规则卡 · 产品介绍
携程首届高校 AI Hackathon · 赛题二 旅行体验创新 · 队名「不鸣则已」
1. 问题与用户
阻断下单的往往不是攻略，而是付款前：这个人今天算免票还是半票、种草与条款是否一致、何时放票、优惠能否叠加。面向即将点「立即预订」的出行人（尤其亲子）。
2. 核心能力
离线六步编译执行
分句→抽槽→校验→修补→执行→对照
三路对照 + 错因
种草 / 首个数 / 编译
预订前四格 DEMO
可改原文，留出馆可验证
3. 技术创新点
- 神经符号分工：自然语言只提议结构，符号规则才下结论。
- 结构校验挡住残缺规则；模型草案可选，过不了校验即丢弃。
- 默认断网可演示，不把现场押在外网接口上。
4. 当前评测（语料内，不作全国外推）
页面 / 有标注16 / 15
已核对官网5
编译执行准确率1.0种草 0.133 · 首个数 0.333
完整表见同目录 report.html。
5. LIVE DEMO（按真实订票改过）
在线体验：https://tinjiydon.github.io/trip-rule-card/live/
- 对话入口：说「带孩子去科技馆」「一家三口去东方明珠」，自动带景区与出行人。
- 订单会话：compile 一次、execute 多人；汇总票种，检查陪同/免票限额阻断。
- 条款自动带入并默认折叠；结论仍走符号执行，不是聊天随口说。
6. 诚实边界
| 做了 | 没做 |
|---|
| 规则编译、对照评测、可改原文演示、公开官网页核对样本 |
行程规划、真下单、接携程库存、把未核验例句说成现行价 |
7. 仓库与复现
https://github.com/TinjiYDon/trip-rule-card
python demo/server.py
python eval/run_eval.py
python eval/render_report.py