Mind+模型训练工具·文本分类任务：情绪守护者 简单

1 项目介绍

1.1 演示视频

1.2 项目设计

欢迎来到"头脑特工队"总部！就像莱莉脑中的情绪控制台，你的"情绪守护者"将帮助解读心灵密码。当您记录生活点滴时，AI会像乐乐、忧忧、怒怒、厌厌、怕怕一样分析每段文字中的情绪色彩。“情绪守护者”通过Mind+模型训练工具分析文本中的情绪（乐、忧、怒、厌、怕）及各占比。

通过本项目，您将了解到：

√ 模型训练：如何使用Mind+2.0模型训练工具训练一个文本分类模型。

√ 模型应用：如何利用所学AI的知识，帮助自己进行情绪认知。

√ 伦理讨论：如何在技术实践中思考并应对隐私保护、情绪误判问题等人工智能伦理问题。

1.3 项目实现流程

该项目通过 Mind+2.0 模型训练工具中的文本分类模块训练 “情绪文本分类模型”，进而对日志内容进行分析。整个项目的流程如下：

2 AI知识园地-文本分类

2.1 文本分类

文本分类（Text Classification）是基于给定的分类体系和方法，自动判别文本内容的类别并给文本赋以类别标识的过程、技术和方法。例如新闻系统中，每篇新闻报道会划归到不同的类别。

2.2 文本分类的应用

文本分类技术应用广泛：

垃圾信息过滤：自动识别垃圾邮件、广告信息或不良内容，提高信息安全和用户体验。

情感分析：分析评论、反馈或社交媒体内容的情绪倾向，如积极、消极或中性。

智能客服：对用户提问进行分类，快速匹配对应答案或自动分配给相关部门。

新闻与内容管理：将新闻、文章或文档按主题自动分类，便于检索和管理。

3 情绪文本分类模型训练

3.1 下载软件及创建训练项目

官网下载安装Mind+2.0及以上版本安装包，安装完成后，双击打开。

官网链接：https://mindplus.cc/

新建项目，点击左侧导航栏中的“模型训练”，选择“文本分类”任务。

3.2 数据准备

标签设置：新增至五个类别，分别设置标签“快乐”，“忧伤”，“愤怒”，“害怕”，“讨厌”。

数据采集：数据的采集可以通过手动输入文本也可以通过本地上传数据。

建议每个类别提供20-50条文本数据，每条文本长度建议控制在 10-200 字符（避免过短无意义或过长增加模型负担）。

3.3 模型训练

训练模型：点击“训练模型”按钮，即可开始训练模型。

训练参数设置：点击“高级设置”按钮，可进行参数设置。

训练过程与结果观察：训练过程中，点击“高级设置”中的“深入了解”，可以看到每个训练周期的准确率和损失。

3.4 模型校验

在文本框中输入新的情绪日记文本内容，界面 “输出” 区域会显示实时分类结果。

模型优化与再训练：当模型校验结果不理想时，我们可以通过数据质量优化，模型参数调整等方法，再次训练模型。

3.5 模型导出

点击“导出模型”按钮，即可导出模型压缩包到本地电脑上。

4 情绪文本分类模型应用

可以直接在Mind+页面上输入日记，让AI分析你的情绪，也可以尝试将导出的模型部署到网页。

5 AI伦理探讨

技术本身是中立的，但技术的设计者和使用者肩负着责任。在享受AI带来的便利时，我们更需要主动思考其背后的伦理问题，并探寻负责任的解决方案。现在，让我们一起探讨在项目中可能遇到的几个核心伦理挑战。

5.1 情绪误判问题

问题：文本情绪表达具有主观性，模型可能因样本偏见、表达歧义等原因出现情绪误判（如将 “我真的会谢” 的讽刺情绪误判为快乐）。

建议：优化训练数据集，增加歧义文本、方言表达、网络流行语等样本，提升模型鲁棒性。

5.2 情感标签化风险

问题：将细腻复杂的情绪（如“紧张又期待”）简化为“快乐”“忧伤”等少数标签，可能导致我们习惯性忽略情感的丰富性，简化自己与他人的真实感受。

建议：在使用过程中强调人类情感的独特性与复杂性，理解“AI的局限恰恰彰显了人际倾听与沟通的不可替代性”。

6 自我检验

6.1 拓展练习

在 Mind + 中添加更多情绪标签（如 “焦虑”“惊讶”“嫉妒” 等），重新训练模型，完善情绪识别维度。

6.2 学习评价表

通过网盘分享的文件：Mind+文本分类资料包
链接: https://pan.baidu.com/s/19ZRDgsGLloAeDt9vQE7kBg?pwd=uw8p 提取码: uw8p