豆包AI可识别文本情绪色彩，支持对话框直输指令法（即时返回“正面”“负面”或“中性”标签）和Embedding向量比对法（通过余弦相似度差值量化情绪极性）。
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如果您有一段文本需要快速获知其情绪色彩，豆包AI可直接识别其中的积极、消极或中性倾向。以下是实现该功能的多种操作路径：
一、对话框直输指令法
该方式无需技术配置，依赖豆包AI内置语言模型对语义与情感词的实时解析能力，适用于单条文本的即时判断。
1、打开豆包AI官网或App，进入主对话界面。
2、在输入框中完整粘贴待分析文本，例如：“这款耳机音质太惊艳了，佩戴舒适，续航也超长！”
立即进入“豆包AI人工智官网入口”；
立即学习“豆包AI人工智能在线问答入口”；
3、紧接文本后输入明确指令：“请判断这段文字的情感倾向，仅回答‘正面’‘负面’或‘中性’，不要解释”。
4、点击发送，豆包AI将在1–3秒内返回单一情绪标签。
二、Embedding向量比对法
该方法通过语义空间距离量化情绪极性，输出可比较的数值结果，适合需复现性与跨文本对比的场景。
1、调用豆包AI官方提供的Embedding API，传入目标文本，获取其768维浮点向量。
2、同步调用同一API，分别获取预设锚点文本“好评”和“差评”的向量表示。
3、使用余弦相似度公式计算目标向量与两个锚点向量的夹角余弦值。
4、执行差值运算：score = cos_sim(文本, 好评) − cos_sim(文本, 差评)。
5、依据score阈值判定：score > 0.15 → 正面；score
三、CSV批量标注法
该方式面向结构化文本集合，利用本地脚本驱动豆包AI完成循环调用与结果写入，支持千级样本一次性处理。
1、准备UTF-8编码的CSV文件，确保含纯文本列，列名为“text”，无空行或HTML残留。
2、编写Python脚本，逐行读取“text”字段内容，拼接为标准提示词：“请判断以下内容情感倾向：[原文]。只答‘正面’‘负面’或‘中性’。”
3、通过HTTP POST请求将提示词发送至豆包AI公开对话接口（https://www.doubao.com/api/chat）。
4、解析返回JSON中的content字段，提取首行匹配的三个关键词之一，写入新列“sentiment”。
5、全部处理完成后，保存为新CSV文件，确保每行原始文本与对应情绪标签严格对齐。
