中文情感分析机器人产品系统

电商评论、客服对话、社交舆情等场景中，人工判断文本情感倾向效率低、无法规模化。本项目基于深度学习实现中文文本情感的自动识别，并以对话机器人的形式提供交互，可应用于客服质检、评论分析、舆情监测等场景，帮助业务方快速了解用户情绪态度。

系统是一个带图形界面的中文情感分析机器人：1）支持导入中文情感语料数据集，自动完成平衡性检查与难例样本分析；2）基于 Chinese-BERT-wwm 预训练模型微调训练，实现文本情感二分类；3）对话式交互，用户输入文本后实时返回情感倾向及正面/负面概率；4）支持模型的一键保存与加载，训练成果可复用；5）训练过程采用dropout 正则化与分层验证集划分，防止过拟合。

本人独立完成全部开发：基于 HuggingFace Transformers + TensorFlow 微调Chinese-BERT-wwm 模型，完成语料清洗、分词编码、模型训练与评估全流程；使用Tkinter 构建对话式桌面 GUI，实现数据导入、模型训练/保存/加载、实时预测等功能；通过 stratify 分层划分保持类别比例，dropout 0.3 缓解过拟合。