizer):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.sigmoid(outputs.logits).squeeze().tolist()
    
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    knowledge_points = []
    current_point = ""
    
    for token, pred in zip(tokens, predictions):
        if pred > 0.5:  # 假设0.5为阈值
            current_point += token
        elif current_point:
            knowledge_points.append(current_point.strip())
            current_point = ""
    
    if current_point:
        knowledge_points.append(current_point.strip())
    
    return knowledge_points

b) 使用模型：

# 加载微调后的模型
model = BertForTokenClassification.from_pretrained("path_to_your_saved_model")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

# 示例文本
text = "在这节课中，我们将学习三角函数。三角函数是描述直角三角形的边和角之间关系的函数。"

# 提取知识点
knowledge_points = extract_knowledge_points(text, model, tokenizer)
print("提取的知识点:", knowledge_points)

1. 部署和优化

a) 模型量化：使用PyTorch的量化功能减小模型大小，提高推理速度。

b) 服务部署：使用Flask或FastAPI创建一个简单的API服务，接收文本输入并返回提取的知识点。

c) 批处理：对于大量文本，实现批处理以提高处理效率。

d) 持续改进：定期使用新的课堂数据更新和重新训练模型，以提高其准确性和覆盖范围。

这个流程为您提供了一个完整的框架，从数据准备到模型训练再到实际应用。您可能需要根据实际的数据和需求对某些步骤进行调整。例如，您可能需要处理更复杂的标签结构，或者优化模型以处理更长的文本序列。