Watson Natural Language Processing 分类工作流程中的 Emotion 模型对输入文本中的情绪进行了分类。

工作流程名称

• emotion_aggregated-workflow_en_stock
• emotion_aggregated-workflow_fr_stock

受支持的语言

• 英语和法语

功能

"情绪" 分类模型是用于在输入文档中对情绪进行分类的任务的预先训练的文档分类模型。 该模型识别文档的情感，并将其分类为:

• 愤怒
• 厌恶
• 恐惧
• 愉悦
• 悲伤

与对每个单独的句子进行分类的观点模型不同， Emotion 模型对整个输入文档进行了分类。 因此，当要分类的输入文本不超过 1000 个字符时， Emotion 模型最理想地工作。 如果要对长度超过 1000 个字符的文本进行分类，请将文本拆分为句子或段落，例如，并对每个句子或段落应用 Emotion 模型。

一个文档可以分为多个类别，也可以不分为任何类别。

对其他块的依赖关系

无

代码样本

import watson_nlp

# Load the Emotion workflow model for English
emotion_model = watson_nlp.load('emotion_aggregated-workflow_en_stock')

# Run the Tone model
emotion_result = emotion_model.run("I'm so annoyed that this code won't run")
print(emotion_result)

代码示例的输出：

{
  "emotion_predictions": [
    {
      "emotion": {
        "anger": 0.6145385088342609,
        "disgust": 0.016446104781194168,
        "fear": 0.09267639538103885,
        "joy": 0.002527286676040879,
        "sadness": 0.19656945832751013
      },
      "target": "",
      "emotion_mentions": [
        {
          "span": {
            "begin": 0,
            "end": 39,
            "text": "I'm so annoyed that this code won't run"
          },
          "emotion": {
            "anger": 0.6145385088342609,
            "disgust": 0.016446104781194168,
            "fear": 0.09267639538103885,
            "joy": 0.002527286676040879,
            "sadness": 0.19656945832751013
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "producer_id": {
    "name": "Ensemble Aggregated Emotion Workflow",
    "version": "0.0.1"
  }
}

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