让AI读懂患者情绪背后的原因，辅助医疗问诊决策
Sentiment-Reasoning 是一个面向医疗健康场景的情感推理模型与数据集项目，发表于 ACL 2025 Industry Track 并获 Oral 展示。它解决的是医疗对话中情感识别缺乏深层推理能力的问题，即不仅要判断情绪类别，还要理解情绪背后的原因和逻辑。项目提供了配套的训练数据、模型权重和推理代码，核心能力包括基于医疗对话的情感分类、情感原因抽取以及可解释的推理路径生成。通过结合临床语境与情感线索，模型能够输出结构化的推理过程，帮助医护人员快速把握患者心理状态，提升问诊和随访质量。项目采用 Jupyter Notebook 形式呈现，便于研究者复现和二次开发。
GoEmotions、CARER、Sentiment Analysis for Healthcare (SAHC)
Sentiment-Reasoning 是行业应用领域的开源项目，由 leduckhai 开发，2019 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 164。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-20。可自行部署使用，完全免费。
它主要面向的使用场景是：医疗问诊中的患者情绪实时监测与预警。同类可对比的替代方案包括 GoEmotions、CARER、Sentiment Analysis for Healthcare (SAHC)。
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