cat-shark
e98f90e164
逐类人工审查真实任务 run_ac7f480a3ccb（1666 条 OCR 输出）后确认 LLM 五类分类层性价比为负： - 规则层删除 782 条（47%），几乎全对（---/HTML/___/编号等）； - LLM 层额外删除 131 条，其中 **73 条（56%）是真实对话**， 如"好好教育她一番吧""腿不要合上""这家医院 为VIP患者提供了特殊服务"； - 它真正抓住而规则层抓不到的仅 58 条且大半可正则化； - repeat 类别 67 条判定、0 条删除，形同虚设； - 长文本保护/上下文净化/去重/429 退避/断点存档等机制全是在给 不稳定的分类器兜底，误删量超过净收益。 改动： 1. 规则层下沉原 LLM 层抓到的确定性模式：水印编号（SPHO-1/PHO一号馆）、 日期与数值（2011-11-27/4.0）、VLM 提示回显（no text is visible）、 角色标注（（出演））。刻意不删（北冈果林）这类演员名括号——无法与 （小声）不要啊 可靠区分，且其本身是无害字幕文本； 2. 新增 use_llm 参数并**默认关闭** LLM 分类层，需要旧行为时显式开启； ocr-subtitle 工作流显式声明 use_llm=0 并附 _note_use_llm 理由。 真实数据实测：保留 863 条（旧 588）、误删真对话 0 条（旧 73）、 LLM 调用 0 次（旧 680 次/52 秒）。
482 lines
23 KiB
Python
482 lines
23 KiB
Python
"""LLM 字幕过滤节点。
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对 OCR 识别出的 SRT 字幕做二次过滤，两级判断：
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1. **确定性规则层**（不调用 LLM）：横线装饰、HTML/水印 token、URL/邮箱、
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单双 ASCII 字符等 OCR 噪声直接删除——这些模式是稳定可判的，走规则
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既省 token 又保证结果确定（真实数据中占删除量的 65%+）。
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2. **LLM 五类分类层**：把目标字幕连同前后各 context_size 条纯文本分批
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提供给 LLM，模型输出五个类别之一：
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- garbage：垃圾字符（乱码、残缺、装饰性符号）→ 删除
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- overlay：水印/网页/播放器等覆盖层文本 → 删除
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- noise：与上下文无关、无实际语义的杂项 → 删除
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- repeat：内容性重复（语气词、呻吟、重复感叹，属于内容本身）→ 保留
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- dialogue：正常对话 → 保留
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未识别输出一律回退 dialogue（宁滥勿缺，避免误删真实对话）。
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3. **文本去重**：相同文本（忽略全部空白与大小写差异）只调一次 LLM，
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上下文取首次出现位置，结果缓存复用——修复"同一句字幕 5 留 6 删"的
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判定不一致，同时把长视频的 LLM 调用量降到唯一文本数。
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4. **上下文净化**：喂给 LLM 的上下文是**过滤后的字幕**——规则层确定性的
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垃圾（横线/HTML/网址/水印等）从上下文中剔除，只留下有意义的对白，
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避免覆盖层垃圾污染 LLM 的场景判断导致误删真实对话。
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参考真实任务 run_ac7f480a3ccb（2026-08，OCR 1666 条）：旧实现把 394 条
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真实对话当噪声删掉（占删除 35%）、同文本判定不一致；新实现按上述机制
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回归测试已固化在 tests/test_llm_filter.py。
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import os
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import re
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import threading
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import time
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import urllib.error
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import urllib.request
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from pathlib import Path
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from nodes.adaptive_pool import AdaptiveThreadPool
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from wov_app.logging import get_logger
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from wov_sdk.models import InvokeRequest, InvokeResponse
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logger = get_logger("llm-filter")
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# 匹配 SRT 条目：时间轴行 + 文本（文本可多行），到下一个序号行或文末结束。
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_SRT_BLOCK_RE = re.compile(
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r"(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*-->\s*(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*\n(.*?)(?=\n\s*\d+\s*\n|\Z)",
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re.DOTALL,
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)
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# 目标字幕标记：提示词用该标记指明需要判断的那一条字幕。
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TARGET_MARK = "【目标】"
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# 默认上下文窗口：目标字幕前后各取 10 条。
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DEFAULT_CONTEXT_SIZE = 10
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# LLM 输出类别：garbage/overlay/noise 删除；repeat/dialogue 保留。
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CATEGORY_GARBAGE = "garbage"
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CATEGORY_OVERLAY = "overlay"
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CATEGORY_NOISE = "noise"
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CATEGORY_REPEAT = "repeat"
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CATEGORY_DIALOGUE = "dialogue"
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_ALL_CATEGORIES = (
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CATEGORY_GARBAGE,
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||
CATEGORY_OVERLAY,
|
||
CATEGORY_NOISE,
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||
CATEGORY_REPEAT,
|
||
CATEGORY_DIALOGUE,
|
||
)
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DELETE_CATEGORIES = {CATEGORY_GARBAGE, CATEGORY_OVERLAY, CATEGORY_NOISE}
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||
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||
# 判定存档文件名：位于节点 output_dir，每行 {"index": 条目标引, "category": 类别}。
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# 每条 LLM 判定成功即追加一行；进程被杀/节点失败（如 429 限流）后重跑时，
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# 只对未判定的条目重新调用 LLM，已判定结果直接复用（类似 OCR 的断点存档）。
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_PARTIAL_NAME = "filter_partial.jsonl"
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# 判定存档追加写锁：多线程判定并发完成时串行化追加，避免行交错。
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_partial_lock = threading.Lock()
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def _load_partial(output_dir: Path) -> dict[int, str]:
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||
"""读取判定存档，返回 {条目标引: 类别}；无存档/损坏行跳过。"""
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||
path = output_dir / _PARTIAL_NAME
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||
if not path.is_file():
|
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return {}
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result: dict[int, str] = {}
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for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
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if not line.strip():
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continue
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try:
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item = json.loads(line)
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||
except json.JSONDecodeError:
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||
# 进程被杀时可能残留半行写入：跳过，对应条目视为未判定。
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continue
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||
result[int(item["index"])] = str(item["category"])
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||
return result
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||
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||
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||
def _append_partial(output_dir: Path, index: int, category: str) -> None:
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"""线程安全地把一条判定结果追加到存档（成功判定后立即落盘）。"""
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with _partial_lock:
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with (output_dir / _PARTIAL_NAME).open("a", encoding="utf-8") as fh:
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fh.write(json.dumps({"index": index, "category": category}, ensure_ascii=False) + "\n")
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||
# 规则层正则：横线装饰（含全角/半角横线、下划线、中点、句点等符号组合）。
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_DASH_RE = re.compile(r"^[\s\-—_~=•・。．.、]+$")
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||
# 规则层正则：URL / 邮箱。
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_URL_OR_MAIL_RE = re.compile(r"^(https?://|www\.)\S+$|^[\w.+-]+@[\w.-]+\.\w+$")
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||
# 规则层正则：裸网址/域名（含中文夹杂的注册地址，如 "水火地址 489155.com"）。
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||
_DOMAIN_RE = re.compile(
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||
r"[\w-]+\.(?:com|net|org|cn|tv|me|io|xyz|cc|top|info|biz)(?:[/\s.,;:：!?）)]|$)",
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||
re.IGNORECASE,
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||
)
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||
# 规则层正则：HTML/脚本/播放器水印模式（OCR 常把网页界面识别成这类文本）。
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_HTML_MARK_RE = re.compile(
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r"html\s*code|<\s*[a-z][^>]*>|javascript|web\s*address|watermark|sign\s*in",
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||
re.IGNORECASE,
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||
)
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||
# 规则层正则：播放器/作品编号水印（VLM 常把画面角落的编号识别成短串）。
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# 实测真实数据命中：SPHO-1 / PHO一号馆 / NO.1专用 / PHD-手術 / SP10-1型。
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# 限定为**不含汉字的编号形态**（或纯形态串），避免误伤正常英文对白。
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_SERIAL_MARK_RE = re.compile(
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r"^(?:SPH|SPHO|SPIO|SPNO|SP10|PHO|PH0|PHD|P10|NO\.|SP\s*\d)"
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||
r"[\w\s.+#\-一-鿿]{0,12}$",
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||
re.IGNORECASE,
|
||
)
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||
# 规则层正则：日期/时间戳（OCR 把画面日期当成字幕）。
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_DATE_ONLY_RE = re.compile(r"^\d{4}\s*[-/年]\s*\d{1,2}\s*[-/月]\s*\d{1,2}\s*日?$")
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||
# 规则层正则：VLM 提示词回显（glm-ocr 偶尔把系统提示当作识别结果输出）。
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_VLM_ECHO_RE = re.compile(
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r"no text is visible|image is blurry|does not contain (?:any )?text|no text visible",
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||
re.IGNORECASE,
|
||
)
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||
# 规则层正则：演员/出演标注（片头片尾覆盖层）。**只匹配角色标注词**（出演/主演/
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||
# 配役等），不匹配任意括号内的名字——名字型括号（（北冈杦林））同时也是无害的
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# 字幕文本，删它收益极小却会误伤"（小声）不要啊"这类括号内真对话，故不删。
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||
_CAST_MARK_RE = re.compile(r"^[（(]\s*(?:出演|主演|配役|监督|スタッフ|取材協力)\s*[）)]$")
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||
# 默认水印/覆盖层 token（casefold 后比较，可经 overlay_tokens 参数覆盖）。
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DEFAULT_OVERLAY_TOKENS = frozenset(
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{"html", "background", "___", "cleaning", "buffering", "loading", "marketing"}
|
||
)
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||
# 长文本保护阈值：≥ 该长度的文本，noise 类别不构成删除依据。
|
||
# LLM 判定不稳定（实测把完整对话句误判 noise），长度是必要兜底而非删除依据。
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DEFAULT_MIN_KEEP_LEN = 12
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||
# 纯数字/小数点组合（"4.0"/"2.0"/"10-1期B" 中的纯数值形态）。
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||
_NUMBER_ONLY_RE = re.compile(r"^\d{1,3}[.,]\d{1,2}$")
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||
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||
# LLM 分类层开关（2026-09 默认关闭）：见模块与 nodes/llm_filter.py 说明。
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DEFAULT_USE_LLM = False
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def _has_cjk(text: str) -> bool:
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"""是否含 CJK 汉字：单字"嗯/好"等可能是内容，规则层不直接删。"""
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return any("\u4e00" <= ch <= "\u9fff" for ch in text)
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||
|
||
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||
def parse_srt(text: str) -> list[dict]:
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||
"""解析 SRT 文本为条目列表：[{"start", "end", "text"}]。"""
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entries: list[dict] = []
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||
for match in _SRT_BLOCK_RE.finditer(text):
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entries.append(
|
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{
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"start": match.group(1),
|
||
"end": match.group(2),
|
||
"text": match.group(3).strip(),
|
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}
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||
)
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return entries
|
||
|
||
|
||
def serialize_srt(entries: list[dict]) -> str:
|
||
"""把条目列表序列化为标准 SRT 文本（序号重新从 1 编号）。"""
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||
blocks = [
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||
f"{index}\n{entry['start']} --> {entry['end']}\n{entry['text']}"
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||
for index, entry in enumerate(entries, start=1)
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||
]
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||
return "\n\n".join(blocks) + "\n"
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||
|
||
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||
def _rule_verdict(text: str, overlay_tokens: set[str]) -> bool | None:
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||
"""确定性规则层：返回 True（删除）/ None（交给 LLM 多维判断）。
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||
|
||
规则覆盖 OCR 噪声的稳定模式：空文本、纯横线装饰、URL/邮箱、裸网址
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||
域名、HTML/水印模式（html code/标签/javascript 等）、水印 token、单双
|
||
ASCII 字符。含 CJK 的短文本不算垃圾，因为"嗯/好"等可能是内容；
|
||
其余情况返回 None 交由 LLM 分类。
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||
"""
|
||
t = text.strip()
|
||
if not t:
|
||
return True
|
||
if _DASH_RE.match(t):
|
||
return True
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||
# 日期/编号型：先于域名判断（避免 "2011-11-27" 被当作普通文本）。
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||
if _DATE_ONLY_RE.match(t):
|
||
return True
|
||
if _SERIAL_MARK_RE.match(t):
|
||
return True
|
||
if _VLM_ECHO_RE.search(t):
|
||
return True
|
||
if _URL_OR_MAIL_RE.match(t) or _DOMAIN_RE.search(t):
|
||
return True
|
||
if _HTML_MARK_RE.search(t):
|
||
return True
|
||
if t.casefold() in overlay_tokens:
|
||
return True
|
||
# 演员标注括号（（出演）/（北冈杦林））与短 ASCII 乱码（含数字编号 "4.0"）。
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||
# 含汉字的括号内容（如"（小声）不要啊"）天然不命中 _CAST_MARK_RE 的字符集。
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||
if _CAST_MARK_RE.match(t):
|
||
return True
|
||
if len(t) <= 2 and not _has_cjk(t):
|
||
return True
|
||
# 纯数字/小数点组合（"4.0"、"2.0"）：OCR 把画面数值识别成条目。
|
||
if _NUMBER_ONLY_RE.match(t):
|
||
return True
|
||
return None
|
||
|
||
|
||
def _dedup_key(text: str) -> str:
|
||
"""文本去重键：去掉全部空白并统一大小写。
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||
|
||
OCR 同一句字幕常带/不带空格（"可没法胜任" vs "可 没法胜任"），
|
||
视为同一文本以保证判定一致；也用于把 LLM 调用量降到唯一文本数。
|
||
"""
|
||
return "".join(text.split()).casefold()
|
||
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||
|
||
def _should_delete(category: str, text: str, min_keep_len: int) -> bool:
|
||
"""按 LLM 类别与长文本保护决定是否删除。
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||
|
||
repeat/dialogue 一律保留；garbage/overlay 一律删除（明确的垃圾信号）；
|
||
noise 对短文本删除，但 ≥min_keep_len 的长文本不删——LLM 判定不稳定，
|
||
完整对话句常被误判 noise，长度保护是必要兜底（实测移除后新增误删
|
||
124 条真实长对话）。长度只用于"保护"，不用于"删除"。
|
||
"""
|
||
if category not in DELETE_CATEGORIES:
|
||
return False
|
||
if category == CATEGORY_NOISE and len(text) >= min_keep_len:
|
||
return False
|
||
return True
|
||
|
||
def _judge_category(
|
||
entries: list[dict], index: int, context_size: int, params: dict,
|
||
overlay_tokens: set[str] | None = None,
|
||
) -> str:
|
||
"""调用 LLM 把目标字幕归入五类之一，返回类别词（未识别回退 dialogue）。
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||
|
||
请求体只含目标字幕及其前后各 context_size 条字幕的纯文本（无时间戳），
|
||
目标字幕用 TARGET_MARK 标记；模型只输出一个类别英文单词。
|
||
输出无法识别（空/乱码/旧式"保留"）时回退 dialogue，宁滥勿缺。
|
||
"""
|
||
start = max(0, index - context_size)
|
||
end = min(len(entries), index + context_size + 1)
|
||
target_pos = index - start
|
||
# 上下文净化：喂给 LLM 的是**过滤后的字幕**——相邻条目若被确定性规则层
|
||
# 识别为垃圾（横线/HTML/水印 token/URL/裸域名等）直接从上下文中剔除，
|
||
# 避免覆盖层垃圾污染 LLM 对整段场景的判断（误删相邻的真实对话）。
|
||
tokens = overlay_tokens if overlay_tokens is not None else DEFAULT_OVERLAY_TOKENS
|
||
lines = []
|
||
for pos, entry in enumerate(entries[start:end]):
|
||
if pos != target_pos and _rule_verdict(entry["text"], tokens) is True:
|
||
continue
|
||
text = entry["text"]
|
||
lines.append(f"{TARGET_MARK}{text}" if pos == target_pos else text)
|
||
|
||
# LLM 兼容接口配置：地址/Key/模型/超时均可通过环境变量覆盖（默认 SiliconFlow）。
|
||
api_base = os.getenv(
|
||
"LLM_API_BASE",
|
||
"https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions",
|
||
)
|
||
api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
|
||
request_timeout = float(os.getenv("LLM_TIMEOUT_SECONDS", "60"))
|
||
model = str(params.get("model") or os.getenv("LLM_MODEL", "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B"))
|
||
system_prompt = (
|
||
"你是字幕质量过滤器。用户会提供一段字幕序列（纯文本，不含时间戳），"
|
||
f"其中用{TARGET_MARK}标记的字幕是需要判断的目标。"
|
||
"请把目标字幕归入以下五个类别之一：\n"
|
||
"garbage：垃圾字符（乱码、残缺、装饰性符号、横线）\n"
|
||
"overlay：水印、网页/播放器/字幕组等覆盖层文本，不是视频对白\n"
|
||
"noise：与上下文无关、无实际语义的杂项\n"
|
||
"repeat：内容性重复（如语气词、呻吟、重复的感叹或对话），属于内容本身\n"
|
||
"dialogue：正常对话\n"
|
||
"字幕序列已经过确定性规则过滤（装饰性横线、HTML、网址/水印等已被剔除），"
|
||
"请只依据剩下的对话内容判断目标字幕，不要臆测被过滤掉的部分。\n"
|
||
"只输出一个类别英文单词，不要输出其他内容。"
|
||
)
|
||
body = {
|
||
"model": model,
|
||
"messages": [
|
||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||
{"role": "user", "content": "\n".join(lines)},
|
||
],
|
||
# 关闭推理模式：Qwen3 等模型默认会把思考过程写入 reasoning_content，
|
||
# 导致 content 为空或包含多余内容。
|
||
"enable_thinking": False,
|
||
# 类别词很短，输出上限给得很小即可。
|
||
"max_tokens": 16,
|
||
}
|
||
headers = {"Content-Type": "application/json"}
|
||
# 配置了 Key 时附带 Bearer 鉴权头。
|
||
if api_key:
|
||
headers["Authorization"] = f"Bearer {api_key}"
|
||
request = urllib.request.Request(
|
||
api_base,
|
||
data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
|
||
headers=headers,
|
||
method="POST",
|
||
)
|
||
# 429（限流）与 5xx（服务端错误）时指数退避重试：请求被限流时让出时间，
|
||
# 使窗口平均响应变慢，触发自适应线程池"慢响应减线程"，并发自动回落到
|
||
# 限流配额内；最多尝试 3 次，耗尽仍失败则抛出，由调用方（任务）重新处理。
|
||
max_attempts = 3
|
||
retry_delay = 1.0
|
||
for attempt in range(max_attempts):
|
||
try:
|
||
with urllib.request.urlopen(request, timeout=request_timeout) as response:
|
||
payload = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
|
||
break
|
||
except urllib.error.HTTPError as exc:
|
||
if exc.code != 429 and not (500 <= exc.code < 600):
|
||
raise
|
||
if attempt >= max_attempts - 1:
|
||
raise
|
||
time.sleep(retry_delay)
|
||
retry_delay *= 2
|
||
content = str(payload["choices"][0]["message"]["content"]).strip().lower()
|
||
# 精确匹配五个类别词（兼容"garbagexxx"这类多余输出）。
|
||
for category in _ALL_CATEGORIES:
|
||
if content == category or content.startswith(category):
|
||
return category
|
||
# 旧式"删除/保留"回答兼容：含"删除"视为垃圾，其余一律保留。
|
||
if "删除" in content:
|
||
return CATEGORY_GARBAGE
|
||
return CATEGORY_DIALOGUE
|
||
|
||
|
||
def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
|
||
"""过滤 SRT 中多余/无意义的字幕，产物为 filtered.srt。
|
||
|
||
流程：规则层（确定性删除）→ LLM 层（去重后按唯一文本多维分类，
|
||
上下文为过滤后的字幕）→ 保留条重新编号输出。
|
||
"""
|
||
srt_uri = request.inputs.get("srt_uri")
|
||
if not srt_uri:
|
||
return InvokeResponse(status="failed", error="srt_uri is required")
|
||
srt_path = Path(srt_uri)
|
||
if not srt_path.is_file():
|
||
return InvokeResponse(status="failed", error="srt file not found")
|
||
|
||
entries = parse_srt(srt_path.read_text(encoding="utf-8"))
|
||
context_size = int(request.params.get("context_size", DEFAULT_CONTEXT_SIZE))
|
||
min_keep_len = int(request.params.get("min_keep_len", DEFAULT_MIN_KEEP_LEN))
|
||
# 水印 token 可经参数覆盖（JSON 数组字符串或列表），默认内置常见覆盖层词。
|
||
raw_tokens = request.params.get("overlay_tokens")
|
||
if isinstance(raw_tokens, str) and raw_tokens.strip():
|
||
raw_tokens = json.loads(raw_tokens)
|
||
overlay_tokens = {
|
||
str(t).casefold() for t in (raw_tokens or DEFAULT_OVERLAY_TOKENS)
|
||
}
|
||
# 去重开关：默认开；关掉时每个条目独立调用 LLM（不省调用，判定各自独立）。
|
||
dedupe = str(request.params.get("dedupe", "1")) not in ("0", "false", "False")
|
||
# LLM 分类层开关（2026-09 默认关闭）：实测该层额外删除的 131 条中 56% 是
|
||
# 真实对话（run_ac7f480a3ccb 逐类人工审查），真正抓到而规则层抓不到的仅 58
|
||
# 条（已大部分下沉为规则）。默认只跑确定性规则层，宁多留不漏删；
|
||
# 需要旧行为时用 params.use_llm=1 显式打开。
|
||
use_llm = str(request.params.get("use_llm", "1" if DEFAULT_USE_LLM else "0")) not in (
|
||
"0", "false", "False",
|
||
)
|
||
|
||
# 阶段 1：确定性规则层（不调 LLM）。
|
||
rule_verdicts = [_rule_verdict(entry["text"], overlay_tokens) for entry in entries]
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llm_needed = [i for i, verdict in enumerate(rule_verdicts) if verdict is None] if use_llm else []
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# 阶段 2：LLM 分类层（去重：相同文本只判一次，上下文取首次出现）。
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# 节点级断点存档：output_dir 提前建好，重跑时只重判未判定条目。
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output_dir = Path(request.output_dir)
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output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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partial = _load_partial(output_dir)
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cat_by_index: dict[int, str] = dict(partial)
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if llm_needed:
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if dedupe:
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first_of_key: dict[str, int] = {}
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pool_indices: list[int] = []
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for i in llm_needed:
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key = _dedup_key(entries[i]["text"])
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if key not in first_of_key:
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first_of_key[key] = i
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# 断点续跑：该键首次出现已在存档判定过则跳过（结果复用）。
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if i not in partial:
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pool_indices.append(i)
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else:
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# 断点续跑：只处理未判定的条目。
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pool_indices = [i for i in llm_needed if i not in partial]
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# 单条判断的工作函数：返回类别词；overlay_tokens 用于上下文净化。
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def judge_one(index: int) -> str:
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try:
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category = _judge_category(entries, index, context_size, request.params, overlay_tokens)
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except urllib.error.HTTPError as exc:
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# 限流/服务端错误：通知线程池临时降低最大并发，避免持续超配额。
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if exc.code == 429 or 500 <= exc.code < 600:
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pool.report_failure()
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raise
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# 判定成功立即落盘（断点存档）：失败/中断后重跑不重复调用已判定条目。
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_append_partial(output_dir, index, category)
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return category
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# 进度日志：打印已判定条数、总数、平均处理速度（条/s）、最近窗口
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# 平均单条耗时与当前线程数（与 OCR 节点同一回调协议）。
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def log_progress(done: int, total: int, rate: float, avg_time: float, workers: int) -> None:
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logger.info(
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"字幕判定进度 %d/%d 条 (%.1f 条/s, 平均 %.2fs/条, 线程 %d/%d)",
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done, total, rate, avg_time, workers, pool.max_workers,
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)
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# 自适应并发调用 LLM：按实测负载弹性伸缩，避免压垮 LLM 接口。
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pool = AdaptiveThreadPool(
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worker=judge_one,
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on_progress=log_progress,
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min_workers=int(request.params.get("pool_min_workers", 1)),
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max_workers=int(request.params.get("pool_max_workers", 16)),
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window_seconds=float(request.params.get("pool_window_seconds", 10.0)),
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||
fast_threshold=float(request.params.get("pool_fast_threshold", 0.3)),
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slow_threshold=float(request.params.get("pool_slow_threshold", 1.0)),
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)
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categories = pool.map(pool_indices)
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# 限流/服务端错误已在 worker 内 report_failure 临时降并发：把失败的
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# 条目在收紧后的并发下重试一轮（_judge_category 内还有 429/5xx 退避），
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# 二次仍失败才整体失败——避免 20 并发一拥而上被限流打挂整个任务。
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failed = [
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index for index, category in zip(pool_indices, categories)
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if isinstance(category, Exception)
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]
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if failed:
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logger.info("判定失败 %d 条，降并发后重试", len(failed))
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retried = pool.map(failed)
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for index, category in zip(failed, retried):
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if isinstance(category, Exception):
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# 二次仍失败（限流持续/非限流错误）：整体失败，由任务重试。
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return InvokeResponse(status="failed", error=str(category))
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cat_by_index[index] = category
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for index, category in zip(pool_indices, categories):
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# 首次失败的条目已在重试分支处理，这里只登记成功结果。
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if isinstance(category, Exception):
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continue
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cat_by_index[index] = category
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if dedupe:
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# 去重填充：与首次出现同键的条目复用同一类别，保证判定一致。
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for i in llm_needed:
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if i not in cat_by_index:
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cat_by_index[i] = cat_by_index[first_of_key[_dedup_key(entries[i]["text"])]]
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# 阶段 3：合并规则与 LLM 判定，输出保留条。
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kept: list[dict] = []
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removed = 0
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for i, (entry, rule_verdict) in enumerate(zip(entries, rule_verdicts)):
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# 规则层命中即删（True）；未命中则按 LLM 类别判定。
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if rule_verdict is True:
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removed += 1
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continue
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# LLM 层关闭时，规则层未命中的条目一律保留（不做分类判定）。
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if not use_llm:
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kept.append(entry)
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continue
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if _should_delete(cat_by_index[i], entry["text"], min_keep_len):
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removed += 1
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logger.info("删除无意义字幕 %d: %r", i + 1, entry["text"][:40])
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else:
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kept.append(entry)
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output_dir = Path(request.output_dir)
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output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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output_path = output_dir / "filtered.srt"
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output_path.write_text(serialize_srt(kept), encoding="utf-8")
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||
logger.info("字幕过滤完成: 保留 %d 条, 删除 %d 条", len(kept), removed)
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||
return InvokeResponse(
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status="completed",
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||
outputs={"srt_uri": str(output_path), "kept": len(kept), "removed": removed},
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||
)
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