如何在 TG 机器人源码中实现对消息的情感分析？

想让你的 TG 机器人能感知用户的情绪，这其实是情感分析的应用场景。具体怎么做呢？大致分为以下几个步骤：

1. 选择合适的模型

直接用现成的 NLP 模型，比如 Hugging Face 的中文情感分类模型（如 bert-base-chinese、ernie 等）。这些模型已经训练好了，可以直接调用 API 或本地部署。

2. 将模型接入机器人代码中

在机器人收到消息后，把文本传给模型进行分析，获取情绪倾向（正面/负面/中性）。

3. 设定逻辑判断和回复

当检测到负面情绪时，机器人可以按设定的规则进行回复，比如安慰用户或引导其寻求帮助。

4. 持续优化模型效果

初期可使用预训练模型，后续根据真实对话数据持续微调，以提高准确率。

这样一来，你的机器人就有了基本的情绪感知能力。