Transformers实战（二）快速入门文本相似度、检索式对话机器人_transformer 中 评估两个文本之间语义相似度

Transformers实战（二）快速入门文本相似度、检索式对话机器人

目前，模型最全的网站是HuggingFace，但是国内需要魔法流量才能访问。另外，现在大模型权重文件都较大，也会浪费不少流量，因此这里推荐使用魔搭社区下载模型文件，下面为示例步骤。

模型库首页 · 魔搭社区 (modelscope.cn)

# 利用魔搭社区下载模型文件

# 1、利用conda新建环境
(base) C:\Users\Undo>conda create -n ms python=3.9 -y

# 2、激活环境
(base) C:\Users\Undo>conda activate ms

# 3、安装modelscope、jupyterlab
(ms) C:\Users\Undo>pip install modelscope jupyterlab
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• .safetensors 侧重于安全性和效率，适合于那些希望快速部署且对安全有较高要求的场景，尤其在Hugging Face生态中。
• .ckpt 文件是 PyTorch Lightning 框架采用的模型存储格式，它不仅包含了模型参数，还包括优化器状态以及可能的训练元数据信息，使得用户可以无缝地恢复训练或执行推理。
• .bin 文件不是标准化的模型保存格式，但在某些情况下可用于存储原始二进制权重数据，加载时需额外处理。
• .pth 是PyTorch的标准模型保存格式，方便模型的持久化和复用，支持完整模型结构和参数的保存与恢复。

# 4、利用modelscope hub下载模型
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

# 我们这里只下载.safetensors的权重文件
# 可以看到下载速度还是很快的
snapshot_download(
                  model_id='modelscope/Llama-2-7b-ms',           # 需要下载的模型
                  cache_dir=r'D:\python\models\model-download',  # 缓存到本地路径
                  ignore_file_pattern=['.bin']                   # 不需要下载的文件
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Downloading: 100%|██████████| 21.0/21.0 [00:00<?, ?B/s]
Downloading: 100%|██████████| 583/583 [00:00<00:00, 38.4kB/s]
Downloading: 100%|██████████| 183/183 [00:00<?, ?B/s] 
Downloading: 100%|██████████| 179/179 [00:00<?, ?B/s] 
Downloading: 100%|██████████| 6.86k/6.86k [00:00<?, ?B/s]
Downloading: 100%|█████████▉| 9.29G/9.29G [09:40<00:00, 17.2MB/s]
Downloading: 100%|█████████▉| 3.26G/3.26G [03:11<00:00, 18.3MB/s]
Downloading: 100%|██████████| 26.2k/26.2k [00:00<00:00, 572kB/s]
Downloading: 100%|██████████| 1.67k/1.67k [00:00<00:00, 113kB/s]
Downloading: 100%|██████████| 12.8k/12.8k [00:00<00:00, 425kB/s]
Downloading: 100%|██████████| 1.20M/1.20M [00:00<00:00, 3.65MB/s]
Downloading: 100%|██████████| 435/435 [00:00<00:00, 28.6kB/s]
Downloading: 100%|██████████| 1.76M/1.76M [00:00<00:00, 3.33MB/s]
Downloading: 100%|██████████| 488k/488k [00:00<00:00, 2.46MB/s]
Downloading: 100%|██████████| 746/746 [00:00<?, ?B/s] 
Downloading: 100%|██████████| 4.65k/4.65k [00:00<00:00, 315kB/s]
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1、文本相似度

1.1 文本相似度简介

• 文本匹配是一个较为宽泛的概念，基本上只要涉及到两段文本之间关系的，都可以被看作是一种文本匹配的任务，

• 只是在具体的场景下，不同的任务对匹配二字的定义可能是存在差异的，具体的任务场景包括文本相似度计算、问答匹配、对话匹配、文本推理等等，另外，如之前介绍的多项选择，本质上也是文本匹配

• 本次重点关注文本相似度任务，即判断两段文本是不是表达了同样的语义

• 文本相似度本质上是一个分类任务。

1.2 最直接的解决方案—交互策略

交互策略，就是输入句子对，对是否相似进行学习。

数据预处理方式如下：

交互策略的实现比较简单，类似于情感分析。

1.2.1 数据集预处理

数据集：https://github.com/CLUEbenchmark/SimCLUE/tree/main

预训练模型依然是哈工大开源的chinese-macbert-base

预训练模型huggingface链接：
https://huggingface.co/hfl/chinese-macbert-base/tree/main

预训练模型魔搭社区链接：
https://modelscope.cn/models/dienstag/chinese-macbert-base/files

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("json", data_files="./train_pair_1w.json", split="train")
dataset[0:2]
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{
 'sentence1': ['找一部小时候的动画片',
  '我不可能是一个有鉴赏能力的行家，小姐我把我的时间都花在书写上；象这样豪华的舞会，我还是头一次见到。'],
 'sentence2': ['求一部小时候的动画片。谢了', '蜡烛没熄就好了，夜黑得瘆人，情绪压抑。'],
 'label': ['1', '0']
 }
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# 划分数据集
datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.2)

# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-macbert-base")

# 离线加载
model_path = '/root/autodl-fs/models/chinese-macbert-base'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

def process_function(examples):
    tokenized_examples = tokenizer(examples["sentence1"], examples["sentence2"], max_length=128, truncation=True)
    tokenized_examples["labels"] = [float(label) for label in examples["label"]]
    return tokenized_examples


tokenized_datasets = datasets.map(process_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)
tokenized_datasets
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DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],
        num_rows: 8000
    })
    test: Dataset({
        features: ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],
        num_rows: 2000
    })
})
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print(tokenized_datasets["train"][0])
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{
'input_ids': [101, 1062, 4265, 1920, 782, 8024, 1963, 3362, 2769, 1762, 6878, 1168, 2600, 1385, 808, 1184, 6878, 1168, 4640, 2370, 7363, 678, 8024, 6929, 6421, 2582, 720, 1215, 8043, 102, 800, 2697, 6230, 2533, 800, 2190, 6821, 5439, 1928, 2094, 3683, 2190, 800, 1520, 1520, 6820, 779, 8024, 4507, 754, 800, 2190, 6821, 702, 782, 772, 4495, 4638, 3946, 2658, 679, 4881, 2544, 5010, 6629, 3341, 511, 102], 
'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 
'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 
'labels': 0.0
}
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1.2.2 加载模型、创建评估函数

import evaluate

# 离线加载模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=1)



# 这里采用离线加载
accuracy_path = '/root/autodl-tmp/transformers-code/metrics/accuracy'
f1_path = '/root/autodl-tmp/transformers-code/metrics/f1'

acc_metric = evaluate.load(accuracy_path)
f1_metirc = evaluate.load(f1_path)


def eval_metric(eval_predict):
    predictions, labels = eval_predict
    predictions = [int(p > 0.5) for p in predictions]
    labels = [int(l) for l in labels]
    acc = acc_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
    f1 = f1_metirc.compute(predictions=predictions, references=labels)
    acc.update(f1)
    return acc
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1.2.3 创建TrainingArguments及Trainer

train_args = TrainingArguments(output_dir="./cross_model",      # 输出文件夹
                               per_device_train_batch_size=16,  # 训练时的batch_size
                               per_device_eval_batch_size=16,  # 验证时的batch_size
                               logging_steps=10,                # log 打印的频率
                               evaluation_strategy="epoch",     # 评估策略
                               save_strategy="epoch",           # 保存策略
                               save_total_limit=3,              # 最大保存数
                               learning_rate=2e-5,              # 学习率
                               weight_decay=0.01,               # weight_decay
                               metric_for_best_model="f1",      # 设定评估指标
                               load_best_model_at_end=True)     # 训练完成后加载最优模型
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from transformers import DataCollatorWithPadding
trainer = Trainer(model=model, 
                  args=train_args, 
                  train_dataset=tokenized_datasets["train"], 
                  eval_dataset=tokenized_datasets["test"], 
                  data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer),
                  compute_metrics=eval_metric)
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trainer.train()
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1.2.4 模型预测

from transformers import pipeline

model.config.id2label = {0: "不相似", 1: "相似"}
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)

result = pipe({"text": "我喜欢北京", "text_pair": "天气怎样"}, function_to_apply="none")
result["label"] = "相似" if result["score"] > 0.5 else "不相似"
result
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{'label': '不相似', 'score': 0.054742373526096344}
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1.3 基于向量匹配的解决方案

如果从多个文本中，找到最相似的文本，应该如何做呢？

基于交互策略，我们可以借鉴之前多项选择，用相同的处理方式(如下图)。

但是这样效率极低，因为每次都需要与全量数据进行模型推理，数据量较大时很难满足时延要求。

基于向量匹配的方案可以解决。

我们可以将候选文本经过训练好的模型进行向量化，然后存到向量数据库中(如faiss)。然后将问题也同样向量化，去向量库中进行向量匹配。(这也是检索式机器人的思路，我们将在检索机器人中，将本章节训练好的向量模型作为预训练模型，对文本进行向量化，并将向量集合存到faiss中，进行向量匹配，这里仅仅训练出向量模型。)

那么，这个向量模型该如何进行训练呢？

向量匹配训练，分别对句子进行编码，目标是让两个相似句子的相似度分数尽可能接近1。

数据预处理与多项选择类似

注意：此时没有预定义模型，需要我们自己实现模型。

模型中的损失，我们可以用pytorch提供的余弦损失函数 torch.nn.CosineEmbeddingLoss

• 余弦损失函数，常常用于评估两个向量的相似性，两个向量的余弦值越高，则相似性越高。

• x：包括x1和x2，即需要计算相似度的prediction和GT；

• y：相当于人为给定的flag，决定按哪种方式计算得到loss的结果。

• 注意：此时label应该为正负1

• 如果需要约束使x1和x2尽可能的相似，那么就使用y=1，prediction和GT完全一致时，loss为0

input1 = torch.randn(100, 128)
input2 = torch.randn(100, 128)
cos = nn.CosineEmbeddingLoss(reduction='mean')

# # 需要初始化一个N维的1或-1
loss_flag = torch.ones([100]) 
output = cos(input1, input2, loss_flag)

print(output)	# tensor(1.0003)
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1.3.1 数据预处理

数据集：https://github.com/CLUEbenchmark/SimCLUE/tree/main

预训练模型依然是哈工大开源的chinese-macbert-base

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
import torch

# 离线加载数据
dataset = load_dataset("json", data_files="./train_pair_1w.json", split="train")

# 数据集划分
datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.2)


# 和多项选择相似的处理方式
model_path = '/root/autodl-fs/models/chinese-macbert-base'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

def process_function(examples):
    sentences = []
    labels = []
    for sen1, sen2, label in zip(examples["sentence1"], examples["sentence2"], examples["label"]):
        sentences.append(sen1)
        sentences.append(sen2)
        # 这里label处理为1和-1
        labels.append(1 if int(label) == 1 else -1)
    # input_ids, attention_mask, token_type_ids
    tokenized_examples = tokenizer(sentences, max_length=128, truncation=True, padding="max_length")
    tokenized_examples = {k: [v[i: i + 2] for i in range(0, len(v), 2)] for k, v in tokenized_examples.items()}
    tokenized_examples["labels"] = labels
    return tokenized_examples

tokenized_datasets = datasets.map(process_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)
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DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],
        num_rows: 8000
    })
    test: Dataset({
        features: ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],
        num_rows: 2000
    })
})
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1.3.2 自定义训练模型

from transformers import BertForSequenceClassification, BertPreTrainedModel, BertModel
from typing import Optional
from transformers.configuration_utils import PretrainedConfig
from torch.nn import CosineSimilarity, CosineEmbeddingLoss

class DualModel(BertPreTrainedModel):

    def __init__(self, config: PretrainedConfig, *inputs, **kwargs):
        super().__init__(config, *inputs, **kwargs)
        self.bert = BertModel(config)
        self.post_init()

    def forward(
        self,
        input_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
        attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
        token_type_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
        position_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
        head_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
        inputs_embeds: Optional[torch.Tensor] = None,
        labels: Optional[torch.Tensor] = None,
        output_attentions: Optional[bool] = None,
        output_hidden_states: Optional[bool] = None,
        return_dict: Optional[bool] = None,
    ):
        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict

        # Step1 分别获取sentenceA 和 sentenceB的输入
        senA_input_ids, senB_input_ids = input_ids[:, 0], input_ids[:, 1]
        senA_attention_mask, senB_attention_mask = attention_mask[:, 0], attention_mask[:, 1]
        senA_token_type_ids, senB_token_type_ids = token_type_ids[:, 0], token_type_ids[:, 1]

        # Step2 分别获取sentenceA 和 sentenceB的向量表示
        senA_outputs = self.bert(
            senA_input_ids,
            attention_mask=senA_attention_mask,
            token_type_ids=senA_token_type_ids,
            position_ids=position_ids,
            head_mask=head_mask,
            inputs_embeds=inputs_embeds,
            output_attentions=output_attentions,
            output_hidden_states=output_hidden_states,
            return_dict=return_dict,
        )

        senA_pooled_output = senA_outputs[1]    # [batch, hidden]

        senB_outputs = self.bert(
            senB_input_ids,
            attention_mask=senB_attention_mask,
            token_type_ids=senB_token_type_ids,
            position_ids=position_ids,
            head_mask=head_mask,
            inputs_embeds=inputs_embeds,
            output_attentions=output_attentions,
            output_hidden_states=output_hidden_states,
            return_dict=return_dict,
        )

        senB_pooled_output = senB_outputs[1]    # [batch, hidden]

        # step3 计算相似度
        cos = CosineSimilarity()(senA_pooled_output, senB_pooled_output)    # [batch, ]

        # step4 计算loss
        loss = None
        if labels is not None:
            loss_fct = CosineEmbeddingLoss(0.3)
            loss = loss_fct(senA_pooled_output, senB_pooled_output, labels)

        output = (cos,)
        return ((loss,) + output) if loss is not None else output
    
model = DualModel.from_pretrained(model_path)
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1.3.3 创建评估函数

import evaluate

# 这里采用离线加载
accuracy_path = '/root/autodl-tmp/transformers-code/metrics/accuracy'
f1_path = '/root/autodl-tmp/transformers-code/metrics/f1'

acc_metric = evaluate.load(accuracy_path)
f1_metirc = evaluate.load(f1_path)


def eval_metric(eval_predict):
    predictions, labels = eval_predict
    predictions = [int(p > 0.7) for p in predictions]
    labels = [int(l > 0) for l in labels]
    acc = acc_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)
    f1 = f1_metirc.compute(predictions=predictions, references=labels)
    acc.update(f1)
    return acc
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1.3.4 创建TrainingArguments及Trainer

train_args = TrainingArguments(output_dir="./dual_model",      # 输出文件夹
                               per_device_train_batch_size=32,  # 训练时的batch_size
                               per_device_eval_batch_size=32,  # 验证时的batch_size
                               logging_steps=10,                # log 打印的频率
                               evaluation_strategy="epoch",     # 评估策略
                               save_strategy="epoch",           # 保存策略
                               save_total_limit=3,              # 最大保存数
                               learning_rate=2e-5,              # 学习率
                               weight_decay=0.01,               # weight_decay
                               metric_for_best_model="f1",      # 设定评估指标
                               load_best_model_at_end=True)     # 训练完成后加载最优模型
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trainer = Trainer(model=model, 
                  args=train_args, 
                  train_dataset=tokenized_datasets["train"], 
                  eval_dataset=tokenized_datasets["test"], 
                  compute_metrics=eval_metric)
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trainer.train()
1

1.3.5 自定义pipeline实现模型评估

class SentenceSimilarityPipeline:

    def __init__(self, model, tokenizer) -> None:
        self.model = model.bert
        self.tokenizer = tokenizer
        self.device = model.device

    def preprocess(self, senA, senB):
        return self.tokenizer([senA, senB], max_length=128, truncation=True, return_tensors="pt", padding=True)

    def predict(self, inputs):
        inputs = {k: v.to(self.device) for k, v in inputs.items()}
        return self.model(**inputs)[1]  # [2, 768]

    def postprocess(self, logits):
        cos = CosineSimilarity()(logits[None, 0, :], logits[None,1, :]).squeeze().cpu().item()
        return cos

    def __call__(self, senA, senB, return_vector=False):
        inputs = self.preprocess(senA, senB)
        logits = self.predict(inputs)
        result = self.postprocess(logits)
        if return_vector:
            return result, logits
        else:
            return result
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'
运行
运行

pipe = SentenceSimilarityPipeline(model, tokenizer)

pipe("我喜欢北京", "明天不行", return_vector=True)
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(0.4414671063423157,
 tensor([[ 0.8044, -0.7820,  0.9974,  ..., -0.6317, -0.9653, -0.4989],
         [ 0.3756,  0.0484,  0.9767,  ..., -0.9928, -0.9980, -0.5648]],
        device='cuda:0', grad_fn=<TanhBackward0>))
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4

注：文本向量化更加便捷有效的工具

• sentence-transformers

https://www.sbert.net/

• text2vec

https://github.com/shibing624/text2vec

• uniem

https://github.com/wangyuxinwhy/uniem

2、检索式对话机器人

2.1 检索式对话机器人简介

• 对话机器人在本质上是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，接收人类的自然语言作为输入并给出合适的回复

• 按照任务类型划分，对话机器人简单的可以划分为闲聊机器人、问答机器人、任务型对话机器人

• 按照答案产生的逻辑划分，对话机器人可以划分为检索式对话机器人和生成式对话机器人

如何实现基于检索的问答机器人?

QQ匹配策略

可以利用QQ匹配策略，即取最优结果的Q对应的Answer作为最终结果。

• 但是使用向量匹配的模型效果并不好，很难直接取到最优结果

• 因此引入基于交互策略模型。向量匹配模块又称为召回模块，交互策略的模块又称为排序模块

2.2 向量匹配和交互策略结合实现检索对话机器人

法律知道数据集
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus

预训练模型
1.2章节训练的交互模型
1.3章节训练的匹配模型
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2.2.1 加载自己训练的向量匹配模型

import pandas as pd

data = pd.read_csv("./law_faq.csv")
data.head()
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# dual_model.py文件中是自定义的DualModel
from dual_model import DualModel
from transformers import AutoTokenizer

# 加载自己训练好的模型
dual_model = DualModel.from_pretrained("../12-sentence_similarity/dual_model/checkpoint-500/")
dual_model = dual_model.cuda()
dual_model.eval()
print("匹配模型加载成功！")


# 加载tokenzier
model_path = '/root/autodl-fs/models/chinese-macbert-base'
tokenzier = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
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2.2.2 将知识库中的问题编码为向量

import torch
from tqdm import tqdm


questions = data["title"].to_list()
vectors = []
with torch.inference_mode():
    for i in tqdm(range(0, len(questions), 32)):
        batch_sens = questions[i: i + 32]
        inputs = tokenzier(batch_sens, return_tensors="pt", padding=True, max_length=128, truncation=True)
        inputs = {k: v.to(dual_model.device) for k, v in inputs.items()}
        # 这里拿出[CLS]的向量表示
        vector = dual_model.bert(**inputs)[1]
        vectors.append(vector)
vectors = torch.concat(vectors, dim=0).cpu().numpy()
vectors.shape
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(18213, 768)
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2.2.3 将知识库中的问题向量存入向量库中

# pip install faiss-cpu
import faiss

index = faiss.IndexFlatIP(768)
faiss.normalize_L2(vectors)
index.add(vectors)
index
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2.2.4 将用户问题编码为向量

quesiton = "寻衅滋事"
with torch.inference_mode():
    inputs = tokenzier(quesiton, return_tensors="pt", padding=True, max_length=128, truncation=True)
    inputs = {k: v.to(dual_model.device) for k, v in inputs.items()}
    vector = dual_model.bert(**inputs)[1]
    q_vector = vector.cpu().numpy()
q_vector.shape
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(1, 768)
1

2.2.5 向量匹配

faiss.normalize_L2(q_vector)
# 使用faiss进行搜索
scores, indexes = index.search(q_vector, 10)

# 将匹配到的相似问题及答案召回
topk_result = data.values[indexes[0].tolist()]

# 匹配到的相似问题
topk_result[:, 0]
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array(['涉嫌寻衅滋事', '两个轻微伤够寻衅滋事', '敲诈勒索罪', '聚群斗殴', '飞达暴力催收', '打架斗殴',
       '涉嫌犯罪？？？？？', '殴打他人治安处罚', '遵守法律的措施', '十级伤残工伤'], dtype=object)
1
2

2.2.6 加载自己训练的交互模型

from transformers import BertForSequenceClassification


corss_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("../12-sentence_similarity/cross_model/checkpoint-500/")
corss_model = corss_model.cuda()
corss_model.eval()
print("模型加载成功！")
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2.2.7 最终的预测结果

# 候选问题集合
canidate = topk_result[:, 0].tolist()
ques = [quesiton] * len(canidate)
inputs = tokenzier(ques, canidate, return_tensors="pt", padding=True, max_length=128, truncation=True)
inputs = {k: v.to(corss_model.device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
    logits = corss_model(**inputs).logits.squeeze()
    result = torch.argmax(logits, dim=-1)
result
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tensor(0, device='cuda:0')
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# 候选答案集合
canidate_answer = topk_result[:, 1].tolist()

match_quesiton = canidate[result.item()]
final_answer = canidate_answer[result.item()]
match_quesiton, final_answer
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('涉嫌寻衅滋事',
 '说明具有寻衅滋事行为，应受到相应的处罚，行为人情形严重或行为恶劣的涉嫌了寻衅滋事罪。寻衅滋事是指行为人结伙斗殴的、追逐、拦截他人的、强拿硬要或者任意损毁、占用公私财物的、其他寻衅滋事的行为。寻衅滋事罪，是指在公共场所无事生非、起哄闹事，造成公共场所秩序严重混乱的，追逐、拦截、辱骂、恐吓他人，强拿硬要或者任意损毁、占用公私财物，破坏社会秩序，情节严重的行为。对于寻衅滋事行为的处罚：1、《中华人*共和国治安管理处罚法》第二十六条规定，有下列行为之一的，处五日以上十日以下拘留，可以并处五百元以下罚款;情节较重的，处十日以上十五日以下拘留，可以并处一千元以下罚款:(一)结伙斗殴的;(二)追逐、拦截他人的;(三)强拿硬要或者任意损毁、占用公私财物的;(四)其他寻衅滋事行为;...)
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