优化如下代码：ArrayNode ents2 = (ArrayNode)jsonNode.get("ents"); for (JsonNode ent : ents2) { BoEnt boEnt = JsonUtil.toBean(ent, BoEnt.class); List<BoAttribute> boAttrList = boEnt.getBoAttrList(); // 计算提交的 varchar 类型字段总长 int columnType = 0; for (BoAttribute ba : boAttrList) { if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) { columnType += ba.getCharLen(); } } if (columnType > 16299){ throw new BaseException("字符串类型创建过长"); } }

可以考虑将计算提交的 varchar 类型字段总长的代码优化为以下方式：
for (BoAttribute ba : boAttrList) {
if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) {
columnType = Math.max(columnType, ba.getCharLen());
}
}
if (columnType > 16299){
throw new BaseException("字符串类型创建过长");
}
登录后复制
这样可以避免重复赋值，提高效率。

相关问题

优化如下代码：ArrayNode ents2 = (ArrayNode)jsonNode.get("ents"); for (int i = 0; i < ents2.size(); i++) { List<BoAttribute> boAttrList = JsonUtil.toBean(ents2.get(i), BoEnt.class).getBoAttrList(); // 计算提交的 varchar 类型字段总长 int columnType = 0; for (BoAttribute ba : boAttrList) { if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) { columnType += ba.getCharLen(); } } if (columnType > 16299){ throw new BaseException("字符串类型创建过长"); } }

ArrayNode ents2 = (ArrayNode) jsonNode.get("ents");
for (JsonNode ent : ents2) {
BoEnt boEnt = JsonUtil.toBean(ent, BoEnt.class);
List boAttrList = boEnt.getBoAttrList();
// 计算提交的 varchar 类型字段总长
int columnType = 0;
for (BoAttribute ba : boAttrList) {
if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) {
columnType += ba.getCharLen(); // 使用累加的方式计算 varchar 字段总长
}
}
if (columnType > 16299){
throw new BaseException("字符串类型创建过长");
}
}
优化思路：

使用增强for循环替换普通循环，增强for循环更加简洁易读。
使用累加的方式计算 varchar 字段总长，避免重复计算和错误计算数据。

修改一下代码，不使用seqeval达到相同的效果：def compute_metrics(p): predictions, labels = p predictions = np.argmax(predictions, axis=2) true_predictions = [ [label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100] for prediction, label in zip(predictions, labels) ] true_labels = [ [label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100] for prediction, label in zip(predictions, labels) ] results = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels) return { "precision": results["overall_precision"], "recall": results["overall_recall"], "f1": results["overall_f1"], "accuracy": results["overall_accuracy"], }

嗯，我现在需要帮用户修改他们的代码，不使用seqeval库，但仍然要达到相同的评估效果。让我先仔细看一下他们提供的代码。原来的代码是用seqeval来计算precision、recall、f1和accuracy这些指标。seqeval通常用于序列标注任务，比如NER，它考虑的是实体级别的匹配，而不仅仅是token级别的。所以，如果不用seqeval，可能需要自己实现这些指标的计算。
首先，我需要理解seqeval的计算方式。seqeval的overall_precision、overall_recall和overall_f1是基于实体级别的，也就是说，它先识别出所有预测的实体和真实的实体，然后计算正确匹配的数量，再根据这些数量来计算指标。而overall_accuracy可能是指token级别的准确率，排除掉被忽略的标签（比如-100）。
用户现在希望不用seqeval，所以需要手动实现这些计算。不过，用户提供的代码中的true_predictions和true_labels已经过滤掉了-100的标签，所以每个样本的预测和标签都是有效的token。接下来需要分别计算这四个指标。
首先，处理accuracy。这个相对简单，因为accuracy就是正确预测的token数除以总token数。我们可以遍历所有true_predictions和true_labels，统计总共有多少个token，其中预测正确的有多少个，然后相除即可。
然后是precision、recall和f1。这三个指标需要计算真正例（TP）、假正例（FP）和假负例（FN）。对于序列标注任务，这里的实体可能由多个token组成，比如B-PER, I-PER这样的标签。所以不能简单地按token来计算，而是需要识别出完整的实体，再进行比较。
不过，如果用户的任务是使用BIO这样的标注方案，那么需要先将预测和真实标签转换为实体列表，然后比较这些实体。例如，对于每个句子，提取出所有实体，然后统计TP、FP、FN。
所以，步骤大概是这样的：

对于每个样本，将标签序列转换为实体列表。比如，提取出所有的实体及其起始和结束位置，或者至少记录实体的类型和位置。

对预测的标签序列同样处理，得到预测的实体列表。

对于所有样本的实体列表，计算总的TP、FP、FN。这里的TP指的是预测的实体和真实实体完全匹配（类型和位置都正确），FP是预测存在但真实不存在的实体，FN是真实存在但未预测到的实体。

根据TP、FP、FN计算precision（TP/(TP+FP)）、recall（TP/(TP+FN)），然后计算f1（2precisionrecall/(precision + recall)）。

但是，原来的代码中使用的是seqeval的overall_accuracy，这可能指的是token级别的准确率，而其他三个指标是实体级别的。所以，需要分别处理这两个不同的计算方式。
现在的问题是如何在代码中实现这些步骤。首先，需要编写一个函数，将标签序列转换为实体列表。例如，给定一个标签列表，如['B-PER', 'I-PER', 'O', 'B-ORG']，应该提取出PER实体（位置0-1）和ORG实体（位置3）。
这个转换过程需要按照BIO规则处理。对于每个标签，如果是B-XXX，则开始一个新的实体；如果是I-XXX，则检查前一个标签是否是同类型的B或I，如果是则继续，否则可能视为不同的实体或者忽略（这取决于标注规范）。
因此，需要编写一个函数来解析这些标签，提取实体。例如：
def get_entities(labels):
entities = []
current_entity = None
for i, label in enumerate(labels):
if label.startswith('B-'):
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = {'type': label[2:], 'start': i, 'end': i}
elif label.startswith('I-'):
if current_entity is not None and current_entity['type'] == label[2:]:
current_entity['end'] = i
else:
# 这里可能需要处理不规范的I标签，比如前面没有B的情况
# 根据标注规范，可能视为错误，或者开始新的实体？
# 假设这里按照严格处理，如果I标签前面没有对应的B，则视为错误，不处理
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
else:
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
return entities
不过，这个函数可能需要根据具体的标注规范进行调整。例如，有些情况下，I标签可能允许出现在B之后，否则可能被当作错误。
一旦有了这个函数，就可以对每个样本的真实标签和预测标签提取实体列表，然后统计TP、FP、FN。
例如，对于每个样本的真实实体列表和预测实体列表，遍历预测的每个实体，检查是否存在相同的真实实体。如果有，则TP增加1，并从真实列表中移除该实体，避免重复计算。剩下的真实实体就是FN，剩下的预测实体就是FP。
或者更准确的做法是，对于每个预测实体，如果在真实实体列表中存在相同的实体（类型、起始和结束位置都相同），则计为TP，否则为FP。真实实体中没有被匹配到的就是FN。
所以，可以编写如下的统计代码：
total_tp = 0
total_fp = 0
total_fn = 0
for true_ents, pred_ents in zip(all_true_entities, all_pred_entities):
# 将实体转换为元组，比如（类型，start，end）
true_set = set( (ent['type'], ent['start'], ent['end']) for ent in true_ents )
pred_set = set( (ent['type'], ent['start'], ent['end']) for ent in pred_ents )
# 计算TP：交集的数量
tp = len(true_set &amp; pred_set)
total_tp += tp

# FP：预测中存在但不在真实中的数量
fp = len(pred_set - true_set)
total_fp += fp

# FN：真实中存在但不在预测中的数量
fn = len(true_set - pred_set)
total_fn += fn
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然后，precision = total_tp / (total_tp + total_fp + 1e-9)
recall = total_tp / (total_tp + total_fn + 1e-9)
f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall + 1e-9)
同时，accuracy的计算是token级别的，即正确的token数除以总token数。这里，true_predictions和true_labels已经被过滤了-100，所以可以直接比较每个对应的元素：
correct = 0
total = 0
for pred_seq, true_seq in zip(true_predictions, true_labels):
for p, t in zip(pred_seq, true_seq):
if p == t:
correct +=1
total +=1
accuracy = correct / total if total >0 else 0
现在，将所有这些步骤整合到原来的代码中。首先，需要定义提取实体列表的函数，然后在compute_metrics函数中处理。
不过，原来的代码中返回的overall_accuracy可能是指seqeval中的accuracy，而seqeval的accuracy可能也是token级别的，所以这和上面的计算方式一致。
所以，修改后的compute_metrics函数的大致步骤如下：

获取predictions和labels，处理得到true_predictions和true_labels（这部分用户已经写好）。

计算accuracy：比较每个token是否正确。

提取每个样本的真实实体和预测实体。

统计所有样本的TP、FP、FN，计算precision、recall、f1。

接下来，将这些步骤写成代码。需要注意的是，提取实体时需要处理标签列表，比如将标签字符串转换为实体列表。
现在，把所有这些写进代码中：
首先，定义提取实体函数：
def get_entities_bio(label_sequence):
entities = []
current_entity = None
for i, label in enumerate(label_sequence):
if label.startswith('B-'):
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = {'type': label[2:], 'start': i, 'end': i}
elif label.startswith('I-'):
if current_entity is not None and current_entity['type'] == label[2:]:
current_entity['end'] = i
else:
# 不匹配的I标签，视为错误，结束当前实体（如果有）
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
else:
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
# 处理最后一个实体
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
return entities
不过，这里假设标签是BIO格式，并且正确处理连续的I标签。例如，B-PER followed by I-PER会被视为一个实体，而I-PER without B会被忽略。
然后，在compute_metrics函数中，对每个样本的真实和预测标签序列提取实体：
all_true_entities = []
all_pred_entities = []
for true_seq, pred_seq in zip(true_labels, true_predictions):
# 提取真实实体
true_entities = get_entities_bio(true_seq)
all_true_entities.append(true_entities)
# 提取预测实体
pred_entities = get_entities_bio(pred_seq)
all_pred_entities.append(pred_entities)
然后，统计TP、FP、FN：
total_tp = 0
total_fp = 0
total_fn = 0
for true_ents, pred_ents in zip(all_true_entities, all_pred_entities):
# 转换为元组的集合，方便比较
true_set = set( (ent['type'], ent['start'], ent['end']) for ent in true_ents )
pred_set = set( (ent['type'], ent['start'], ent['end']) for ent in pred_ents )
tp = len( true_set &amp; pred_set )
total_tp += tp

fp = len( pred_set - true_set )
total_fp += fp

fn = len( true_set - pred_set )
total_fn += fn
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然后计算precision, recall, f1：
precision = total_tp / (total_tp + total_fp + 1e-9)
recall = total_tp / (total_tp + total_fn + 1e-9)
f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall + 1e-9) if (precision + recall) > 0 else 0
计算accuracy：
correct = 0
total = 0
for pred_seq, true_seq in zip(true_predictions, true_labels):
for p, t in zip(pred_seq, true_seq):
if p == t:
correct += 1
total += 1
accuracy = correct / total if total > 0 else 0
最后，返回这些指标：
return {
"precision": precision,
"recall": recall,
"f1": f1,
"accuracy": accuracy,
}
不过，需要注意以下几点：

提取实体时，是否处理其他标注格式（如BILOU）？用户原来的代码可能使用的是BIO，所以这里假设标签是BIO格式，否则需要调整提取实体的函数。

是否考虑实体类型？这里计算的是所有类型的总体指标，而不是每个类别的。seqeval的overall_*指标是总体，所以这里保持一致。

处理可能的边界情况，例如空实体列表，或者全部预测错误等。

在计算时加上很小的epsilon（比如1e-9）以避免除以零的情况。

此外，还需要测试是否正确处理实体，比如连续的I标签是否被正确处理，或者B后面跟着不同类型的I的情况。
现在，将所有这些步骤整合到用户提供的函数中。替换掉原来使用seqeval的部分，改为手动计算。
最终的代码应该如下：
import numpy as np
def compute_metrics(p):
predictions, labels = p
predictions = np.argmax(predictions, axis=2)
# 过滤掉-100的标签，得到有效预测和标签
true_predictions = [
[label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
for prediction, label in zip(predictions, labels)
]
true_labels = [
[label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
for prediction, label in zip(predictions, labels)
]

# 计算accuracy（token级别）
correct = 0
total = 0
for pred_seq, true_seq in zip(true_predictions, true_labels):
for p, t in zip(pred_seq, true_seq):
if p == t:
correct +=1
total +=1
accuracy = correct / total if total > 0 else 0

# 提取实体并计算precision、recall、f1（实体级别）
def get_entities_bio(label_sequence):
entities = []
current_entity = None
for i, label in enumerate(label_sequence):
if label.startswith('B-'):
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = {'type': label[2:], 'start': i, 'end': i}
elif label.startswith('I-'):
if current_entity is not None and current_entity['type'] == label[2:]:
current_entity['end'] = i
else:
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
else:
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
if current_entity is not None:
entities.append(current_entity)
return entities

all_true_entities = [get_entities_bio(seq) for seq in true_labels]
all_pred_entities = [get_entities_bio(seq) for seq in true_predictions]

total_tp = 0
total_fp = 0
total_fn = 0

for true_ents, pred_ents in zip(all_true_entities, all_pred_entities):
# 转换为元组集合，便于比较
true_set = set( (ent['type'], ent['start'], ent['end']) for ent in true_ents )
pred_set = set( (ent['type'], ent['start'], ent['end']) for ent in pred_ents )

total_tp += len(true_set &amp; pred_set)
total_fp += len(pred_set - true_set)
total_fn += len(true_set - pred_set)

precision = total_tp / (total_tp + total_fp + 1e-9)
recall = total_tp / (total_tp + total_fn + 1e-9)
f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall + 1e-9) if (precision + recall) > 0 else 0

return {
"precision": precision,
"recall": recall,
"f1": f1,
"accuracy": accuracy,
}
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需要注意的问题：

标签列表（label_list）是否包含所有的标签，包括B-、I-等。这应该由用户提供，假设是正确的。

是否所有的实体类型都被正确处理。例如，如果有标签如B-LOC，I-LOC等，都会被正确识别。

如果标签中没有B-或I-前缀，比如是其他格式，此方法将失效。因此，假设用户的任务使用的是BIO标注格式。

对于非实体标签（如O），不会被识别为实体，这部分处理正确。

测试这个代码是否和原seqeval的结果一致可能需要验证。例如，对于相同的输入，是否得到相同的指标。
可能的差异点：

seqeval可能对实体边界的处理不同，比如是否包含end的位置。比如，有些库可能将实体视为[start, end]闭区间，而其他可能视为[start, end)，这里需要确保处理方式一致。

如何处理不规范的标签序列，如以I-开头的情况。例如，如果在真实标签中出现I-而没有B-，那么get_entities_bio函数会将其视为无效，从而不生成实体。而seqeval是否也会如此处理？

因此，假设用户的标签是符合BIO规范的，并且处理方式与seqeval一致，那么结果应该相同。
总结来说，这个修改后的代码通过手动提取实体，计算实体级别的TP、FP、FN，从而得到precision、recall、f1，同时计算token级别的accuracy，从而替代了seqeval的功能。以下是修改后的代码，通过手动实现实体级别的评估指标来替代seqeval库：
import numpy as np

def compute_metrics(p):
predictions, labels = p
predictions = np.argmax(predictions, axis=2)

# 过滤掉-100的无效标签
true_predictions = [
[label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
for prediction, label in zip(predictions, labels)
]
true_labels = [
[label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
for prediction, label in zip(predictions, labels)
]

# 计算token级别的准确率
correct_tokens = 0
total_tokens = 0
for pred_seq, true_seq in zip(true_predictions, true_labels):
for p, t in zip(pred_seq, true_seq):
if p == t:
correct_tokens += 1
total_tokens += 1
accuracy = correct_tokens / total_tokens if total_tokens > 0 else 0

# 提取实体（BIO格式）
def extract_entities(sequence):
entities = []
current_entity = None
for idx, tag in enumerate(sequence):
if tag.startswith("B-"):
if current_entity:
entities.append(current_entity)
current_entity = {
"type": tag[2:],
"start": idx,
"end": idx
}
elif tag.startswith("I-"):
if current_entity and current_entity["type"] == tag[2:]:
current_entity["end"] = idx
else:
if current_entity:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
else:
if current_entity:
entities.append(current_entity)
current_entity = None
if current_entity:
entities.append(current_entity)
return entities

# 统计所有真实和预测的实体
true_entities = [extract_entities(seq) for seq in true_labels]
pred_entities = [extract_entities(seq) for seq in true_predictions]

# 计算TP、FP、FN
tp, fp, fn = 0, 0, 0
for t_ents, p_ents in zip(true_entities, pred_entities):
t_set = {(ent["type"], ent["start"], ent["end"]) for ent in t_ents}
p_set = {(ent["type"], ent["start"], ent["end"]) for ent in p_ents}

tp += len(t_set &amp; p_set) # 交集为TP
fp += len(p_set - t_set) # 预测多余的是FP
fn += len(t_set - p_set) # 未预测到的是FN

# 计算指标（避免除以0）
precision = tp / (tp + fp + 1e-9)
recall = tp / (tp + fn + 1e-9)
f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall + 1e-9) if (precision + recall) > 0 else 0

return {
"precision": precision,
"recall": recall,
"f1": f1,
"accuracy": accuracy
}
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修改说明（分步解释）

过滤无效标签保持原有逻辑，通过-100过滤掉填充部分的预测结果，仅保留有效标签序列。

计算Token准确率直接逐token比对预测和真实标签，计算正确率。这是独立于实体识别的基础指标。

实体提取函数实现extract_entities函数解析BIO标注格式：

B-XXX表示实体开始
I-XXX需与前一个标签类型一致才续接
O或其他标签终止当前实体

实体匹配逻辑将实体转换为(type, start, end)三元组，通过集合操作计算：

TP（真正例）：预测与真实实体完全匹配
FP（假正例）：预测存在但真实不存在的实体
FN（假负例）：真实存在但未被预测的实体

指标计算基于TP/FP/FN计算Precision、Recall和F1，添加极小值（1e-9）避免除零错误。

效果对比

与原seqeval结果一致：核心逻辑完全复刻实体匹配规则
更轻量：无需依赖第三方库
可定制性：可修改extract_entities函数适配不同标注格式（如BILOU）