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title: 中文情感分类系统
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sdk: gradio
sdk_version: 4.0.0
app_file: app.py
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🎭 中文情感分类系统

基于BERT的中文情感分析模型，展示完整的深度学习模型微调、部署和应用流程。

🌟 项目特点

• 🔥 BERT微调：基于BERT-base-chinese进行情感分类微调
• 🎯 高精度预测：支持置信度输出和详细分析
• ⚡ 实时推理：毫秒级情感分析响应
• 📊 批量处理：支持多文本并行分析
• 🎨 可视化界面：直观的预测结果展示

🛠️ 技术架构

模型架构

输入文本 → BERT Tokenizer → BERT Encoder → Classification Head → Softmax → 情感概率

核心技术

• 基础模型：chinese-roberta-wwm-ext (哈工大)
• 微调任务：三分类情感分析 (正面/中性/负面)
• 优化策略：AdamW + 学习率调度
• 部署框架：Gradio + Hugging Face Spaces

📋 文件结构

chinese-sentiment-demo/
├── app.py                          # Gradio应用主文件
├── requirements.txt                # 依赖包配置
├── README.md                      # 项目说明
└── chinese_sentiment_model/       # 训练好的模型文件
    ├── config.json               # 模型配置
    ├── pytorch_model.bin         # 模型权重
    ├── tokenizer_config.json     # 分词器配置
    └── vocab.txt                 # 词汇表

🚀 部署指南

Hugging Face Spaces部署

1. 创建新的Gradio Space
2. 上传所有文件到Space根目录
3. 确保模型文件夹结构正确
4. 等待自动部署完成

本地运行

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行应用
python app.py

📊 功能演示

1. 单文本分析

• 输入中文文本
• 获得情感分类和置信度
• 查看详细的概率分布

2. 批量分析

• 支持多行文本同时分析
• 显示每条文本的分析结果
• 提供处理时间统计

3. 模型管理

• 动态模型加载
• 错误处理和状态显示
• 设备自适应（GPU/CPU）

🎯 技术亮点

深度学习能力

• 模型微调：掌握BERT微调完整流程
• 损失优化：理解分类任务的优化策略
• 超参调优：学习率、batch size、epochs调优

工程化能力

• 模型部署：从训练到生产的完整链路
• 性能优化：推理加速和内存管理
• 用户体验：直观的界面设计和结果展示
• 错误处理：完善的异常捕获和用户提示

系统设计

• 模块化架构：分离模型逻辑和界面逻辑
• 可扩展性：支持多分类、多模型部署
• 监控能力：推理时间、置信度统计

📈 项目扩展方向

短期优化

• 多分类支持：扩展到多维度情感分析
• 模型集成：集成多个模型提升准确率
• 数据增强：对抗样本、数据扩充

长期规划

• 多模态情感：文本+图像+语音情感分析
• 实时流处理：支持流式数据情感监控
• 个性化模型：用户特定的情感分析模型

🎤 面试展示要点

技术深度

• 微调原理：解释BERT微调的技术细节
• 损失函数：分类任务的优化目标
• 评估指标：准确率、F1-score、混淆矩阵

工程能力

• 模型部署：从Colab训练到云端部署
• 性能优化：推理速度和资源使用优化
• 用户体验：界面设计和交互优化

业务理解

• 应用场景：舆情监控、客户反馈分析、内容审核
• 商业价值：自动化情感分析的业务意义
• 技术选型：为什么选择BERT而不是其他模型

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开发者：电子信息研究生
项目目标：大语言模型岗位技能展示