| # 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） | |
| ```bash | |
| conda env create -f environment.yml | |
| conda activate text-emotion-classification | |
| ``` | |
| ## 运行 | |
| ```bash | |
| 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](./LICENSE)。 | |