Sentiment-Reasoning

让AI读懂患者情绪背后的原因,辅助医疗问诊决策

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 21 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 165
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

Sentiment-Reasoning 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队leduckhai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,可自行部署使用,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型chain-of-thought,large-language-models,multimodal,reasoning,sentiment-analysis
GitHub 星标★ 165
上线时间2019-03-23 00:00:00
代码更新2026-01-05
仓库体积6.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 165

核心亮点

  • 首个面向医疗场景的情感推理数据集,填补领域空白
  • 模型输出可解释的推理路径,不只是情感标签
  • ACL 2025 Industry Track Oral,学术认可度高

不足之处

  • GitHub星标仅164,社区活跃度低,文档和示例可能不完善
  • 依赖特定医疗数据,泛化到其他领域需额外适配

适用场景

  • 医疗问诊中的患者情绪实时监测与预警
  • 心理健康咨询对话的辅助分析
  • 临床研究中的患者反馈情感挖掘

替代项目

GoEmotions、CARER、Sentiment Analysis for Healthcare (SAHC)

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