【限时免费】项目实战：用beto-sentiment-analysis构建一个“智能会议情绪分析助手”，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用beto-sentiment-analysis构建一个“智能会议情绪分析助手”，只需100行代码！

【免费下载链接】beto-sentiment-analysis 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/finiteautomata/beto-sentiment-analysis

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是团队沟通和决策的重要环节。然而，会议中的情绪氛围往往会影响讨论的效果和团队的协作。为了帮助团队更好地理解会议中的情绪动态，我们设计了一个“智能会议情绪分析助手”。这个应用的功能如下：

输入：一段会议记录的文本（可以是实时转录的文本或事后整理的会议纪要）。
输出：对会议文本进行情绪分析，标注出每个发言者的情绪倾向（正面、负面或中性），并生成一个情绪趋势报告，帮助团队快速了解会议的整体情绪氛围。

通过这个小工具，团队可以更直观地捕捉会议中的情绪变化，从而优化沟通方式或调整讨论方向。

技术选型：为什么是beto-sentiment-analysis？

beto-sentiment-analysis是一个基于西班牙语BERT（BETO）的情感分析模型，具有以下核心亮点，非常适合我们的项目需求：

多方言支持：虽然模型主要针对西班牙语，但其基于BERT的架构使其在多语言或混合语言场景下也有不错的表现，适合国际化团队的会议记录分析。
高效的情感分类：模型能够快速准确地标注文本的情绪倾向（POS、NEG、NEU），满足实时分析的需求。
轻量级部署：模型可以直接通过API调用或本地部署，适合快速开发小型应用。
开源免费：模型基于开源协议，适合个人或团队低成本使用。

核心实现逻辑

我们的项目实现逻辑分为以下几个步骤：

输入处理：将会议记录的文本按发言者分割成多个片段。
情感分析：调用beto-sentiment-analysis模型对每个片段进行情绪分类。
结果汇总：统计每个发言者的情绪倾向，并生成会议整体的情绪趋势报告。
可视化展示：将分析结果以图表或文本形式展示。

关键代码逻辑

调用模型：使用beto-sentiment-analysis的预训练模型对文本进行情感分析。
Prompt设计：直接输入文本片段，模型会自动返回情绪标签。
结果处理：将模型返回的情绪标签与发言者关联，并计算会议整体的情绪分布。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于beto-sentiment-analysis的快速上手代码扩展而来：

# 导入必要的库
from transformers import pipeline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载beto-sentiment-analysis模型
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis")

# 示例会议记录文本
meeting_text = [
    {"speaker": "Alice", "text": "我觉得这个方案非常棒！"},
    {"speaker": "Bob", "text": "这个想法有点冒险，我们需要更多数据支持。"},
    {"speaker": "Charlie", "text": "我同意Bob的观点，但我们可以先试试。"}
]

# 情感分析函数
def analyze_sentiment(text):
    result = sentiment_analyzer(text)
    return result[0]["label"]

# 处理会议记录
sentiment_results = []
for entry in meeting_text:
    sentiment = analyze_sentiment(entry["text"])
    sentiment_results.append({
        "speaker": entry["speaker"],
        "text": entry["text"],
        "sentiment": sentiment
    })

# 转换为DataFrame方便分析
df = pd.DataFrame(sentiment_results)

# 生成情绪趋势报告
sentiment_counts = df["sentiment"].value_counts()

# 可视化展示
plt.bar(sentiment_counts.index, sentiment_counts.values)
plt.title("会议情绪分布")
plt.xlabel("情绪类型")
plt.ylabel("数量")
plt.show()

# 打印详细结果
print("会议情绪分析结果：")
print(df)

代码讲解

模型加载：使用pipeline加载beto-sentiment-analysis模型。
输入处理：会议记录以字典列表的形式存储，每个字典包含发言者和文本。
情感分析：analyze_sentiment函数调用模型对文本进行分类。
结果汇总：使用pandas将结果整理为表格，并统计情绪分布。
可视化：通过matplotlib生成柱状图，直观展示会议情绪。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行代码后，程序会输出以下内容：

每个发言者的文本及其情绪标签。
会议整体的情绪分布柱状图。

例如：

会议情绪分析结果：
   speaker                             text sentiment
0   Alice                 我觉得这个方案非常棒！       POS
1     Bob      这个想法有点冒险，我们需要更多数据支持。       NEG
2  Charlie          我同意Bob的观点，但我们可以先试试。       NEU

功能扩展

实时分析：结合语音识别API，实现会议实时情绪分析。
多语言支持：扩展模型支持更多语言，适应国际化团队。
历史记录：存储会议情绪数据，生成长期情绪趋势报告。
情绪预警：当检测到过多负面情绪时，自动提醒主持人调整会议节奏。