metadata
license: apache-2.0
datasets:
- jiangchengchengNLP/Enhanced_Emotion_Classification_Dataset
metrics:
- accuracy
base_model:
- Qwen/Qwen3-0.6B
pipeline_tag: text-generation
情感分类模型评估报告
1. 报告概述
- 评估模型：qwen3-0.6b-+emotion-lora-2.7-no-thinking（2.7轮次保存模型，验证集损失最低）
- 评估时间：2026-01-06
- 评估数据集：英文情感分类验证集
- 样本总数：12,993
2. 数据概览
| 统计项 | 数值 |
|---|---|
| 总样本数 | 12,993 |
| 请求成功数 | 12,993 |
| JSON解析成功数 | 12,993 |
| 标签有效数 | 12,993 |
| 有效标签比例 | 100.00% |
3. 错误处理统计
| 错误类型 | 错误率 | 错误数量 |
|---|---|---|
| 请求失败 | 0.00% | 0 |
| JSON解析失败 | 0.00% | 0 |
| 标签无效 | 0.00% | 0 |
4. 总体评估指标
| 指标 | 数值 | 与原模型对比（提升/下降） | 与emotion-lora对比（提升/下降） |
|---|---|---|---|
| 准确率 | 70.61% | +16.88% | +2.35% |
| 正确预测数 | 9,174 | +2,193 | +305 |
5. 类别性能指标
5.1 各类别精确率、召回率和F1分数
| 情感类别 | 精确率 | 召回率 | F1分数 | 与原模型对比（F1提升/下降） | 与emotion-lora对比（F1提升/下降） |
|---|---|---|---|---|---|
| neutral（中性） | 75.23% | 85.14% | 79.88% | +11.55% | +1.63% |
| joy（喜悦） | 70.07% | 68.30% | 69.17% | +27.89% | +1.10% |
| fear（恐惧） | 71.39% | 63.67% | 67.31% | +45.42% | +4.54% |
| sadness（悲伤） | 67.86% | 60.04% | 63.71% | +30.34% | +3.67% |
| surprise（惊讶） | 72.97% | 33.59% | 46.00% | +32.89% | -2.82% |
| anger（愤怒） | 54.23% | 58.22% | 56.16% | +34.74% | +1.85% |
| disgust（厌恶） | 52.23% | 50.67% | 51.44% | +30.62% | +4.82% |
5.2 类别性能分析
- 表现最佳：neutral（中性）类别表现突出，F1分数达79.88%，在所有模型中表现最好
- 提升最大：fear（恐惧）类别提升最为显著，F1分数从21.89%提升至67.31%，提高了45.42%
- 全面进步：所有类别F1分数均有显著提升，相比原模型提升幅度在30-45%之间
- 召回率改善：除surprise外，其他类别召回率均有提升或保持稳定
- 与emotion-lora对比：大部分类别F1分数进一步提升，特别是fear、sadness和disgust类别
6. 平均指标
| 指标 | 数值 | 与原模型对比（提升/下降） | 与emotion-lora对比（提升/下降） |
|---|---|---|---|
| 宏平均精确率 | 66.28% | +15.25% | +5.26% |
| 宏平均召回率 | 59.95% | +31.59% | +0.52% |
| 宏平均F1分数 | 61.95% | +30.49% | +2.11% |
| 微平均精确率 | 70.61% | +16.77% | +2.34% |
| 微平均召回率 | 70.61% | +16.77% | +2.34% |
| 微平均F1分数 | 70.61% | +16.77% | +2.34% |
- 宏平均：体现了模型在各类别上的平均表现，相比原模型有巨大提升，且略优于emotion-lora模型
- 微平均：体现了模型在所有样本上的整体表现，与总体准确率一致，相比原模型提升16.77%，优于emotion-lora模型
7. 混淆矩阵分析
7.1 主要混淆情况
| 真实标签 | 最易混淆的预测标签 | 混淆数量 | 与原模型对比 | 与emotion-lora对比 |
|---|---|---|---|---|
| fear | neutral | 146 | -402 | +37 |
| surprise | neutral | 357 | -404 | +104 |
| surprise | joy | 194 | +174 | +24 |
| disgust | anger | 85 | -205 | -15 |
| anger | neutral | 190 | -700 | +47 |
| sadness | neutral | 256 | -488 | +57 |
| joy | neutral | 586 | -924 | +113 |
7.2 混淆模式分析
- 显著改善：模型对非neutral类别的混淆情况大幅减少，不再过度预测为neutral类别
- 新的混淆：出现了surprise与joy之间的混淆（194条）
- 与emotion-lora对比：部分类别与neutral的混淆略有增加，但disgust与anger的混淆有所减少
- 整体趋势：混淆矩阵分布更加均衡，模型能够更好地区分不同情感类别
8. 结果分析与建议
8.1 模型优势
- 准确率最高：相比原模型和emotion-lora模型，准确率最高，达到70.61%
- 均衡表现：所有情感类别均有显著提升，特别是在小样本类别上
- 中性性能保持：neutral类别性能保持在较高水平（F1=79.88%）
- 资源高效：通过2.7轮次的Lora微调，在保持模型轻量化的同时获得了最佳性能
- 验证集最优：作为验证集上损失最低的模型，泛化能力更强
8.2 模型不足
- surprise性能：surprise类别F1分数（46.00%）相比emotion-lora模型略有下降
- surprise召回率：surprise类别召回率（33.59%）仍有提升空间
- 部分混淆：surprise与joy、部分类别与neutral之间仍存在一定混淆
8.3 改进建议
- surprise优化：针对surprise类别进行专门的数据增强和微调，提高其召回率
- 混淆类别优化：针对易混淆的情绪类别（如surprise-joy）进行专门的微调训练
- 训练策略调整：考虑在2.7轮次附近进行更多检查点保存，进一步优化模型性能
- 类别权重：在损失函数中引入类别权重，进一步改善小样本类别性能
- 超参数调整：调整Lora的秩参数或微调学习率，进一步提升性能
9. 结论
本次评估显示，qwen3-0.6b-+emotion-lora-2.7-no-thinking模型（2.7轮次保存，验证集损失最低）在英文情感分类任务上的总体准确率达到70.61%，相比原模型（53.73%）提升了16.88%，相比emotion-lora模型（68.26%）提升了2.35%。
2.7轮次Lora微调的主要收益在于：
- 大幅提高了所有情感类别的F1分数，特别是fear（恐惧）类别提升了45.42%
- 改善了模型的类别平衡性，不再过度预测为neutral
- 进一步提升了宏平均F1分数（从31.46%提升至61.95%）
- 成为验证集上损失最低、性能最佳的模型
与emotion-lora模型相比，2.7轮次模型在大部分类别上表现更好，特别是在disgust（厌恶）、fear（恐惧）和sadness（悲伤）等小样本类别上有明显提升。
总体而言，2.7轮次的Lora微调取得了最佳效果，使模型在情感分类任务上的表现更加均衡和准确，是三种模型中性能最好的版本。
报告生成时间：2026-01-07