[pip install emotionics] Python库 "emotionics" 发布
Python库 "emotionics" 发布
前几天，我发布了Python库 "emotionics"。
本文是一篇针对该库的解说文章。
https://pypi.org/project/emotionics/
Emotionics是什么？
Emotionics是一项将人类情感进行结构化，以便让AI更容易处理的技术。（顺便提一下，这是一个自创词。）
如下图所示，Emotionics的作用范围介于“意识与无意识”以及“逻辑与算法”之间，属于人类情感层的领域。
工作原理
Python库 "emotionics" 是将 LLM（大语言模型）与 Emotionics 结合使用的工具。
emotionics 并不是一个单纯将文本分类到特定情感标签的分类器。
它将LLM在上下文中理解的情感色彩（细微差别），结构化为预定义情感元素（如 Trust / Joy / Fear / Surprise 等）的“强度分布”并进行输出。
LLM本身负责文本的语义理解和上下文把握。
emotionics 并不直接返回LLM的结果，而是具有将情感反应重构为“方便人类后续处理的形式”的作用。
换句话说，两者的角色分工如下：
• 语义理解：LLM
• 情感结构化：emotionics
pip install emotionics
使用方法
使用时需要OpenAI的API Key和OpenAI官方库。
Emotionics本身理论上并不依赖于特定的LLM，但目前 emotionics 库仅支持 OpenAI。
首先，通过以下命令进行安装：
pip install emotionics
然后，可以按如下方式使用：
import os
import emotionics
emotionics.activate(
llm="openai",
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
model="gpt-5.2",
)
result = emotionics.estimate(
text="今日も頑張る", # 今天也要加油
mode="lite",
)
print(result)
像这样运行后，
{
"mode": "lite",
"version": "0.1.0",
"trust": 0.6,
"surprise": 0.1,
"joy": 0.7,
"fear": 0.1,
"confidence": 0.75
}
会得到类似如上的输出结果。
各个情感值代表的并不是概率或诊断结果，而是文本中包含的情感信号的“相对强度（Relative Strength）”。
confidence（置信度）是衡量LLM在进行该推测时稳定程度的参考值。
emotionics本身并不依赖于特定语言，由于它的运行前提是基于LLM的多语言理解能力，因此只要是LLM支持的语言，都可以同样适用。
另外请注意，请勿将其用于任何医疗或心理诊断等目的。
源代码等资料
代码等相关资产已托管在GitHub上。