diff --git a/interact.py b/interact.py
index e30ade0..2c546cf 100644
--- a/interact.py
+++ b/interact.py
@@ -45,8 +45,8 @@ def set_args():
     parser.add_argument('--repetition_penalty', default=1.0, type=float, required=False,
                         help="重复惩罚参数，若生成的对话重复性较高，可适当提高该参数")
     # parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='设置种子用于生成随机数，以使得训练的结果是确定的')
-    parser.add_argument('--max_len', type=int, default=25, help='每个utterance的最大长度,超过指定长度则进行截断')
-    parser.add_argument('--max_history_len', type=int, default=3, help="dialogue history的最大长度")
+    parser.add_argument('--max_len', type=int, default=250, help='每个utterance的最大长度,超过指定长度则进行截断')
+    parser.add_argument('--max_history_len', type=int, default=1, help="dialogue history的最大长度")
     parser.add_argument('--no_cuda', action='store_true', help='不使用GPU进行预测')
     return parser.parse_args()
 
@@ -110,6 +110,25 @@ def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf')
     return logits
 
 
+region_words = ['保险', '人寿保险', '平安', '医疗保险', '汽车保险', '医疗险', '家财险', '意外险', '保险公司', '重疾险', '保险费用',
+                '人寿', '寿险', '保险费', '险', '人身保险', '理赔', '平安保险', '保费', '车险', '保险金', '被保险人', '投保人',
+                '保险费率', '财产保险', '保单', '续保', '投保', '核保', '医保',
+                # 特定保险begin
+                '综合意外', '鹏城保', '百万家财', '水滴保', '福禄鑫尊', '国寿瑞鑫', '鑫裕金', '鑫尊宝', '国寿福', '同佑e生', '金佑人生',
+                '金福合家欢', '重庆渝惠保', '国寿康宁', '泰康贴心保', '新冠隔离津贴', '火车隔离津贴', '外卖准时宝', '泰康', '悟空保', '南充充惠保',
+                '春城惠民保', '太平福禄御禧', '太平洋金佑', '国华金如意', '医疗保障', '医疗保健',
+                # 特定保险end
+                # 特定术语begin
+                '告知义务', '说明义务', '现金价值', '犹豫期', '宽限期', '条款',
+                # 特定术语end
+                '重大疾病',
+                # '年金',
+                # '退休计划',
+                # '养老金',
+                '免赔', '保障期', '退保', '保额', '受益人', '可以保', '能保么',
+                ]
+
+
 def main():
     args = set_args()
     logger = create_logger(args)
@@ -139,12 +158,30 @@ def main():
         try:
             text = input("user:")
             # text = "你好"
+
             if args.save_samples_path:
                 samples_file.write("user:{}\n".format(text))
             text_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)
             history.append(text_ids)
             input_ids = [tokenizer.cls_token_id]  # 每个input以[CLS]为开头
 
+            #先做领域识别, 在关键字里面的为保险领域的
+            in_region = False
+            for region_word in region_words:
+                if not text.__contains__(region_word):
+                    pass
+                else:
+                    in_region = True
+                    break
+            if not in_region:
+                response_text = "这方面的问题，安安不太明白，要不您换个问法再试试，或许安安就能明白啦！"
+                response = tokenizer.encode(response_text, add_special_tokens=False)
+                history.append(response)
+                print("chatbot:" + "".join(response_text))
+                if args.save_samples_path:
+                    samples_file.write("chatbot:{}\n".format("".join(response_text)))
+                continue
+
             for history_id, history_utr in enumerate(history[-args.max_history_len:]):
                 input_ids.extend(history_utr)
                 input_ids.append(tokenizer.sep_token_id)
diff --git a/train.py b/train.py
index e6d3453..83b7616 100644
--- a/train.py
+++ b/train.py
@@ -134,8 +134,8 @@ def load_dataset(logger, args):
     # test
     # input_list_train = input_list_train[:24]
     # input_list_val = input_list_val[:24]
-    print(f'train {len(input_list_train)} {input_list_train}')
-    print(f'valid {len(input_list_val)} {input_list_val}')
+    #print(f'train {len(input_list_train)} {input_list_train}')
+    #print(f'valid {len(input_list_val)} {input_list_val}')
     train_dataset = MyDataset(input_list_train, args.max_len)
     val_dataset = MyDataset(input_list_val, args.max_len)
 
@@ -380,7 +380,10 @@ def main():
     # 创建日志对象
     logger = create_logger(args)
     # 当用户使用GPU,并且GPU可用时
-    args.cuda = torch.cuda.is_available() and not args.no_cuda
+    #args.cuda = torch.cuda.is_available() and not args.no_cuda
+    args.cuda = True
+    print(f'====>cuda:{torch.cuda.is_available()}')
+    print(f'====>args no_cuda:{args.no_cuda} cuda {args.cuda}')
     device = 'cuda:0' if args.cuda else 'cpu'
     args.device = device
     logger.info('using device:{}'.format(device))