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text-emotion-classification

一个可本地快捷部署使用的文本情绪识别模型应用。项目直接运行 main.py 即可进行交互式推理。

功能

• 本地推理：加载仓库内的 sentiment_roberta 模型目录进行文本情绪分类。
• 标签映射：从 text-emotion.yaml 读取 id -> 情绪中文名 映射。
• 交互式 CLI：命令行输入文本，输出情绪类别与置信度。

目录结构（关键文件）

• main.py：入口脚本（直接运行即可）
• sentiment_roberta/：已导出的 Transformers 模型目录（包含 config.json、model.safetensors、tokenizer 等）
• text-emotion.yaml：标签映射文件
• release-note.md：Release 说明（由 GitHub Action 用作 release body）

运行环境配置要求

• Python 3.10（推荐，与作者环境一致；3.9+ 理论可用但未完整验证）
• 依赖管理方式：Conda 环境（推荐）或 venv
• PyTorch：
  • CPU 推理：安装 CPU 版 torch
  • GPU 推理：需要 NVIDIA GPU + 对应版本 CUDA（本仓库作者环境为 torch==2.10.0+cu128 / torchvision==0.25.0+cu128，即 CUDA 12.8 构建）

本仓库提供了作者的 conda 环境导出文件：environment.yml。

安装

使用 conda 环境文件（推荐，复现作者环境）

conda env create -f environment.yml
conda activate text-emotion-classification

运行

python main.py

运行后按提示输入文本：

• 输入任意文本并回车：输出情绪预测与置信度
• 直接回车：退出

常见问题

• 找不到模型目录 sentiment_roberta
  • 请确认仓库根目录下存在 sentiment_roberta/，且其中包含 config.json、model.safetensors 等文件。
• 模型推理设备
  • 程序会自动选择 cuda（如可用）否则使用 cpu。

License

见 Apache 2.0 License。