主要改进点

日志配置：

确保日志文件按日期和时间生成，便于追踪不同运行的记录。
数据处理：

增加了对数据加载过程中错误的捕获和日志记录，确保程序能够跳过无效数据并继续运行。
模型训练：

增加了重新训练模型的功能，用户可以选择重新训练现有模型或从头开始训练。
用户交互：

增加了输入验证，确保用户输入的问题不为空。
增加了模糊匹配功能，支持部分输入问题的匹配。
错误处理：

在关键步骤增加了异常捕获和日志记录，提高了程序的健壮性。

import os
import json
import jsonlines
import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import BertModel, BertTokenizer
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
import logging
from difflib import SequenceMatcher
from datetime import datetime# 配置日志
LOGS_DIR = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'logs')
os.makedirs(LOGS_DIR, exist_ok=True)def setup_logging():log_file = os.path.join(LOGS_DIR, datetime.now().strftime('%Y-%m-%d/%H-%M-%S/羲和.txt'))os.makedirs(os.path.dirname(log_file), exist_ok=True)logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',handlers=[logging.FileHandler(log_file),logging.StreamHandler()])# 获取项目根目录
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
setup_logging()# 数据集类
class XihuaDataset(Dataset):def __init__(self, file_path, tokenizer, max_length=128):self.tokenizer = tokenizerself.max_length = max_lengthself.data = self.load_data(file_path)def load_data(self, file_path):data = []if file_path.endswith('.jsonl'):with jsonlines.open(file_path) as reader:for i, item in enumerate(reader):try:data.append(item)except jsonlines.jsonlines.InvalidLineError as e:logging.warning(f"跳过无效行 {i + 1}: {e}")elif file_path.endswith('.json'):with open(file_path, 'r') as f:try:data = json.load(f)except json.JSONDecodeError as e:logging.warning(f"跳过无效文件 {file_path}: {e}")return datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):item = self.data[idx]question = item['question']human_answer = item['human_answers'][0]chatgpt_answer = item['chatgpt_answers'][0]try:inputs = self.tokenizer(question, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_length)human_inputs = self.tokenizer(human_answer, return_tensors='pt', padding='max_length'