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50474db1c7
1. 修复 _should_skip_by_time 方法调用参数缺失 text 的问题 2. 实现三源时间比较逻辑： - DB落库时间：历史记录的最后处理时间 - OCR时间：从消息文本提取的时间戳（如'22:54:16'） - 系统时间：当前机器时间 3. 时间源选择规则： - |OCR时间 - 系统时间| ≤ 10秒 → 使用OCR时间（更准确） - 否则 → 使用系统时间 4. 重复判断规则： - 当前时间 > DB落库时间 + 5分钟 → 放行（新消息） - 否则 → 拦截（重复消息） 5. monitor.py 前置 OCR 时间戳提取，传递给打分器 6. 修复 threshold 默认值从 2 改为 1，确保 ≥1 分进入时间比较 参考：Task #1558, #1559
311 lines
12 KiB
Python
311 lines
12 KiB
Python
"""关键词打分去重系统 - 替代OCR时间戳判断消息新旧
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核心思路：
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1. 每次处理消息时，提取关键词（两字一组）
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2. 与数据库中的历史回复匹配，每个匹配+1分
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3. 得分≥2：视为已知回复，跳过
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4. 得分≤1：视为新消息，继续处理
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5. 记录得分和关键词到数据库，用于后续分析
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6. 完全依赖本地时间，不依赖OCR识别的时间戳
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"""
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import re
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import sqlite3
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import logging
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from datetime import datetime
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from typing import List, Dict, Tuple, Optional
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logger = logging.getLogger("msgbot.keyword_scorer")
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class KeywordScorer:
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"""关键词打分器：通过关键词匹配判断消息是否为已知回复"""
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def __init__(self, db_path: str):
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self.db_path = db_path
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self._init_db()
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def _init_db(self):
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"""初始化打分数据库表"""
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conn = sqlite3.connect(self.db_path, check_same_thread=False)
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try:
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# 关键词得分记录表
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conn.execute("""
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS keyword_scores (
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id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
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platform TEXT NOT NULL,
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message_text TEXT NOT NULL,
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message_hash TEXT NOT NULL,
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score INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
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matched_keywords TEXT NOT NULL DEFAULT '',
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local_time TIMESTAMP NOT NULL,
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is_new_message INTEGER NOT NULL DEFAULT 1
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)
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""")
|
||
# 为快速查询创建索引
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||
conn.execute("""
|
||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_keyword_scores_platform_time
|
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ON keyword_scores(platform, local_time)
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||
""")
|
||
conn.execute("""
|
||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_keyword_scores_hash
|
||
ON keyword_scores(message_hash)
|
||
""")
|
||
conn.commit()
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||
finally:
|
||
conn.close()
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logger.debug(f"[keyword-scorer] DB初始化完成: {self.db_path}")
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def extract_keywords(self, text: str) -> List[str]:
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"""提取两字一组的关键词
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规则：
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1. 中文：两字一组滑动窗口
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2. 英文：忽略大小写，提取有意义片段
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3. 数字：4位以上连续数字作为关键词
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"""
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if not text:
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return []
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keywords = set()
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# 提取中文关键词（两字一组）
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chinese_chars = re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', text)
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for i in range(len(chinese_chars) - 1):
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keywords.add(chinese_chars[i] + chinese_chars[i + 1])
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# 提取英文关键词（忽略大小写）
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english_words = re.findall(r'[a-zA-Z]{3,}', text)
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for word in english_words:
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keywords.add(word.lower())
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# 也添加首字母缩写
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if len(word) >= 4:
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keywords.add(word[:2].lower())
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# 提取数字关键词
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numbers = re.findall(r'\d{4,}', text)
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for num in numbers:
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keywords.add(num)
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# 过滤太短或太常见的词
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stop_words = {'的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '不', '人',
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||
'都', '一', '一个', '这', '那', '你', '他', '她', '它', '们',
|
||
'php', 'git', 'com', 'cn'}
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||
keywords = {kw for kw in keywords if kw not in stop_words and len(kw) >= 2}
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||
|
||
return list(keywords)
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||
|
||
def score_against_history(self, keywords: List[str], platform: str,
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lookback_minutes: int = 10) -> Tuple[int, List[str]]:
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||
"""计算关键词与历史回复的匹配得分
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Args:
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keywords: 当前消息的关键词列表
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platform: 平台标识 (qq/wechat)
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||
lookback_minutes: 回溯时间范围（分钟）
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||
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||
Returns:
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(得分, 匹配的关键词列表)
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||
"""
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if not keywords:
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return 0, []
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||
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||
conn = sqlite3.connect(self.db_path, check_same_thread=False)
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||
try:
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# 获取最近N分钟的bot回复关键词
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from datetime import timedelta
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cutoff_time = (datetime.now() - timedelta(minutes=lookback_minutes)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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||
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||
# 查询历史回复的关键词（简化：直接查message_text）
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||
cursor = conn.execute("""
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||
SELECT message_text, matched_keywords
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FROM keyword_scores
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||
WHERE platform = ?
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AND local_time > ?
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||
AND is_new_message = 0
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||
ORDER BY id DESC
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||
LIMIT 100
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||
""", (platform, cutoff_time))
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||
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||
history = cursor.fetchall()
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||
if not history:
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return 0, []
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||
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||
matched = []
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score = 0
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# 对每个关键词，检查是否在历史回复中出现
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for kw in keywords:
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for text, hist_kws in history:
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# 精确匹配
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if kw in hist_kws:
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score += 1
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||
if kw not in matched:
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matched.append(kw)
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break
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||
# 子串匹配（抵抗OCR噪声）
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if kw.lower() in text.lower():
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||
score += 1
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||
if kw not in matched:
|
||
matched.append(kw)
|
||
break
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||
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||
return score, matched
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||
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||
finally:
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conn.close()
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||
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||
def record_message_score(self, platform: str, message_text: str,
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keywords: List[str], score: int,
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matched_keywords: List[str], is_new: bool = True):
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||
"""记录消息的关键词得分到数据库
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Args:
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platform: 平台标识
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||
message_text: 原始消息文本
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keywords: 提取的所有关键词
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score: 匹配得分
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matched_keywords: 匹配到的关键词
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||
is_new: 是否为新消息（score<=1为True）
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||
"""
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import hashlib
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||
message_hash = hashlib.md5(message_text.strip().encode('utf-8')).hexdigest()
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||
local_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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||
|
||
conn = sqlite3.connect(self.db_path, check_same_thread=False)
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||
try:
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conn.execute("""
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INSERT INTO keyword_scores
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(platform, message_text, message_hash, score, matched_keywords, local_time, is_new_message)
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VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
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""", (platform, message_text.strip(), message_hash, score,
|
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','.join(matched_keywords), local_time, 1 if is_new else 0))
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||
conn.commit()
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||
logger.debug(f"[keyword-scorer] 记录得分: platform={platform}, score={score}, "
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||
f"keywords={matched_keywords[:5]}, is_new={is_new}")
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||
finally:
|
||
conn.close()
|
||
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||
def should_skip_message(self, text: str, platform: str,
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||
ocr_time: Optional[str] = None,
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threshold: int = 2) -> Tuple[bool, int, List[str]]:
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||
"""判断是否应该跳过该消息（基于关键词得分 + 时间感知）
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流程：
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1. 得分≤1 → 直接放行（新消息）
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2. 得分≥1 → 比较三个时间源：
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- DB落库时间（历史最后一次处理时间）
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- OCR识别时间（来自时间戳）
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- 系统当前时间
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3. 时间源选择：
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- 若OCR时间与系统时间差 ≤ ±10秒 → 用OCR时间（OCR时间更准）
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- 否则 → 用系统时间
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4. 判断：
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- 若当前时间 > DB落库时间 + 5分钟 → 放行（5分钟前已处理过）
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- 否则 → 拦截（重复消息）
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Args:
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text: 消息文本
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platform: 平台标识
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ocr_time: OCR识别到的时间戳（如'22:54:16'），可选
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threshold: 得分阈值
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Returns:
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(是否跳过, 得分, 匹配关键词)
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"""
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keywords = self.extract_keywords(text)
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if not keywords:
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return False, 0, []
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||
score, matched = self.score_against_history(keywords, platform)
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||
# 记录本次得分（先记录用于后续检查）
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self.record_message_score(platform, text, keywords, score, matched, is_new=True)
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# 得分≤1：直接放行（新消息）
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if score <= 1:
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return False, score, matched
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# 得分≥1：时间比较逻辑
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should_skip = self._should_skip_by_time(text, platform, score, matched, ocr_time)
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||
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||
if should_skip:
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||
logger.info(f"[keyword-scorer] 跳过消息(得分{score},重复): {text[:40]}... "
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||
f"匹配关键词: {matched[:5]}")
|
||
else:
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||
logger.info(f"[keyword-scorer] 放行消息(得分{score},时间超时): {text[:40]}... "
|
||
f"匹配关键词: {matched[:5]}")
|
||
|
||
return should_skip, score, matched
|
||
|
||
def _should_skip_by_time(self, text: str, platform: str, score: int, matched: List[str],
|
||
ocr_time: Optional[str]) -> bool:
|
||
"""时间比较逻辑：判断是否拦截重复消息
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||
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||
规则：
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1. 时间源选择：
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- 若OCR时间与系统时间差 ≤ ±10秒 → 用OCR时间（OCR时间更准）
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- 否则 → 用系统时间
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2. 判断：
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||
- 当前时间 > DB落库时间 + 5分钟 → 放行
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||
- 否则 → 拦截
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"""
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import hashlib
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from datetime import timedelta
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||
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||
# 获取DB落库时间（同平台、同hash的最后一条记录）
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||
message_hash = hashlib.md5(text.strip().encode('utf-8')).hexdigest()
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||
conn = sqlite3.connect(self.db_path, check_same_thread=False)
|
||
try:
|
||
# 查询同hash的最新记录
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||
cursor = conn.execute("""
|
||
SELECT local_time, score
|
||
FROM keyword_scores
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||
WHERE platform = ?
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||
AND message_hash = ?
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||
ORDER BY id DESC
|
||
LIMIT 1
|
||
""", (platform, message_hash))
|
||
row = cursor.fetchone()
|
||
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||
if not row:
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||
# 无历史同hash记录 → 放行
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||
logger.debug(f"[keyword-scorer] 无历史同hash记录，放行: hash={message_hash[:8]}")
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||
return False
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||
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||
db_time_str = row[0]
|
||
db_time = datetime.strptime(db_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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||
logger.debug(f"[keyword-scorer] DB落库时间: {db_time_str}, score={row[1]}")
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||
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||
# 确定当前时间（OCR时间 vs 系统时间）
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now = datetime.now()
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current_time = now
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if ocr_time:
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||
# 解析OCR时间（格式如'22:54:16'）
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try:
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||
ocr_dt = datetime.strptime(ocr_time, "%H:%M:%S")
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||
# 同一天
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ocr_dt = ocr_dt.replace(year=now.year, month=now.month, day=now.day)
|
||
# 时间差检查
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time_diff = abs((now - ocr_dt).total_seconds())
|
||
if time_diff <= 10:
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||
current_time = ocr_dt
|
||
logger.debug(f"[keyword-scorer] 使用OCR时间（差值{time_diff:.0f}秒≤10秒）")
|
||
else:
|
||
logger.debug(f"[keyword-scorer] OCR时间差值{time_diff:.0f}秒>10秒，使用系统时间")
|
||
except ValueError:
|
||
logger.debug(f"[keyword-scorer] OCR时间解析失败'{ocr_time}'，使用系统时间")
|
||
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||
# 判断：当前时间 > DB落库时间 + 5分钟 → 放行
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||
cutoff_time = db_time + timedelta(minutes=5)
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if current_time > cutoff_time:
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||
logger.debug(f"[keyword-scorer] 当前时间{current_time.strftime('%H:%M:%S')} > DB+5分{cutoff_time.strftime('%H:%M:%S')}，放行")
|
||
return False
|
||
else:
|
||
logger.debug(f"[keyword-scorer] 当前时间{current_time.strftime('%H:%M:%S')} <= DB+5分{cutoff_time.strftime('%H:%M:%S')}，拦截")
|
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return True
|
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||
finally:
|
||
conn.close()
|