Updated the topic prediction script to support Top-K predictions and added an in…

…teractive selection feature for optional Chinese foundation models.

@@ -185,6 +185,7 @@ WeiboSentiment_Finetuned/BertChinese-Lora/model/
 WeiboMultilingualSentiment/model/
 WeiboSentiment_MachineLearning/model/chinese_wwm_pytorch/
 WeiboSentiment_SmallQwen/models/
+BertTopicDetection_Finetuned/model/
 
 # LoRA 和 Adapter 权重
 */adapter_model.safetensors

@@ -63,6 +63,23 @@ python train.py \
 - 支持早停（默认耐心 5 次评估），并在评估/保存策略一致时自动回滚到最佳模型；
 - 分词器、权重与 `label_map.json` 保存到 `model/bert-chinese-classifier/`。
 
+### 可选中文基座模型（训练前交互选择）
+
+默认基座：`google-bert/bert-base-chinese`。启动训练时，若终端可交互，程序会提示从下列选项中选择（或输入任意 Hugging Face 模型 ID）：
+
+1) `google-bert/bert-base-chinese`
+2) `hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large`
+3) `hfl/chinese-macbert-large`
+4) `IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-710M-Chinese`
+5) `IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v3-Base-Chinese`
+6) `Langboat/mengzi-bert-base`
+7) `BAAI/bge-base-zh`（更适合检索式/对比学习范式）
+8) `nghuyong/ernie-3.0-base-zh`
+
+说明：
+- 非交互环境（如调度系统）或设置 `NON_INTERACTIVE=1` 时，会直接使用命令行参数 `--pretrained_name` 指定的模型（默认为 `google-bert/bert-base-chinese`）。
+- 选择后，基础模型将下载/缓存至 `model/` 目录，统一管理。
+
 ### 预测
 
 单条：
@@ -96,3 +113,14 @@ python predict.py --interactive --model_root ./model --finetuned_subdir bert-chi
 - 单卡稳定运行：默认仅使用一张 GPU，可通过 `--gpu` 指定；脚本会清理分布式环境变量。
 
 
+### 作者说明（关于超大规模多分类）
+
+- 当话题类别达到上万级时，直接在编码器后接单一线性分类头（大 softmax）往往受限：长尾类别难学、语义稀疏、新增话题无法增量适配、上线后需频繁重训。
+- 改进思路（推荐优先级）：
+  - 检索式/双塔范式（文本 vs. 话题名称/描述 对比学习）+ 近邻检索 + 小头重排，天然支持增量扩类与快速更新；
+  - 分层分类（先粗分再细分），显著降低单头难度与计算；
+  - 文本-标签联合建模（使用标签描述），提升近义话题的可迁移性；
+  - 训练细节：class-balanced/focal/label smoothing、sampled softmax、对比预训练等。
+- 重要声明：本目录使用的“静态分类头微调”仅作为备选与学习参考。对于英文/多语微短文场景，话题变化极快，传统静态分类器难以及时覆盖，我们的工作重点在 `TopicGPT` 等生成式/自监督话题发现与动态体系构建方向；本实现旨在提供一个可运行的基线与工程示例。
+
+

@@ -3,7 +3,7 @@ import sys
 import json
 import re
 import argparse
-from typing import Dict, Tuple
+from typing import Dict, Tuple, List
 
 # ========== 单卡锁定（在导入 torch/transformers 前执行） ==========
 def _extract_gpu_arg(argv, default: str = "0") -> str:
@@ -109,14 +109,8 @@ def load_finetuned(model_root: str, subdir: str) -> Tuple[str, Dict[int, str]]:
     return finetuned_path, id2label
 
 
-def predict_once(model_dir: str, text: str, max_length: int = 128) -> Tuple[str, float]:
-    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
-    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_dir)
-    model.to(device)
-    model.eval()
-
-    processed = preprocess_text(text)
+def predict_topk(model: AutoModelForSequenceClassification, tokenizer: AutoTokenizer, device: torch.device, text: str, max_length: int = 128, top_k: int = 3) -> List[Tuple[str, float]]:
+    processed = preprocess_text(text or "")
     encoded = tokenizer(
         processed,
         max_length=max_length,
@@ -130,12 +124,17 @@ def predict_once(model_dir: str, text: str, max_length: int = 128) -> Tuple[str,
     with torch.no_grad():
         outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
         logits = outputs.logits
-        probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
-        pred = int(torch.argmax(probs, dim=-1).item())
-        conf = float(probs[0, pred].item())
-    id2label = getattr(model.config, "id2label", None)
-    label_name = id2label.get(pred, str(pred)) if isinstance(id2label, dict) else str(pred)
-    return label_name, conf
+        probs = torch.softmax(logits, dim=-1)[0]
+        k = min(top_k, probs.shape[-1])
+        confs, idxs = torch.topk(probs, k)
+    id2label = getattr(model.config, "id2label", {}) if isinstance(getattr(model.config, "id2label", None), dict) else {}
+    results: List[Tuple[str, float]] = []
+    for i in range(k):
+        idx = int(idxs[i].item())
+        conf = float(confs[i].item())
+        label_name = id2label.get(idx, str(idx))
+        results.append((label_name, conf))
+    return results
 
 
 def main() -> None:
@@ -149,13 +148,21 @@ def main() -> None:
     ensure_base_model_local(args.pretrained_name, model_root)
 
     finetuned_dir, _ = load_finetuned(model_root, args.finetuned_subdir)
+    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(finetuned_dir)
+    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(finetuned_dir)
+    model.to(device)
+    model.eval()
 
     if args.text is not None:
-        label, conf = predict_once(finetuned_dir, args.text, args.max_length)
-        print(f"预测结果: {label} (置信度: {conf:.4f})")
+        topk = predict_topk(model, tokenizer, device, args.text, args.max_length, top_k=3)
+        print("Top-3 预测:")
+        for rank, (label, conf) in enumerate(topk, 1):
+            print(f"{rank}. {label} (p={conf:.4f})")
         return
 
-    if args.interactive:
+    # 默认进入交互模式（未显式指定 --text 且未显式关闭交互）
+    if args.interactive or (args.text is None):
         print("进入交互模式。输入 'q' 退出。")
         while True:
             try:
@@ -166,11 +173,13 @@ def main() -> None:
                 break
             if not text:
                 continue
-            label, conf = predict_once(finetuned_dir, text, args.max_length)
-            print(f"预测结果: {label} (置信度: {conf:.4f})")
+            topk = predict_topk(model, tokenizer, device, text, args.max_length, top_k=3)
+            print("Top-3 预测:")
+            for rank, (label, conf) in enumerate(topk, 1):
+                print(f"{rank}. {label} (p={conf:.4f})")
         return
-
-    print("未提供 --text 或 --interactive，什么也没有发生。")
+    # 理论上不会到达这里
+    print("未提供输入。")
 
 
 if __name__ == "__main__":

@@ -52,6 +52,52 @@ try:
 except Exception:  # pragma: no cover
     EarlyStoppingCallback = None  # type: ignore
 
+# 预置可选中文基座模型（可扩展）
+BACKBONE_CANDIDATES: List[Tuple[str, str]] = [
+    ("1) google-bert/bert-base-chinese", "google-bert/bert-base-chinese"),
+    ("2) hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large", "hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large"),
+    ("3) hfl/chinese-macbert-large", "hfl/chinese-macbert-large"),
+    ("4) IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-710M-Chinese", "IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-710M-Chinese"),
+    ("5) IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v3-Base-Chinese", "IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v3-Base-Chinese"),
+    ("6) Langboat/mengzi-bert-base", "Langboat/mengzi-bert-base"),
+    ("7) BAAI/bge-base-zh", "BAAI/bge-base-zh"),
+    ("8) nghuyong/ernie-3.0-base-zh", "nghuyong/ernie-3.0-base-zh"),
+]
+
+
+def prompt_backbone_interactive(current_id: str) -> str:
+    """交互式选择基座模型。
+
+    - 当处于非交互环境（stdin 非 TTY）或设置了环境变量 NON_INTERACTIVE=1 时，直接返回 current_id。
+    - 用户可输入序号选择预置项，或直接输入任意 Hugging Face 模型 ID。
+    - 空回车使用当前默认。
+    """
+    if os.environ.get("NON_INTERACTIVE", "0") == "1":
+        return current_id
+    try:
+        if not sys.stdin.isatty():
+            return current_id
+    except Exception:
+        return current_id
+
+    print("\n可选中文基座模型（直接回车使用默认）:")
+    for label, hf_id in BACKBONE_CANDIDATES:
+        print(f"  {label}")
+    print(f"当前默认: {current_id}")
+    choice = input("请输入序号或直接粘贴模型ID（回车沿用默认）: ").strip()
+    if not choice:
+        return current_id
+    # 数字选项
+    if choice.isdigit():
+        idx = int(choice)
+        for label, hf_id in BACKBONE_CANDIDATES:
+            if label.startswith(f"{idx})"):
+                return hf_id
+        print("未找到该序号，沿用默认。")
+        return current_id
+    # 自定义 HF 模型 ID
+    return choice
+
 
 def preprocess_text(text: str) -> str:
     if text is None:
@@ -191,7 +237,7 @@ def parse_args() -> argparse.Namespace:
     parser.add_argument("--text_col", type=str, default="auto", help="文本列名，默认自动识别")
     parser.add_argument("--label_col", type=str, default="auto", help="标签列名，默认自动识别")
     parser.add_argument("--model_root", type=str, default="./model", help="本地模型根目录")
-    parser.add_argument("--pretrained_name", type=str, default="google-bert/bert-base-chinese")
+    parser.add_argument("--pretrained_name", type=str, default="google-bert/bert-base-chinese", help="Hugging Face 模型ID；留空则进入交互选择")
     parser.add_argument("--save_subdir", type=str, default="bert-chinese-classifier")
     parser.add_argument("--max_length", type=int, default=128)
     parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=64)
@@ -216,8 +262,10 @@ def main() -> None:
     model_root = args.model_root if os.path.isabs(args.model_root) else os.path.join(script_dir, args.model_root)
     os.makedirs(model_root, exist_ok=True)
 
+    # 交互式选择基座模型（若允许交互且未通过环境禁用）
+    selected_model_id = prompt_backbone_interactive(args.pretrained_name)
     # 确保基础模型就绪
-    base_dir, tokenizer = ensure_base_model_local(args.pretrained_name, model_root)
+    base_dir, tokenizer = ensure_base_model_local(selected_model_id, model_root)
     print(f"[Info] 使用基础模型目录: {base_dir}")
 
     # 读取数据