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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
```bash
# 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