[上文]
A：今天开会的时候看你一直揉太阳穴，是不是昨晚又熬夜肝新番了
B：啊被发现了，其实不只是追番啦，最近项目deadline压得有点喘不过气
[当前]
B：话说回来你脸色也不太好的说，是不是胃又不舒服了，要不要去茶水间泡点热茶休息一下，身体才是革命的本钱啊
1import onnxruntime as ort
2from transformers import AutoTokenizer
3import numpy as np
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5# 标签列表
6labels = ["开心", "难过", "生气", "惊讶", "害怕", "厌恶", "中性", "关心"]
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8# 加载分词器和模型
9tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("foxyanuo/chinese-chat-sentiment-8class")
10session = ort.InferenceSession("model.onnx")
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12# 构造输入（必须包含上下文）
13text = """[上文]
14A：你听说了吗，小王要走了
15B：啊？真的假的
16[当前]
17A：嗯，听到这个消息我都快哭了..."""
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19inputs = tokenizer(text, return_tensors="np", max_length=256, truncation=True, padding="max_length")
20logits = session.run(None, {k: v for k, v in inputs.items()})[0]
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22# 获取预测结果
23probs = np.exp(logits) / np.exp(logits).sum(axis=-1, keepdims=True)
24pred = int(np.argmax(probs, axis=-1)[0])
25confidence = float(probs[0][pred])
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27print(f"情感：{labels[pred]}，置信度：{confidence:.2%}")
28# 情感：难过，置信度：99.91%
