在ModelHub，PAI提供多种已经训练好的自然语言处理类模型供您使用，涵盖了文本分类、文本匹配、序列标注及特征提取应用。本文为您介绍每种模型的输入格式、输出格式及使用示例。

背景信息

自然语言处理NLP（Natural Language Processing）是人工智能和语言学领域的分支学科，能够挖掘自然语言文本蕴含的信息和知识。常见的应用包括：
  • 文本分类：适用于新闻标签打标、情感分析、文本内容反垃圾及商品评价分类等场景。
  • 文本匹配：适用于问答匹配、句子相似度匹配、自然语言推理及对话检索等场景。
  • 文本生成：适用于新闻标题生成、新闻摘要生成、内容摘要生成、诗歌创作及智能化辅助创作等场景。
  • 序列标注：适用于命名实体识别NER及情感词抽取等场景。
  • 特征提取：提取的文本特征可以在文本领域或结合其他领域（例如计算机视觉）进行后续操作。
PAI提供以上类型的模型及服务部署流程，具体模型包括：
类型模型功能
文本分类新闻分类模型将新闻的文本内容分类为教育、三农及娱乐等标签。
文本内容反垃圾模型识别垃圾文本内容，并将其分类为正常、辱骂或恶意推广等标签。
通用情感分析模型识别通用文本内容，并对其进行情感分析，从而判断文本内容为正向情感或负向情感。
英文情感分析模型识别英文文本内容，并对其进行情感分析，从而判断文本内容为差评、中评还是好评。
电商评论情感分析模型针对电商场景，识别电商文本内容，并对其进行情感分析，从而判断文本内容为正向情绪或负向情绪。
通用情绪检测模型检测通用文本内容的情绪，并将其分为高兴、生气、悲伤、惊讶、恐惧或无情绪等情绪标签。
文本匹配类金融文本匹配模型针对金融领域的蚂蚁金服相似问题，能够判断两段金融文本是否相似。
通用文本匹配模型判断两段通用文本是否相似。
通用问答匹配模型判断两段文本（问题文本和答案文本）是否匹配。
文本生成新闻标题生成模型输入一段新闻文本，您可以根据实际需要，自动输出新闻标题。
序列标注类中文基础NER模型识别中文基础命名实体（NER），即识别文本中的人名、地名及组织名。
特征提取类BERT文本向量化模型将BERT作为一个特征提取器，输入一个中文文本序列，输出一个向量序列。
BERT英文文本向量化模型将BERT作为一个特征提取器，输入一个英文文本序列，输出一个向量序列。

ModelHub登录入口

您可以通过如下方法进入ModelHub：
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  2. 在左侧导航栏，选择大数据与AI体验 > ModelHub。

新闻分类模型

  • 模型介绍
    PAI提供了BERT分类模型进行新闻文本分类，能够将新闻的文本内容分类为教育、三农及娱乐等标签。该模型的输入为单句，模型结构如下图所示。文本分类
  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为待分类的新闻文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "待分类的新闻文本字符串",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[28]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括教育、三农、娱乐、健康、美文、搞笑、美食、财经、科技、旅游、汽车、时尚、科学、文化、房产、热点、母婴、家居、体育、国际、育儿、宠物、游戏、健身、职场、读书、艺术及动漫。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "确诊病例超1000例墨西哥宣布进入卫生紧急状态。中新网3月31日电综合报道，墨西哥新冠肺炎病例已超过1000例，墨西哥政府30日宣布进入卫生紧急状态，加强相关措施以遏制新冠肺炎疫情蔓延。30日，墨西哥卫生官员报告该国新冠肺炎病例累计达1094例，死亡28人。卫生官员说，墨西哥的非必要活动禁令将延长到4月30日，民众聚会人数限制减到只容许50人。墨西哥官方还表示，60岁以上和高风险人群应严格遵守居家建议。此前，墨西哥政府宣布，超过3000万名学生于3月21日至4月20日期间放假，学校将加强远程教育、校园消毒等措施。责任编辑：孔庆玲",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
         {"pred": "国际", "prob": 0.99915063, "logit": 10.21936}, 
         {"pred": "健康", "prob": 8.557205e-05, "logit": 0.8540586}, 
         {"pred": "财经", "prob": 8.2030325e-05, "logit": 0.81178904}, 
         {"pred": "科技", "prob": 8.076288e-05, "logit": 0.79621744}, 
         {"pred": "体育", "prob": 7.966044e-05, "logit": 0.7824724},
         ......
    ]
}

文本内容反垃圾模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT分类模型进行文本内容反垃圾，能够识别垃圾文本内容，并将其分类为正常、辱骂或恶意推广等标签。该模型的输入为单句，模型结构与新闻分类模型相同。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为待识别的垃圾或非垃圾文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "待识别的垃圾或非垃圾文本字符串",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[5]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括正常、辱骂、涉黄及恶意推广。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "聘手机小时工,180一天现结有手机就可以",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
        {"pred": "恶意推广", "prob": 0.9977, "logit": 6.9357}, 
        {"pred": "正常", "prob": 0.0017, "logit": 0.5571}, 
        {"pred": "涉政", "prob": 0.0003, "logit": -1.1146}, 
        {"pred": "辱骂", "prob": 0.0002, "logit": -1.7147}, 
        {"pred": "涉黄", "prob": 0.0001, "logit": -1.9154}
    ]
}
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通用情感分析模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT分类模型进行通用情感分析。该模型能够识别通用文本内容，并对其进行情感分析，从而判断文本内容为正向情感或负向情感。该模型的输入为单句，模型结构与新闻分类模型相同。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为待情感分析的文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。具体的格式如下。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "待情感分析的文本",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括负向和正向。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "前天刚写好的文案今天再看就不满意了，一百个字就改了十几遍",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
      {"pred": "负向", "prob": 0.9998781681060791, "logit": 4.049165725708008},
      {"pred": "正向", "prob": 0.00012180746125523001, "logit": -4.963781833648682}
    ]}
}

英文情感分析模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT分类模型进行英文情感分析。该模型能够识别英文文本内容，并对其进行情感分析，从而判断文本内容为差评、中评还是好评。该模型的输入为单句，模型结构与新闻分类模型相同。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为待情感分析的文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。具体的格式如下。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "待情感分析的文本",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括差评、中评及好评。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "I am happy with how the microwave heats evenly and quickly",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
      {"pred": "好评", "prob": 0.9940221, "logit": 3.6689546},
      {"pred": "中评", "prob": 0.0037104713, "logit": -1.9216459},
      {"pred": "差评", "prob": 0.002267414, "logit": -2.4141645},
    ]}
}

电商评论情感分析模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT分类模型进行电商评论的情感分析。该模型针对电商场景，识别电商文本内容，并对其进行情感分析，从而判断文本内容为正向情绪或负向情绪。该模型的输入为单句，模型结构与新闻分类模型相同。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为待情感分析的评论文本，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。具体的格式如下。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "待情感分析的评论文本",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括负向和正向。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "尺寸不标准，里料太差，太失望了！",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
      {"pred": "负向", "prob": 0.9998517036437988, "logit": 3.9285061359405518},
      {"pred": "正向", "prob": 0.00014827243285253644, "logit": -4.887804985046387}
    ]}
}

通用情绪检测模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT分类模型进行文本情绪检查。该模型能够检测通用文本内容的情绪，并将其分为高兴、生气、悲伤、惊讶、恐惧或无情绪等情绪标签。该模型的输入为单句，模型结构与新闻分类模型相同。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为待检测的文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "待检测文本字符串",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[5]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括高兴、生气、悲伤、惊讶、恐惧及无情绪。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "纪念下自己做的菜虽然我是真的很菜慢慢进步",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
      {"pred": "高兴", "prob": 0.9982577, "logit": 6.765988},
      {"pred": "无情绪", "prob": 0.0007040186, "logit": -0.4909731},
      {"pred": "生气", "prob": 0.0002968554, "logit": -1.354532},
      {"pred": "悲伤", "prob": 0.0002641379, "logit": -1.471306},
      {"pred": "恐惧", "prob": 0.0002434009, "logit": -1.553067},
      {"pred": "惊讶", "prob": 0.0002339122, "logit": -1.592832}
    ]}
}

通用文本匹配模型

  • 模型介绍
    PAI提供了BERT匹配模型进行通用文本匹配，能够判断两段通用文本是否相似。该模型的输入为双句，模型结构如下图所示。通用文本匹配模型结构
  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequencesecond_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为第一个文本字符串，second_sequence对应的value为第二个文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "第一个文本字符串",
    "second_sequence": "第二个文本字符串",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括相似和不相似。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "我做题做了三个小时。",
    "second_sequence": "我做了三个小时的题。",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
        {"pred": "相似", "prob": 0.9999983, "logit": 7.185163}, 
        {"pred": "不相似", "prob": 1.705751e-06, "logit": -6.096340}
    ]
}

金融文本匹配模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT匹配模型进行金融领域蚂蚁金服相似问题匹配，能够判断两段金融文本是否相似。该模型的输入为双句，模型结构与通用文本匹配模型相同。

  • 输入格式
    输入数据是为JSON格式字符串，包含idfirst_sequence、second_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为第一个问题文本字符串，second_sequence对应的value为第二个问题文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度（最大为512）。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "第一个问题文本字符串",
    "second_sequence": "第二个问题文本字符串",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括相似及不相似。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "借呗授权取消了还能再次授权借呗吗",
    "second_sequence": "借呗授权不小心关闭还能在授权吗",
    "sequence_length": 64
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
        {"pred": "相似", "prob": 0.8119994, "logit": 0.72160554}, 
        {"pred": "不相似", "prob": 0.1880006, "logit": -0.7414489}
    ]
}

通用问答匹配模型

  • 模型介绍

    PAI提供了BERT匹配模型进行通用问题和答案匹配，即判断两段问答文本是否匹配。该模型的输入为双句，模型结构与通用文本匹配模型相同。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、first_sequencesecond_sequence及sequence_length字段。其中first_sequence对应的value为问题文本字符串，second_sequence对应的value为答案文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "问题文本字符串",
    "second_sequence": "答案文本字符串",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    pred模型输出的标签。标签体系包括匹配和不匹配。[]STRING
    prob对应标签概率。[]FLOAT
    logit对应标签Logit。[]FLOAT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "牛津大学是什么时候创立的？",
    "second_sequence": "虽有记录证实牛津的教学始于1096年，但至今仍不清楚大学正式的创办日子。",
    "sequence_length": 64
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [{"pred": "匹配", "prob": 0.9896072, "logit": 2.271925},
               {"pred": "不匹配", "prob": 0.01039288, "logit": -2.284262}]}
}

中文基础NER模型

  • 模型介绍
    PAI提供了BERT序列标注模型进行中文基础命名实体识别（NER），能够识别文本中的人名、地名及组织名。该模型的结构如下图所示。序列标注
  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含id、frist_sequence及sequence_length字段。其中frist_sequence对应的value为待标注的文本字符串，sequence_length对应文本的截断长度（最大为512）。
    {
  "id": "该文本的ID",
  "first_sequence": "待标注的文本字符串",
  "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    id输入的文本ID。[]STRING
    output对应标签的结果。[2]LIST
    其中output为一个列表，每个元素为一个DICT。每个元素的格式如下。
    字段描述ShapeType
    word原始文本中的人名、地名或组织名。[]STRING
    tag实体类别，取值包括PER、LOC及ORG，分别表示人名、地名及组织名。[]STRING
    start字的开始位置。[]INT
    end字的结束位置。[]INT
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1662",
    "first_sequence": "古城保定，有一家梁连起创立的玉兰香大酒店，以其高质量的服务、物美价廉的菜肴而享誉四方。",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1662", 
    "output": [
        {"word": "保定", "tag": "LOC", "start": 2, "end": 4}, 
        {"word": "梁连起", "tag": "PER", "start": 8, "end": 11}, 
        {"word": "玉兰香大酒店", "tag": "ORG", "start": 14, "end": 20}
    ]
}

BERT文本向量化模型

  • 模型介绍
    除了对BERT预训练完成的模型进行Finetune外，BERT生成的向量本身也很有价值。例如，将BERT作为一个特征提取器，输入一个文本序列，输出一个向量序列。还可以先对CLS输出的向量进行Dense，再将该向量作为整个句子的句向量。特征提取当用户给定一个句子S，该组件会自动将其分词为Subtoken形式S = [CLS, tok1, tok2, ..., tokN, SEP]，并给出以下三种类型结果：
    • pool_output：对句子进行编码后的向量，即图中的C'。
    • first_token_output：即图中的C。
    • all_hidden_outputs：即图中的[C, T1, T2, ..., TN, TSEP]。
  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含如下字段：
    • id：文本ID。
    • first_sequence：对应的value为第一个文本字符串。
    • second_sequence：对应的value为第二个文本字符串（可以为空）。
    • sequence_length：对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的ID",
    "first_sequence": "第一个文本字符串",
    "second_sequence": "第二个文本字符串（可以为空）",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    pool_output英文逗号（,）分隔的768维向量，表示对句子进行编码后的向量，即图中的 C'。[]STRING
    first_token_output英文逗号（,）分隔的768维向量，即图中的C。[]STRING
    all_hidden_outputs768*sequence_length维向量，其中向量由英文逗号（,）分隔，序列由英文分号（;）分隔，即图中的[C, T1, T2, ..., TN, TSEP]。[]STRING
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1667",
    "first_sequence": "双十一花呗提额在哪",
    "second_sequence": "",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1667",
    "pool_output": "0.999340713024,...,0.836870908737",
    "first_token_output": "0.789340713024,...,0.536870908737",
    "all_hidden_outputs": "0.999340713024,...,0.836870908737;...;0.899340713024,...,0.936870908737"
}

BERT英文文本向量化模型

  • 模型介绍

    该模型的结构与BERT文本向量化模型相同，详情请参见BERT文本向量化模型。

  • 输入格式
    输入数据为JSON格式字符串，包含如下字段：
    • id：文本ID。
    • first_sequence：对应的value为第一个英文文本字符串。
    • second_sequence：对应的value为第二个英文文本字符串（可以为空）。
    • sequence_length：对应文本的截断长度，最大为512。
    {
    "id": "该文本的id",
    "first_sequence": "第一个英文文本字符串",
    "second_sequence": "第二个英文文本字符串（可以为空）",
    "sequence_length": 128
}
  • 输出格式
    输出数据为JSON格式字符串，包含的字段如下表所示。
    字段描述ShapeType
    pool_output英文逗号（,）分隔的768维向量，表示对句子进行编码后的向量，即模型结构图中的 C'。[]STRING
    first_token_output英文逗号（,）分隔的768维向量，即模型结构图中的C。[]STRING
    all_hidden_outputs768*sequence_length维向量，其中向量由英文逗号（,）分隔，序列由英文分号（;）分隔，即模型结构图中的[C, T1, T2, ..., TN, TSEP]。[]STRING
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    {
    "id": "1667",
    "first_sequence": "This is an example of natural language processing",
    "second_sequence": "",
    "sequence_length": 128
}
    系统输出如下结果。
    {
    "id": "1667",
    "pool_output": "-0.044920005,...,-0.19798079",
    "first_token_output": "-0.5011729,...,-0.19798079",
    "all_hidden_outputs": "-0.5011729,...,-0.19798079;...;-0.36818486,...,0.10332998"
}

新闻标题生成模型

  • 模型介绍

    结合自有中文语料数据，PAI提供了以Multilingual T5（mT5）为基础，使用PEGASUS训练的新闻标题生成模型，详情请参见PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization。该模型的输入为一段文本，您可以根据实际需要，自动输出新闻标题。

  • 输入格式
    输入数据为JSON数组，每个元素中仅包含content字段，表示输入的新闻内容。输入数据的格式如下所示。
    [{"content": "新闻文本字符串1"},{"content": "新闻文本字符串2"}]
  • 输出格式
    输出数据为JSON数组，返回与输入一一对应的新闻标题。数组的每个元素包含以下字段。
    字段描述类型
    predictions生成的新闻内容。STRING
    beams每条新闻候选的5个标题，标题之间使用双竖线（||）分隔。STRING
    输出格式如下所示。
    [{"predictions": "新闻1标题", "beams": "新闻1候选标题1||新闻1候选标题2||新闻1候选标题3||新闻1候选标题4||新闻1候选标题5"},
{"predictions": "新闻2标题", "beams": "新闻2候选标题1||新闻2候选标题2||新闻2候选标题3||新闻2候选标题4||新闻2候选标题5"}]
  • 示例
    例如，为该模型输入如下测试数据。
    [
{"content": "捷克警方２１日宣布捣毁一个跨国贩毒团伙，抓获１９名来自捷克和摩尔多瓦的犯罪嫌疑人。捷克反毒中心主任弗里德里赫在当天举行的记者会上说，警方在行动中缴获１．３万片兴奋剂、１．５公斤可卡因以及２．４公斤大麻。他说，这个贩毒团伙从荷兰贩运可卡因和兴奋剂，并在捷克种植大麻。这些毒品主要在捷克的布拉格和布尔诺以及周边的奥地利、摩尔多瓦等国销售。据悉，该贩毒团伙头目在捷克操纵指挥，贩毒网络覆盖面广，十分复杂。捷克警方在收网行动中逮捕了１４名捷克和摩尔多瓦嫌疑人，他们最高将面临１８年监禁。此外，摩尔多瓦警方在行动中逮捕５名毒贩，根据当地法律，他们可能被判入狱７年至１５年。奥地利警方和荷兰警方也参与了这次反毒行动。"}
]
    系统输出如下结果。
    [{
  "predictions": "捷克和摩尔多瓦反毒行动扫毒", 
  "beams": "捷克和摩尔多瓦反毒行动扫毒||捷克和摩尔多瓦抓获19名贩毒嫌疑人||捷克摩尔多瓦反毒行动||捷克和摩尔多瓦反毒行动||捷克和摩尔多瓦联合反毒行动"
}]