Chinese Emotion

🚀 中文文本情感分类器

本项目的模型基于另一个基座模型微调而来，具有较小的参数规模。对于有推理速度需求的用户来说，该模型是一个不错的选择，实际测试性能与其他模型相差不大。 模型链接：Chinese-Emotion-Small

🚀 快速开始

安装依赖

请确保已经安装了 Hugging Face 的 Transformers 库和 PyTorch：

pip install transformers torch

加载模型

使用以下代码加载模型和分词器，并进行情感分类：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 添加设备设定
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 标签映射字典
label_mapping = {
    0: "平淡语气",
    1: "关切语调",
    2: "开心语调",
    3: "愤怒语调",
    4: "悲伤语调",
    5: "疑问语调",
    6: "惊奇语调",
    7: "厌恶语调"
}

def predict_emotion(text, model_path="Johnson8187/Chinese-Emotion"):
    # 加载模型和分词器
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path).to(device)  # 移动模型到设备
    
    # 将文本转换为模型输入格式
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to(device)  # 移动输入到设备
    
    # 进行预测
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    
    # 取得预测结果
    predicted_class = torch.argmax(outputs.logits).item()
    predicted_emotion = label_mapping[predicted_class]
    
    return predicted_emotion

if __name__ == "__main__":
    # 使用范例
    test_texts = [
        "虽然我努力了很久，但似乎总是做不到，我感到自己一无是处。",
        "你说的那些话真的让我很困惑，完全不知道该怎么反应。",
        "这世界真的是无情，为什么每次都要给我这样的考验？",
        "有时候，我只希望能有一点安静，不要再听到这些无聊的话题。",
        "每次想起那段过去，我的心还是会痛，真的无法释怀。",
        "我从来没有想过会有这么大的改变，现在我觉得自己完全失控了。",
        "我完全没想到你会这么做，这让我惊讶到无法言喻。",
        "我知道我应该更坚强，但有些时候，这种情绪真的让我快要崩溃了。"
    ]

    for text in test_texts:
        emotion = predict_emotion(text)
        print(f"文本: {text}")
        print(f"预测情绪: {emotion}\n")

✨ 主要特性

• 基于 joeddav/xlm-roberta-large-xnli 模型微调，专注于中文语句情感分析。
• 能够识别 8 种情绪标签，包括平淡语气、关切语调、开心语调、愤怒语调、悲伤语调、疑问语调、惊奇语调、厌恶语调。
• 适用于多种场景，如客服情绪监控、社交媒体分析以及用户反馈分类。

📚 详细文档

模型简介

本模型基于joeddav/xlm-roberta-large-xnli 模型进行微调，专注于 中文语句情感分析。
通过微调，模型可以识别以下 8 种情绪标签：

• 平淡语气
• 关切语调
• 开心语调
• 愤怒语调
• 悲伤语调
• 疑问语调
• 惊奇语调
• 厌恶语调

该模型适用于多种场景，例如客服情绪监控、社交媒体分析以及用户反馈分类。

数据集

• 微调数据来自4000个自行标注的高质量繁体中文情感语句数据，覆盖了多种情绪类别，确保模型在情感分类上的泛化能力。
• Johnson8187/Chinese_Multi-Emotion_Dialogue_Dataset

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🌟 联系与反馈

如果您在使用该模型时有任何问题，请联系：

• 邮箱：fable8043@gmail.com
• Hugging Face 项目页面：chinese-text-emotion-classifier