按输出类型选择¶
根据您需要的输出类型选择模板。
决策树¶
graph TD
A[您需要什么输出？] --> B{结构化摘要？}
B -->|是| C[AutoModel]
B -->|否| D{项目集合？}
D -->|否| E{项目之间有关系的？}
E -->|否| F[考虑 AutoModel 或重组任务]
E -->|是| G{每个关系有多个实体？}
G -->|是| H[AutoHypergraph]
G -->|否| I{时间维度？}
I -->|是| J{空间维度？}
J -->|是| K[AutoSpatioTemporalGraph]
J -->|否| L[AutoTemporalGraph]
I -->|否| M{空间维度？}
M -->|是| N[AutoSpatialGraph]
M -->|否| O[AutoGraph]
D -->|是| P{有序列表？}
P -->|是| Q[AutoList]
P -->|否| R[AutoSet]AutoModel — 结构化摘要¶
适用场景： 需要结构化报告或摘要
输出： 带有字段的单个结构化对象
示例： - 财务收益摘要 - 患者出院摘要 - 产品目录条目
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/model |
通用 |
finance/earnings_summary |
财务报告 |
medicine/discharge_instruction |
医疗 |
tcm/herb_property |
中医 |
示例：
from hyperextract import Template
ka = Template.create("finance/earnings_summary", "zh")
result = ka.parse(earnings_report)
print(result.data.revenue) # 1000000
print(result.data.eps) # 2.50
print(result.data.yoy_growth) # 15.3
AutoList — 有序集合¶
适用场景： 需要有序列表
输出： 可能包含重复项的有序列表
示例： - 合规清单（按重要性排序） - 分步程序 - 排名项目
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/list |
通用 |
legal/compliance_list |
法律合规 |
legal/contract_obligation |
合同义务 |
medicine/symptom_list |
医疗症状 |
示例：
ka = Template.create("legal/compliance_list", "zh")
result = ka.parse(contract_text)
for item in result.data.items:
print(f"{item.priority}: {item.description}")
AutoSet — 唯一集合¶
适用场景： 需要无序的唯一项目
输出： 唯一项目的集合
示例： - 风险因素（唯一类别） - 合同中的定义术语 - 关键概念
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/set |
通用 |
finance/risk_factor_set |
财务风险 |
legal/defined_term_set |
法律术语 |
示例：
ka = Template.create("finance/risk_factor_set", "zh")
result = ka.parse(filing_text)
for risk in result.data.items:
print(f"{risk.category}: {risk.description}")
AutoGraph — 实体网络¶
适用场景： 需要二元关系（A → B）
输出： 带有实体和二元边的图
示例： - 知识图谱 - 概念地图 - 社交网络 - 股权结构
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/graph |
通用 |
general/graph |
领域知识 |
general/concept_graph |
研究概念 |
finance/ownership_graph |
公司股权 |
medicine/anatomy_graph |
解剖学 |
示例：
ka = Template.create("general/concept_graph", "zh")
result = ka.parse(paper_text)
# 访问实体
for node in result.nodes:
print(f"概念: {node.name} ({node.type})")
# 访问关系
for edge in result.edges:
print(f"{edge.source} → {edge.target}: {edge.type}")
AutoTemporalGraph — 时间线 + 网络¶
适用场景： 需要随时间变化的关系
输出： 带有时间标注边的图
示例： - 传记和生平事件 - 案例年表 - 事件序列
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/base_temporal_graph |
通用 |
general/biography_graph |
人物生平 |
finance/event_timeline |
财务事件 |
legal/case_fact_timeline |
法律案例时间线 |
medicine/hospital_timeline |
患者时间线 |
示例：
ka = Template.create("general/biography_graph", "zh")
result = ka.parse(biography_text)
# 构建索引用于可视化
result.build_index()
result.show() # 交互式时间线视图
# 按时间查询
response = result.chat("1080年到1090年间发生了什么？")
AutoSpatialGraph — 位置 + 网络¶
适用场景： 需要地理/空间关系
输出： 带有位置标注实体的图
示例： - 地理网络 - 基于位置的系统 - 空间拓扑
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/base_spatial_graph |
通用 |
AutoSpatioTemporalGraph — 时间 + 空间 + 网络¶
适用场景： 需要时间和位置两个维度
输出： 带有时间和空间标注的图
示例： - 带位置的历史事件 - 移动追踪 - 随时间变化的地理政治
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/base_spatio_temporal_graph |
通用 |
AutoHypergraph — 复杂关系¶
适用场景： 需要连接 2+ 实体的关系
输出： 带有 n 元超边的超图
示例： - 多方合同 - 复杂化学反应 - 会议论文（多位作者）
模板：
| 模板 | 领域 |
|---|---|
general/base_hypergraph |
通用 |
注意： 超图是高级功能。大多数用例可以用 AutoGraph 满足。
快速参考¶
| 输出类型 | 自动类型 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 结构化报告 | AutoModel | 需要带字段的摘要 |
| 有序列表 | AutoList | 项目有优先级/顺序 |
| 唯一项目 | AutoSet | 需要去重集合 |
| 二元网络 | AutoGraph | A 与 B 的关系 |
| 时间线网络 | AutoTemporalGraph | 随时间的事件 |
| 地理网络 | AutoSpatialGraph | 基于位置的关系 |
| 时间 + 空间网络 | AutoSpatioTemporalGraph | 需要两个维度 |
| 复杂关系 | AutoHypergraph | 多实体关系 |