DeepLogicAuditor

学术论文逻辑审计智能体

对论文进行切片、语义建模与规则化逻辑审计，检测逻辑矛盾、逻辑跳跃、结构不完整等问题。

English

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✨ 功能特性

模块	说明
📄 论文切片	将 Markdown 论文切分为命题级片段
🧠 语义建模	基于 NLI 模型识别命题间蕴含 / 中立 / 矛盾关系
🔍 逻辑审计	检测矛盾陈述、无支撑论证、衔接词缺失等
🔗 一体化审计	从 PostgreSQL 读取论文，按 LOG-001～LOG-007 规则评分并写回
🌐 REST API	FastAPI 提供 HTTP 接口，自带 Swagger 文档

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🛠 技术栈

层级	技术	说明
运行时	Python 3.10+	主语言
Web	FastAPI · Uvicorn	REST API 与 ASGI 服务
NLP	PyTorch · Transformers	cross-encoder/nli-deberta-v3-base
图分析	NetworkX	语义关系图构建
数据	PostgreSQL · psycopg2	论文、规则与审计结果存储
配置	python-dotenv	环境变量管理

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🏗 架构

flowchart LR
    DB[(PostgreSQL)] --> Slicer[论文切片]
    Slicer --> Semantic[语义建模 NLI]
    Semantic --> Auditor[逻辑审计]
    Auditor --> API[FastAPI]
    API --> DB
    API --> Output[(output/ JSON)]

Loading

数据库论文 → 切片 → 语义建模 → 逻辑审计 → 写回数据库 + 本地 JSON

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📁 项目结构

DeepLogicAuditor/
├── src/
│   ├── config.py
│   ├── database_connector.py
│   ├── logic_auditor/          # FastAPI 入口与审计核心
│   ├── semantic/               # NLI 语义建模
│   └── slicer/                 # 论文切片
├── prompts/keywords.json
├── tests/test_three_modules.py
├── docs/GITHUB_UPLOAD.md
├── .env.example
├── requirements.txt
└── run_api.py

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🚀 快速开始

环境要求： Python 3.10+ · PostgreSQL 12+ ·（可选）CUDA

git clone https://github.com/wmlqq/DeepLogicAuditor.git
cd DeepLogicAuditor
python -m venv venv
venv\Scripts\activate          # Windows
# source venv/bin/activate     # Linux / macOS
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env         # Windows
# cp .env.example .env         # Linux / macOS

编辑 .env 填入数据库连接信息。可选：HF_MIRROR、MODEL_CACHE_DIR、OUTPUT_DIR。

python run_api.py

API 文档：http://localhost:8000/docs

联调测试（需数据库中有论文数据）：

python tests/test_three_modules.py

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📡 API 概览

方法	路径	说明
POST	/audit/integrated?paper_id={uuid}	从数据库读取论文并完成完整审计
POST	/audit/paper	对 JSON 命题图进行逻辑审计
POST	/audit/logic	对单一切片进行逻辑审计

一体化审计规则（LOG-001～LOG-007）

规则 ID	名称
LOG-001	摘要五段式结构
LOG-002	三级逻辑闭环
LOG-004	术语一致性
LOG-005	相关技术章节衔接
LOG-006	实验回应研究问题
LOG-007	创新点数量

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🤖 模型与缓存

首次运行会下载 NLI 模型至 src/model_cache/（可通过 MODEL_CACHE_DIR 修改），请勿提交模型文件。

HF_MIRROR=https://hf-mirror.com

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📄 许可证

MIT License

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