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@@ -62,7 +62,7 @@ class Seg(BaseModel):
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class Segment(BaseModel):
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"""语义片段（Round 0语义分段结果）"""
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text: str # 片段文本
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- type: str # 语义类型: 疑问标记/核心动作/修饰短语/中心名词/逻辑连接
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+ type: str # 语义维度: 动作目/修饰词/中心名词
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score_with_o: float = 0.0 # 与原始问题的评分
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reason: str = "" # 评分理由
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from_o: str = "" # 原始问题
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@@ -219,7 +219,7 @@ class RunContext(BaseModel):
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class SemanticSegment(BaseModel):
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"""单个语义片段"""
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segment_text: str = Field(..., description="片段文本")
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- segment_type: str = Field(..., description="语义类型（疑问标记/核心动作/修饰短语/中心名词/逻辑连接）")
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+ segment_type: str = Field(..., description="语义维度（动作目标/修饰词/中心名词）")
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reasoning: str = Field(..., description="分段理由")
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@@ -230,27 +230,110 @@ class SemanticSegmentation(BaseModel):
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semantic_segmentation_instructions = """
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-你是语义分段专家。给定一个搜索query，将其拆分成不同语义类型的片段。
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+你是语义分段专家。给定一个搜索query，将其拆分成3种语义维度的片段。
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-## 语义类型定义
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-1. **疑问引导**：如何、怎么、什么、哪里等疑问词
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-2. **核心动作**：关键动词，如获取、制作、拍摄、寻找等
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-3. **修饰短语**：形容词、副词等修饰成分
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-4. **中心名词**：核心名词
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-5. **逻辑连接**：并且、或者、以及等连接词（较少出现）
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+## 语义定义
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+
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+### 1. 动作目标
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+**定义**：表达"想要做什么"的完整语义单元
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+**包含**：
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+- 疑问词：如何、什么、哪些、有没有、怎么
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+- 动作词：获取、制作、拍摄、寻找、学习、规划
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+
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+**示例**：
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+- "如何获取" → 动作目标
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+- "有哪些" → 动作目标（完整疑问表达）
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+- "寻找" → 动作目标
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+
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+**注意**：疑问词和动作词应该作为一个完整的语义单元，不要拆分
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+
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+---
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+
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+### 2. 修饰词
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+**定义**：对中心名词的限定和修饰的完整语义单元
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+**包含**：形容词、时间词、地点词、程度词
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+
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+**注意**：多个连续的修饰词可以组合成一个片段
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+
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+---
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+
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+### 3. 中心名词
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+**定义**：动作和目标的核心对象
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+**包含**：
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+- 核心名词：素材、梗图、表情包、教程
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+- 复合名词：摄影素材、风光摄影素材、表情包梗图
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+
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+---
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## 分段原则
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-1. **语义完整性**：每个片段应该是一个完整的语义单元，如"如何制作猫咪表情包梗图"可以拆分为"如何"、"制作"、"猫咪表情包梗图"三个片段，每一段有完整语义
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-2. **类型互斥**：每个片段只能属于一种类型
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+
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+1. **语义完整性**：每个片段应该是完整的语义单元
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+ - 动作目标：疑问词+动作词应该合并
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+ - 修饰词：连续的修饰成分可以合并
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+ - 中心名词：复合名词保持完整
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+
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+2. **维度互斥**：每个片段只能属于一种维度
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+
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3. **保留原文**：片段文本必须保留原query中的字符，不得改写
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+
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4. **顺序保持**：片段顺序应与原query一致
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+---
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+
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+## 输出格式（严格遵守）
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+```json
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+{
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+ "segments": [
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+ {
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+ "segment_text": "分段结果文本1",
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+ "segment_type": "语义类型",
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+ "reasoning": ""
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+ },
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|
|
+ {
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|
|
+ "segment_text": "分段结果文本2",
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|
|
+ "segment_type": "语义类型",
|
|
|
+ "reasoning": ""
|
|
|
+ },
|
|
|
+ {
|
|
|
+ "segment_text": "分段结果文本3",
|
|
|
+ "segment_type": "语义类型",
|
|
|
+ "reasoning": ""
|
|
|
+ },
|
|
|
+ ],
|
|
|
+ "overall_reasoning": ""
|
|
|
+}
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+```
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|
+
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+**Query**: "职场相关的网络热梗有哪些"
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+**分段结果**:
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+```json
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|
+{
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|
+ "segments": [
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|
+ {
|
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+ "segment_text": "职场相关的网络热",
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+ "segment_type": "修饰词",
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+ "reasoning": "多个修饰词组合，限定了梗的类型和范围"
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+ },
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|
+ {
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+ "segment_text": "梗",
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+ "segment_type": "中心名词",
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|
+ "reasoning": "核心对象"
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|
+ },
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|
+ {
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+ "segment_text": "有哪些",
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+ "segment_type": "动作目标",
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|
+ "reasoning": "完整的疑问表达，表达寻找/列举的动机"
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+ }
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|
+ ],
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|
+ "overall_reasoning": "修饰词+名词+疑问表达的结构"
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|
+}
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|
+```
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## 输出要求
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- segments: 片段列表
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- segment_text: 片段文本（必须来自原query）
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- - segment_type: 语义类型（从5种类型中选择）
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+ - segment_type: 语义维度（动作目标/修饰词/中心名词）
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- reasoning: 为什么这样分段
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- overall_reasoning: 整体分段思路
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刘立冬