【限时免费】项目实战：用roberta-base-go_emotions构建一个“智能情绪日记分析器”，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用roberta-base-go_emotions构建一个“智能情绪日记分析器”，只需100行代码！

【免费下载链接】roberta-base-go_emotions 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/SamLowe/roberta-base-go_emotions

项目构想：我们要做什么？

在现代生活中，情绪管理变得越来越重要。许多人通过写日记来记录自己的情绪变化，但如何从这些文字中快速分析出情绪状态并给出反馈呢？本项目基于开源模型roberta-base-go_emotions，设计了一个“智能情绪日记分析器”。它的功能如下：

输入：用户输入一段日记文字（例如：“今天工作很顺利，但晚上和朋友吵架了”）。
输出：模型分析文字中的情绪标签（例如：joy, anger），并生成一段简短的反馈（例如：“今天你既有快乐的时刻，也有愤怒的情绪，建议和朋友沟通一下哦！”）。

这个小工具可以帮助用户快速了解自己的情绪状态，并提供简单的建议。

技术选型：为什么是roberta-base-go_emotions？

roberta-base-go_emotions是一个基于RoBERTa架构的多标签文本分类模型，专门用于识别文本中的情绪。以下是它适合本项目的核心亮点：

多标签分类能力：支持同时识别多种情绪（如“快乐”和“愤怒”），非常适合日记这种可能包含复杂情绪的场景。
高精度情绪识别：在Go Emotions数据集上训练，对28种情绪标签有较好的识别能力，尤其是常见情绪（如gratitude、joy等）的F1分数超过0.9。
易于集成：通过Hugging Face的pipeline接口，可以快速调用模型，无需复杂的预处理或后处理。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

调用模型：使用pipeline加载roberta-base-go_emotions模型。
情绪分析：将用户输入的文本传递给模型，获取情绪标签及其概率。
生成反馈：根据情绪标签组合，生成个性化的反馈建议。

关键代码片段

from transformers import pipeline

# 加载情绪分类模型
classifier = pipeline(task="text-classification", model="roberta-base-go_emotions", top_k=None)

def analyze_emotion(text):
    # 获取情绪标签
    results = classifier(text)[0]
    # 过滤出概率大于0.5的情绪
    emotions = [result["label"] for result in results if result["score"] > 0.5]
    return emotions

def generate_feedback(emotions):
    # 根据情绪生成反馈
    if "joy" in emotions and "anger" in emotions:
        return "今天你既有快乐的时刻，也有愤怒的情绪，建议和朋友沟通一下哦！"
    elif "sadness" in emotions:
        return "今天你有些难过，不妨听听音乐放松一下。"
    else:
        return "情绪平稳，继续保持！"

# 示例
diary_entry = "今天工作很顺利，但晚上和朋友吵架了"
emotions = analyze_emotion(diary_entry)
feedback = generate_feedback(emotions)
print(feedback)

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，包含详细注释：

from transformers import pipeline

# 初始化情绪分类模型
classifier = pipeline(
    task="text-classification",
    model="roberta-base-go_emotions",
    top_k=None  # 返回所有标签
)

def analyze_emotion(text):
    """
    分析文本中的情绪标签
    :param text: 输入的日记文本
    :return: 情绪标签列表
    """
    results = classifier(text)[0]  # 获取分类结果
    emotions = [result["label"] for result in results if result["score"] > 0.5]  # 过滤高概率标签
    return emotions

def generate_feedback(emotions):
    """
    根据情绪生成反馈
    :param emotions: 情绪标签列表
    :return: 反馈文本
    """
    if not emotions:
        return "今天没有明显的情绪波动呢。"
    if "joy" in emotions and "anger" in emotions:
        return "今天你既有快乐的时刻，也有愤怒的情绪，建议和朋友沟通一下哦！"
    elif "sadness" in emotions:
        return "今天你有些难过，不妨听听音乐放松一下。"
    elif "gratitude" in emotions:
        return "感恩的心，快乐常在！"
    else:
        return "情绪平稳，继续保持！"

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    diary_entry = input("请输入今天的日记：")
    emotions = analyze_emotion(diary_entry)
    feedback = generate_feedback(emotions)
    print("情绪分析结果：", emotions)
    print("反馈建议：", feedback)

代码讲解

模型加载：使用pipeline加载预训练模型，设置top_k=None以获取所有情绪标签。
情绪分析：analyze_emotion函数过滤出概率大于0.5的情绪标签。
反馈生成：generate_feedback根据情绪组合返回不同的建议。

效果展示与功能扩展

效果展示

输入：

今天工作很顺利，但晚上和朋友吵架了

输出：

情绪分析结果： ['joy', 'anger']
反馈建议： 今天你既有快乐的时刻，也有愤怒的情绪，建议和朋友沟通一下哦！

功能扩展

情绪趋势分析：记录每天的情绪标签，生成周报或月报。
个性化建议：结合更多情绪标签（如“optimism”、“fear”）提供更细致的建议。
多语言支持：扩展模型支持其他语言的日记分析。

通过这个项目，你可以快速上手roberta-base-go_emotions模型，并构建一个有趣且实用的情绪分析工具！动手试试吧！