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架构： - Router：低置信度直连/专家异常两条兜底路径的收尾逻辑（回退→finalize→record）提取为 _fallback_result 公共方法，消除三处重复收尾块 算法： - RouterCache：语义条目写入时预计算向量范数（原每次两两比较重算）、 语义查找单遍完成（原命中后二次 O(N) 查找）、相似度=1.0 提前终止扫描； 微基准（3000 条目×200 查询）：3986ms -> 1685ms，2.37x - RuleClassifier：同分决胜改为按领域名字典序（与规则表排列顺序无关的确定性）、 次高分由全排序改 O(n) 扫描 测试：新增 5 项（缓存范数一致性/提升后无残留/淘汰同步清理、决胜确定性、区分度惩罚） pytest 25 passed（原 20 全绿 + 新增 5） 基线检查点：66b6fd8（操作前已提交，20 passed）
64 lines
2.0 KiB
Python
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2.0 KiB
Python
"""分类器单元测试。"""
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from router_system.classifier import RuleClassifier
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def test_tie_break_is_deterministic():
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"""同分决胜：按领域名字典序，与规则表排列顺序无关。"""
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clf = RuleClassifier()
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clf.rules = {"zeta": [("x", 1.0)], "alpha": [("x", 1.0)]}
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r = clf.classify("x")
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assert r.domain == "alpha"
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def test_distinctiveness_penalty():
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"""次高分占比高（语义含混）时置信度被压低；单一领域命中不受影响。"""
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clf = RuleClassifier()
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clf.rules = {"a": [("kw", 1.0)], "b": [("kw", 0.9)]}
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r_ambiguous = clf.classify("kw")
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clf_clear = RuleClassifier()
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clf_clear.rules = {"a": [("kw", 1.0)], "b": [("other", 0.1)]}
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r_clear = clf_clear.classify("kw")
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assert r_clear.confidence > r_ambiguous.confidence
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def test_code_classification():
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clf = RuleClassifier()
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r = clf.classify("用 Python 写一个快速排序函数")
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assert r.domain == "code"
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assert r.confidence > 0.7
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def test_math_classification():
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clf = RuleClassifier()
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r = clf.classify("求解方程 x^2 - 5x + 6 = 0")
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assert r.domain == "math"
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assert r.confidence > 0.7
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def test_legal_classification():
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clf = RuleClassifier()
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r = clf.classify("劳动合同到期不续签需要支付经济补偿吗")
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assert r.domain == "legal"
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def test_medical_classification():
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clf = RuleClassifier()
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r = clf.classify("高血压患者日常饮食需要注意什么")
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assert r.domain == "medical"
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def test_general_low_confidence():
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clf = RuleClassifier()
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r = clf.classify("今天天气怎么样")
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# 未命中任何领域 -> 低置信度，触发 should_fallback
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assert r.domain == "general"
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assert clf.should_fallback(r, 0.6) is True
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def test_difficulty_estimation():
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clf = RuleClassifier()
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easy = clf.classify("1 + 1 = ?")
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hard = clf.classify("证明费马大定理并推导其推论，给出详细步骤")
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assert hard.difficulty in ("medium", "hard")
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assert easy.difficulty == "easy"
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