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import streamlit as st
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+
from transformers import pipeline
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3 |
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4 |
+
# 初始化情感分析pipeline
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5 |
+
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
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6 |
+
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7 |
+
# 设置页面标题
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8 |
+
st.title("文本情感分析")
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+
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10 |
+
# 创建文本输入框
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user_input = st.text_area("请输入要分析的文本:")
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12 |
+
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13 |
+
if user_input:
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14 |
+
# 执行情感分析
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+
result = sentiment_pipeline(user_input)[0]
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16 |
+
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17 |
+
# 显示结果
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+
st.header("分析结果")
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19 |
+
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20 |
+
# 根据情感标签显示不同的图标
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+
if result['label'] == 'POSITIVE':
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22 |
+
st.subheader("😊 积极情感")
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23 |
+
else:
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24 |
+
st.subheader("😔 消极情感")
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25 |
+
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26 |
+
# 显示情感得分
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27 |
+
st.subheader(f"情感得分: {result['score']:.2f}")
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28 |
+
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29 |
+
# 显示详细信息
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30 |
+
st.write(f"标签: {result['label']}")
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31 |
+
st.write(f"置信度: {result['score']:.2f}")
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32 |
+
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33 |
+
# 添加一些使用说明
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34 |
+
st.sidebar.header("使用说明")
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35 |
+
st.sidebar.write("1. 在文本框中输入您想要分析的文本。")
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36 |
+
st.sidebar.write("2. 应用会自动进行情感分析。")
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37 |
+
st.sidebar.write("3. 结果会显示情感是积极还是消极,以及相应的置信度。")
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