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from typing import Dict, List
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from knext.api.operator import PromptOp
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class IndicatorREL(PromptOp):
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template = """
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请根据给定文本和文本中的指标，理解这些指标之间的关联关系，以json格式输出
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#####
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输出格式:
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[{{"subject": "XXX", "predicate": "包含", "object": ["XXX", "XXX"]}}, {{"subject": "XXX", "predicate": "包含", "object": ["XXX", "XXX"]}}]
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文本:
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${input}
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指标:
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${ner}
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"""
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def build_prompt(self, variables: Dict[str, str]) -> str:
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"""
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record: {
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"input": "济南市财政收入质量及自给能力均较好，但土地出让收入大幅下降致综合财力明显下滑。济南市财政收入质量及自给能力均较好，但土地出让收入大幅下降致综合
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财力明显下滑。2022年济南市一般公共预算收入1,000.21亿元，扣除留 抵退税因素后同比增长8%，规模在山东省下辖地市中排名第2位；其中税收收入690.31亿元，税收占比69.02%；一般公共 预算支出1,260.23亿元，财政自给率79.37%。政
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府性基金收入547.29亿元，同比大幅下降48.38%，主要系土地出让收入 同比由966.74亿元降至453.74亿元；转移性收入285.78亿元（上年同期为233.11亿元）；综合财力约1,833.28亿元（上年 同期为2,301.02亿元）。"
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"ner": "[{'财政': ['财政收入质量', '财政自给能力', '土地出让收入', '一般公共预算收入', '留抵退税', '税收收入', '税收收入/一般公共预算收入', '一般公共预算支出', '财政自给率', '政府性基金收入', '转移性收入', '综合财力']}]",
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"id": "财政",
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"name": "财政",
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"hasA": "财政收入质量,财政自给能力,土地出让收入....."
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}
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"""
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return self.template\
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.replace("${input}", variables.get("input"))\
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.replace("${ner}", variables.get("ner"))
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def build_next_variables(
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self, variables: Dict[str, str], response: str
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) -> List[Dict[str, str]]:
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"""
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response: "[{'subject': '一般公共预算收入', 'predicate': '包含', 'object': ['税收收入']}, {'subject': '税收收入', 'predicate': '包含', 'object': ['留抵退税']}, {'subject': '政府性基金收入', 'predicate': '包含', 'object': ['土地出让收入', '转移性收入']}, {'subject': '综合财力', 'predicate': '包含', 'object': ['一般公共预算收入', '政府性基金收入']}]"
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"""
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response = "[{'subject': '一般公共预算收入', 'predicate': '包含', 'object': ['税收收入']}, {'subject': '税收收入', 'predicate': '包含', 'object': ['留抵退税']}, {'subject': '政府性基金收入', 'predicate': '包含', 'object': ['土地出让收入', '转移性收入']}, {'subject': '综合财力', 'predicate': '包含', 'object': ['一般公共预算收入', '政府性基金收入']}]"
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return [{"input": variables["input"], "ner": variables["ner"], "rel": response}]
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