本项目实现了一种面向中文点击诱饵（又名“标题党”）新闻的检测方法，其能够判断输入的中文文本是否属于点击诱饵标题。点击诱饵与非点击诱饵的示例如下表所示：
| 示例 | 分类 |
|---|---|
| 当女生问“你在干啥”，这句回答100%勾起她的兴趣 | 点击诱饵 |
| 北京发布做好复工复产疫情防控常态化工作通告 | 非点击诱饵 |
本项目的主要想法撰写于论文Detecting Clickbait in Chinese Social Media by Prompt Learning，该文章已被CSCWD'23接收。
为使本项目能正常运行，首先需要进行准备工作。
本项目运行时主要依赖如下：
- Pytorch - 深度学习框架，请参考指南进行安装，版本为1.13.0
- LTP - 中文文本处理工具，请参考指南进行安装，版本为4.2.11
- Transformers - 大模型管理框架，请参考指南进行安装，版本为4.24.0
- OpenPrompt - 开源提示学习框架，请参考指南进行安装，版本为1.0.1
此外，还有其他的依赖包需要进行安装，如果您使用的python版本为3.10.8，则可以直接执行如下命令进行安装：
pip install -r requirements.txt
如果您使用的是其他python版本，请修改requirements.txt文件中的版本以使其兼容。
本项目选择WCD数据集进行训练和测试，请下载其中的all_labeled.csv文件并将其放置于 /data 路径。如您必须要修改数据集位置，请修改 main.py 文件中的DatasetPath变量。
如果您需要使用其他数据集，请修改 preprocess.py 与 helper/loader.py 文件，本项目仅需中文文本字段作为输入。
在完成上述准备工作后，可以使用如下指令进行训练：
python main.py -s 0.01 0.5
该训练指令-s后两参数的含义是将1%的数据集作为训练集，将50%的数据集作为测试集。
另外也可以使用如下指令在极端小样本场景中训练模型：
python main.py -f 16
该训练指令-f后参数的含义是仅有16个点击诱饵和16个非点击诱饵样本用于训练。
此外，指令执行还支持其他设置，具体情况如下：
- -bs：设置训练中的batch size
- -lr：设置训练学习率
- -ep：设置训练epoch
- -m：设置方法模式，仅支持pepl和base，其中pepl为本项目方法，base则为基线方法
- -plm：设置方法所基于的大模型架构，支持bert、roberta、ernie、Erlangshen
如下为设置较为全面的训练指令示例：
python main.py -s 0.01 0.5 -bs 8 -lr 5e-5 -ep 3 -m pepl -plm bert
在经过上述训练后，模型将会被存储于 /checkpoints 文件夹内。执行如下指令即可对数据进行预测，其中 /data 文件夹内的items.txt与news.txt文件即为类似的待预测样本。
python use.py -p .\checkpoints\base_bert_fc_2.pt -m base -plm bert
参数含义如下所示：
- -p：设置模型存储位置，例如本例表示的base_bert_fc_2.pt模型
- -m：设置方法模式，仅支持pepl和base
- -plm：设置方法所基于的大模型架构，支持bert、roberta、ernie、Erlangshen
注意：使用时-m和-plm应与模型相匹配，即与训练阶段相同
- @WeSeewy - Idea & Develop
- @caomingpei - Test & Doc
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- !C: 更新依赖或其他
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!D: configuring the git style
其中 [!D:] 表示是对文档内容进行更新，commit的主要内容在于设置了git格式。